O que análise-de-dados faz?
Analise dados de planilhas, gere insights, crie visualizações e construa relatórios a partir de dados em Excel/CSV.
Visão Geral
Esta skill capacita agentes de IA a processar dados de planilhas (Excel e CSV) de forma programática. Ela fornece funcionalidades para:
- Carregar e inspecionar dados de arquivos
.xlsxe.csv - Realizar análises estatísticas e gerar insights
- Criar visualizações de dados (gráficos de barras, linhas, pizza, dispersão, etc.)
- Exportar resultados em formatos como Markdown, PNG/SVG ou CSV
Pré-requisitos
- Python 3.8+ instalado
- Bibliotecas:
pandas,matplotlib,seaborn,openpyxl(para Excel)
Instalação das dependências:
pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl
Uso
Carregar dados
import pandas as pd
# CSV
df = pd.read_csv('dados.csv')
# Excel
df = pd.read_excel('dados.xlsx', sheet_name='Planilha1')
Análise básica
# Resumo estatístico
print(df.describe())
# Ver valores ausentes
print(df.isnull().sum())
# Correlações
print(df.corr())
Criar visualização
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=df, x='categoria', y='valor')
plt.title('Vendas por Categoria')
plt.savefig('vendas_categoria.png')
Gerar relatório em Markdown
A saída pode ser formatada como relatório diretamente no chat ou em arquivo .md:
# Relatório de Análise de Dados
## Resumo
- Total de registros: 1500
- Período: Jan 2023 a Dez 2023
- Média de vendas: R$ 12.500
## Insights
- A categoria "Eletrônicos" teve maior crescimento (22%)
- Houve queda sazonal em fevereiro
Exemplos de Comandos (para agentes)
- "Analise o arquivo
vendas.csve me dê um resumo dos principais insights." - "Crie um gráfico de barras mostrando vendas por mês e salve como
vendas_mensais.png." - "Gere um relatório em Markdown comparando os dados de 2023 com 2024."
Notas
- Arquivos grandes (>100 MB) podem exigir otimizações de memória.
- Certifique-se de que o caminho do arquivo está correto e acessível pelo agente.
- Para dados sensíveis, considere anonimizar antes de carregar.