No notebook que pode ser encontrado nesse repositório em .html e em .ipynb, realizamos uma análise exploratória do dataset "Disney Plus Movies and TV Shows". O objetivo foi obter insights sobre os filmes e programas de TV disponíveis na plataforma Disney Plus.

Os dados utilizados foram obtidos no Kaggle a partir do seguinte link: Dataset Disney Plus Shows on Kaggle.

O dataset utilizado contém informações sobre os registros e inclui as seguintes colunas:

• imdb_id: Identificador único do filme ou série no IMDb.
• title: Título do filme ou série.
• plot: Sinopse ou resumo do enredo.
• type: Indica se é um filme ou uma série.
• rated: Classificação etária atribuída.
• year: Ano de lançamento.
• released_at: Data de lançamento.
• added_at: Data em que foi adicionado ao Disney Plus.
• runtime: Duração em minutos.
• genre: Gêneros ou categorias aos quais pertence.
• director: Diretor responsável pelo filme ou série.
• writer: Escritor ou roteirista do filme ou série.
• actors: Atores principais envolvidos no filme ou série.
• language: Idioma original do filme ou série.
• country: País de origem do filme ou série.
• awards: Prêmios ou reconhecimentos recebidos.
• metascore: Pontuação média do filme ou série no Metacritic.
• imdb_rating: Avaliação do filme ou série no IMDb.
• imdb_votes: Quantidade de votos no IMDb.

Durante a análise, foram utilizadas as seguintes bibliotecas:

• pandas: Utilizada para manipulação e análise dos dados.
• pandasql: Utilizada para executar consultas SQL nos DataFrames do pandas.
• sqlalchemy: Utilizada para trabalhar com consultas SQL e o banco de dados.

1. Instalação de Bibliotecas e Importação da Base de Dados: Nesta etapa, foram instaladas as bibliotecas necessárias (pandas, pandasql e sqlalchemy) e importado o dataset do Disney Plus Movies and TV Shows utilizando a biblioteca pandas.

2. Análise Descritiva: Realizamos uma análise descritiva dos dados, explorando as informações contidas nas colunas. As análises realizadas incluíram a verificação da tipagem dos dados, a contagem de valores nulos em cada coluna e a contagem de valores únicos nas colunas categóricas.

3. Consultas SQL: Utilizamos a biblioteca pandasql para executar consultas SQL nos dados, obtendo insights sobre os filmes e programas de TV.

• Ana Carolina Nazareth
• Amanda Mirelly Mendes Frazão
• Renata Lima Ribeiro de Sena