Este repositório contém um notebook Python para análise detalhada de um conjunto de dados sobre intervenção em ansiedade, utilizando visualizações estáticas e técnicas de machine learning interpretável.

Visão Geral

O notebook implementa uma análise abrangente de um conjunto de dados sintético de estudo de intervenção em ansiedade, focando na criação de visualizações estáticas utilizando Matplotlib e Seaborn, análise estatística e geração de insights. O fluxo de trabalho inclui análise exploratória completa, cálculo de valores SHAP para importância de características, visualizações estáticas avançadas e relatório automatizado de insights baseado em análise estatística.

Funcionalidades Principais

• Carregamento e Validação de Dados: Pipeline completo de validação e processamento
• Pré-processamento Robusto: One-hot encoding e escalonamento de features
• Interpretabilidade de Modelo: Análise de valores SHAP para explicabilidade
• Visualizações Estáticas Avançadas:
  • Gráficos KDE para distribuições de ansiedade
  • Gráficos de violino para comparação entre grupos
  • Gráficos de coordenadas paralelas para trajetórias individuais
  • Visualização de hipergrafo utilizando NetworkX
• Análise Estatística Rigorosa: Bootstrap para intervalos de confiança
• Relatório Automatizado: Geração de insights baseada em achados estatísticos

Requisitos Técnicos

• Python 3.x
• Dependências principais:
  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn
  • networkx
  • shap
  • scikit-learn
  • numpy
  • scipy

Estrutura do Fluxo de Trabalho

1. Carregamento e Validação de Dados

   • Verificação de colunas obrigatórias
   • Validação de tipos de dados e valores permitidos
   • Tratamento de identificadores duplicados

2. Pré-processamento de Dados

   • Preservação dos dados originais para referência
   • One-hot encoding das variáveis categóricas (grupo)
   • Escalonamento das características numéricas

3. Análise SHAP

   • Treinamento de modelo RandomForest para análise
   • Cálculo de valores SHAP para interpretabilidade
   • Visualização em formato de resumo

4. Visualizações Estatísticas

   • Implementação de múltiplas técnicas de visualização
   • Utilização de paleta de cores consistente
   • Tratamento de erros para robustez

5. Análise Estatística

   • Análise por grupo de intervenção
   • Cálculo de mudanças percentuais pré/pós-intervenção
   • Bootstrap com 500 reamostragens para intervalos de confiança

6. Geração de Relatório

   • Criação automática de insights baseados em análise estatística
   • Formatação em Markdown para fácil integração

Compatibilidade de Ambiente

• Funciona em ambiente local ou Google Colab
• Detecção automática de ambiente para ajuste de caminhos
• Gerenciamento de diretório de saída configurável

Artefatos Gerados

O notebook gera os seguintes arquivos:

• shap_summary.png: Visualização da importância das características
• kde_plot.png: Distribuições de ansiedade pré e pós-intervenção
• violin_plot.png: Comparação da ansiedade pós-intervenção entre grupos
• parallel_coordinates_plot.png: Trajetórias individuais pré/pós-intervenção
• hypergraph.png: Rede de relações entre participantes e níveis de ansiedade
• summary.txt: Estatísticas descritivas e intervalos de confiança
• insights_report.md: Relatório detalhado com análise e recomendações

Considerações de Implementação

• Tratamento robusto de erros em todas as funções
• Documentação detalhada de código com docstrings
• Configurações personalizáveis via constantes no início do notebook
• Implementação adaptada para conjuntos de dados pequenos e médios

Limitações e Trabalhos Futuros

• Atualmente utiliza um conjunto de dados sintético para demonstração
• Potencial para expansão com técnicas de modelagem mais avançadas
• Possibilidade de implementação de visualizações interativas em versões futuras

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior