Competição de Ciência de Dados da UFRN 2019

André Fellipe               oooo oooo    ooo  .ooooo.   .ooooo.   .ooooo.   .ooooo.  
André Luis       8888888     `88. `88.  .8'  d88' `88b d88' `88b d88' `88b d88' `88b 
Mariana Costa                 `88..]88..8'   888ooo888 888ooo888 888ooo888 888ooo888 
Ianca Leite      8888888       `888'`888'    888    .o 888    .o 888    .o 888    .o 
Vítor Ramos                     `8'  `8'     `Y8bod8P' `Y8bod8P' `Y8bod8P' `Y8bod8P' 

weeee: uma wee little análise do dia que "virou noite"

Relatório

O relatório se encontra em docs/README.md. Título etc. estão nos metadados YAML docs/README.yaml. Nele também se encontram metadados para formatação LaTeX usando pandoc. Para gerar um PDF a partir de Markdown, usar pandoc com o comando

pandoc docs/README.yaml docs/README.md -o docs/report.pdf

Slides

Os slides estão disponíveis no Google Slides. Estes apresentam as visualizações das análises conduzidas.

Slide 1: GIF do delta e mapa do baseline (main.ipynb → baseline.ipynb → maps.ipynb + new_maps.ipynb)
Slide 2: PCA e scree plot (baseline.ipynb → new_maps.ipynb)
Slide 3: forecast fbprophet (forecast.ipynb)

Código fonte

A análise foi realizada em Python 3 utilizando notebooks Jupyter no Google Colab. Estes se encontram na raíz do repositório com extensão .ipynb (também notados acima).