Este projeto consiste em uma Análise Exploratória de Dados (EDA) realizada sobre uma base de consultas médicas, com o objetivo de investigar os fatores que podem estar associados ao não comparecimento dos pacientes às consultas agendadas.
A análise busca responder à seguinte pergunta de negócio:
Quais fatores influenciam a ausência dos pacientes em consultas médicas?
Para isso, foram realizadas etapas de limpeza, tratamento, exploração dos dados e criação de visualizações que permitiram identificar padrões e possíveis associações entre características dos pacientes e as taxas de comparecimento.
- Compreender o perfil dos pacientes.
- Identificar possíveis fatores relacionados às faltas.
- Avaliar a influência de características demográficas e médicas.
- Analisar o impacto do tempo de espera entre o agendamento e a consulta.
- Gerar insights baseados em dados.
- Python
- Pandas
- NumPy
- Plotly
- Jupyter Notebook
- Análise da estrutura da base.
- Verificação dos tipos de dados.
- Identificação das variáveis disponíveis.
- Conversão de datas.
- Remoção de registros inconsistentes.
- Tratamento de valores inválidos.
- Criação de variáveis auxiliares para análise.
Foram realizadas análises sobre:
- Gênero dos pacientes.
- Faixa etária.
- Hipertensão.
- Diabetes.
- Participação em programas sociais.
- Recebimento de SMS.
- Tempo de espera entre agendamento e consulta.
Interpretação dos resultados obtidos por meio das visualizações e estatísticas calculadas.
Após as análises realizadas, foram observados os seguintes resultados:
- Gênero do paciente apresentou pouca diferença nas taxas de ausência.
- Recebimento de SMS não demonstrou impacto relevante no comparecimento.
- Pacientes com diabetes apresentaram comportamento semelhante aos demais pacientes.
- Pacientes com hipertensão apresentaram diferenças moderadas nas taxas de ausência.
- Participação em programas sociais apresentou associação moderada com o comparecimento.
- A idade dos pacientes demonstrou influência nas taxas de ausência entre diferentes faixas etárias.
- O tempo de espera entre o agendamento e a consulta apresentou associação com o comparecimento dos pacientes.
├── EDA_Consultas_Medicas.ipynb
└── Medical_Appointment_No_Shows.csv
└── README.md
Ferramentas de Inteligência Artificial foram utilizadas como apoio durante o desenvolvimento deste projeto para consulta de boas práticas, validação de abordagens analíticas e auxílio na construção de algumas visualizações.
Toda a análise dos dados, interpretação dos resultados, implementação do código e elaboração das conclusões foram realizadas por mim.
Durante o desenvolvimento deste projeto foram praticados conceitos importantes de:
- Limpeza e preparação de dados.
- Análise exploratória de dados (EDA).
- Visualização de dados.
- Interpretação de resultados.
- Geração de insights.
- Comunicação de descobertas baseadas em dados.
Projeto desenvolvido por Andrey Souza para fins de estudo e composição de portfólio na área de Análise de Dados.