Matplotlib — Visualização de Dados

# Descrição

Projeto de visualização de dados com matplotlib e seaborn usando dados simulados de uma loja de varejo (MarketPro, 810 transações). Aprenda os 8 tipos de gráficos essenciais para Data Science: linhas para tendências temporais, barras para comparações, histogramas + KDE para distribuições, boxplots para outliers, scatter plots para relações, heatmaps para correlações, pairplots para EDA completo e dashboards multi-gráfico. Inclui conceitos de cor, anotações e storytelling com dados.

$ ./deploy.sh $ git clone

# Características principais

$ Gráficos de linhas com média móvel para tendências temporais

$ Gráficos de barras e barras agrupadas para comparações categóricas

$ Histogramas com KDE para análise de distribuições

$ Boxplots para detecção automática de outliers

$ Scatter plots com linhas de regressão para relações entre variáveis

$ Heatmaps de correlação e pairplots para EDA completo

$ Dashboards multi-gráfico com subplots

# Galeria

Vista desktop

Vista móvel

# Tecnologias utilizadas

Python matplotlib seaborn pandas numpy