Esta análise se propõe a estudar e explorar a utilização do algoritmo K-Means e outras técnicas de agrupamento de dados. O K-Means é um dos algoritmos de clustering mais amplamente utilizados em aprendizado de máquina e análise de dados. Ele é capaz de identificar grupos ou clusters em um conjunto de dados com base em similaridades entre os pontos de dados. Ao aplicar o K-Means, buscamos compreender como ele pode ser utilizado para agrupar dados de maneira eficiente e identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados. Além disso, esta análise pode ajudar a avaliar a adequação do K-Means em diferentes cenários e destacar suas aplicações práticas em áreas como segmentação de clientes, análise de dados geoespaciais e muito mais.