Esse projeto foi feito durante o treino prático do curso de Python para Análise de Dados conduzido por DataViking e o arquivo está disponível nos idiomas: Português (Acoes_Magalu.ipynb) e Inglês (Magalu_Shares.ipynb)

Esse projeto é uma análise do valor de fechamento das ações da empresa brasileira de varejo Magulo dos anos de 2021 a 2022, nesse projeto foram usadas a linguagem Python e suas Bibliotecas Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib e Plotly no ambiente do Jupyter Notebook.

O Dataset possui as informações da Data, do valor da Alta, do valor da Baixa, do valor da Abertura, do Fechamento, do Volume e do Fechamento Ajustado das ações da empresa de Varejo brasileira Magalu dos anos de 2021 até 2022, nessa análise buscamos entender o pico, as altas e baixas do valor das ações da empresa.

Durante a análise usamos gráficos em linha para analisar a evolução do valor de fechamento das ações, podemos perceber que as ações tiveram seu pico durante o período analisado no começo do ano de 2021 e após isso o valor seguiu oscilando até ter uma queda após o meio do ano de 2021 e que continuou até o início do ano de 2022. Definimos também a Média Móvel dividida ao longo de um período de 5 dias e a Tendência de fechamento durante um período de 30 dias. Por fim plotamos um gráfico Candlestick para poder entender melhor os valores de altas e baixas das ações.

• Python para Análise de Dados
• Numpy
• Pandas
• Seaborn
• Matplotlib
• Plotly

Pré-Requisitos:

• Python 3.11.0 ou superior
• Jupyter Notebook
• Numpy
• Pandas
• Seaborn
• Matplotlib
• Plotly
• Power Point

Riquelmo Afonso Avelar Ferreira

https://www.linkedin.com/in/riquelmo-afonso-avelar-ferreira-df5183/

This project was done during the hands-on training of the Python for Data Analysis course carried out by DataViking and the file is available in the languages: Portuguese (Acoes_Magalu.ipynb) and English (Magalu_Shares.ipynb)

The project is an analysis of the closing value of the shares of the Brazilian retail company Magalu from 2021 to 2022, in this project the Python language and its libraries Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib and Plotly were used in the Jupyter Notebook environment

The Dataset has information on the Date, the value of the High, the Low value, the Opening, Closing, Volume and Adjusted Close of the shares of the Brazilian retail company Magalu from the years 2021 to 2022, in this analysis we seek to understand the peak, highs and lows of the company's shares.

During the analysis, we used line charts to analyze the evolution of the closing value of the shares, we can see that the shares peaked during the period analyzed at the beginning of 2021 and after that the value continued to fluctuate until it fell after the middle of the year 2021 and which continued until the beginning of the year 2022. We also define the Moving Average divided over a period of 5 days and the Tendency over a period of 30 days. Finally, we plot a Candlestick chart in order to better understand the high and low values of the stocks.

• Python for Data Analysis
• Numpy
• Pandas
• Seaborn
• Matplotlib
• Plotly

Prerequisites:

• Python 3.11.0 or superior
• Jupyter Notebook
• Numpy
• Pandas
• Seaborn
• Matplotlib
• Plotly
• Power Point

Riquelmo Afonso Avelar Ferreira

https://www.linkedin.com/in/riquelmo-afonso-avelar-ferreira-df5183/?locale=en_US