elvinmatheus / Analise-Sentimentos

Projeto realizado durante a Ifood Dev Week, da plataforma DIO
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Análise de Sentimentos usando Python e IA

Este documento descreve o projeto de um analisador de sentimentos com IA. O projeto tem como objetivo coletar dados de um questionário fictício, tratar os dados com a biblioteca pandas, calcular o Net Promoter Score (NPS), visualizar o gráfico do NPS usando matplotlib e analisar os comentários usando O GPT-4. O projeto foi desenvolvido durante a Ifood Dev Week, da plataforma DIO.

Organização do projeto

  1. Geração dos dados: Os dados com as notas e avaliações do bootcamp fictício foram gerados com auxílio do chatGPT. As respostas foram agrupadas em um arquivo .CSV e exportadas para um bucket no Amazon S3.

  2. Coleta de dados: Os dados são coletados do S3 usando a biblioteca s3fs e carregados em um DataFrame pandas.

  3. Tranformação dos dados: Cada linha do DataFrame são convertidos em objetos Feedback, para que sejam utilizados posteriormente na análise dos dados.

  4. Cálculo do NPS: O NPS é calculado como a diferença entre o percentual de promotores (nota >= 9) e detratores (nota <= 6), multiplicada por 100.

  5. Visualização do gráfico NPS: Um gráfico é desenhado a partir do NPS obtido anteriormente. Utilizamos a biblioteca matplotlib para a visualização dos dados.

Gráfico NPS

  1. Análise dos sentimentos: Com base nos comentários dos participantes do bootcamp fictício, utilizamos a biblioteca openai para decifrar os sentimentos e as emoções presentes nos textos.