Este projeto de notebook Jupyter foca na análise de dados do Escritório do Prefeito de Planejamento e Desenvolvimento Econômico, utilizando uma abordagem integrada que combina DuckDB e PostgreSQL. O objetivo é demonstrar como esses dois sistemas de gerenciamento de banco de dados podem ser usados em conjunto para análises de dados eficientes e insights de desenvolvimento econômico.
- Análise de Dados Econômicos: Análise de conjuntos de dados relevantes de um dataset público com alguns tratamento de dados para evidenciar a facilidade de integração do duckdb com PostgresSQL.
- Integração DuckDB e PostgreSQL: Demonstração da utilização conjunta de DuckDB para análise de dados em memória e PostgreSQL para armazenamento de dados persistente, proporcionando uma solução robusta para análise de dados.
- Junção de Dados: Uso de técnicas de junção de dados para combinar informações de diferentes fontes e maximizar os insights extraídos.
- Python
- Pandas
- DuckDB
- PostgreSQL
- Jupyter Notebook
- Clone este repositório para acessar o notebook Jupyter.
- Instale todas as dependências necessárias conforme listadas no início do notebook.
- Certifique-se de que o PostgreSQL está configurado e acessível conforme necessário.
- Execute o notebook
Economic_Development.ipynbem um ambiente Jupyter, seguindo as análises passo a passo e observando a integração entre DuckDB e PostgreSQL.
Se você tem sugestões para melhorar esta análise ou expandir a integração entre DuckDB e PostgreSQL, suas contribuições são bem-vindas! Clone este repositório, faça suas alterações e envie um pull request com suas melhorias.