📈 Seaborn & Streamlit - Análise de Criptomoedas

Este projeto utiliza Streamlit para criar uma aplicação interativa que permite a análise de dados históricos de criptomoedas, incluindo BTC, SOL, ETH e USDT. Através de Seaborn e Matplotlib, os dados são visualizados de maneira dinâmica e interativa, permitindo que usuários explorem a evolução dos preços e a volatilidade ao longo do tempo.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Streamlit: Para criar uma aplicação interativa de visualização de dados.
• Seaborn: Para criar gráficos e visualizações estatísticas.
• Pandas: Para manipulação e transformação dos dados.
• Matplotlib: Para customização de gráficos.
• Python: Para processamento de dados e execução dos scripts.

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📂 Estrutura de Pastas

Seaborn&Streamlit / ├── A5_VD_Seaborn&Streamlit.ipynb # Notebook com a análise e visualizações ├── app.py # Aplicação Streamlit ├── BTC.csv # Dados históricos de BTC ├── ETH.csv # Dados históricos de ETH ├── SOL.csv # Dados históricos de SOL ├── USDT.csv # Dados históricos de USDT └── Outros arquivos de análise # Scripts adicionais e arquivos relacionados

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🔄 Fluxo do Projeto

1. ETL dos Dados: Os dados de cada criptomoeda (BTC, SOL, ETH, USDT) são carregados, transformados e concatenados em um único DataFrame.

2. Análise Exploratória: Visualizações são feitas utilizando Seaborn para identificar padrões de preços e volatilidade, com gráficos de linha, boxplot, e histograma.

3. Aplicação Interativa: Usando Streamlit, a aplicação permite que o usuário selecione a moeda e o ano desejado para análise, visualizando gráficos dinâmicos de evolução de preços, volatilidade e correlação entre variáveis.

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🚀 Como Executar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/seaborn-streamlit-crypto-analysis.git
   

2. Instale as dependências:: pip install -r requirements.txt
3. Execute o app Streamlit:: streamlit run app.py

📝 Conclusão

Através dessa análise, conseguimos identificar os padrões de comportamento das criptomoedas selecionadas, como o preço de fechamento e a volatilidade diária. A aplicação interativa desenvolvida com Streamlit torna mais fácil para os investidores explorar os dados e tomar decisões informadas.

As visualizações criadas permitem uma compreensão clara das flutuações dos preços e da volatilidade, ajudando na identificação de tendências, correlações e padrões de risco.