Análise de Dados - Python

 
O universo de discurso:
Devido à quantidade de dados extraídos da plataforma, a empresa está com dificuldades de organizar o código de maneira que o programa possa ser revisto e alterado no futuro para atender outras consultas e trabalhar com outras bases de dados de outros distribuidores como a Como um programador Epic e Paradox. 
 
Disposto a aceitar o desafio, você se oferece para propor uma estrutura que organize o código de maneira que ele possa ser importado e utilizado como uma biblioteca similar ao exemplo da Dyrapy.
 
Seu objetivo é esconder a complexidade de manipulação dos dados em um programa ou classe que possa ser utilizado por outro programador. 
 
Seu trabalho nesta fase é criar módulos, classes, métodos e exceções que apresentem uma interface de programação bem documentada e confiável. 
 
Para demonstrar seu trabalho, devem ser respondidas três perguntas, demonstrado a organização proposta: 
 
Pergunta 1: Qual o percentual de jogos gratuitos e pagos na plataforma? 
 
Pergunta 2: Qual o ano com o maior número de novos jogos? Em caso de empate, retorne uma lista com os anos empatados. 
 
Pergunta 3:  Para demonstrar a facilidade de revisão e modificação de uso do módulo desenvolvido, uma pergunta adicional deve ser proposta e respondida por você. 
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TESTES 
 
Como você é um analista de dados dedicado, serão criados testes sobre uma amostra de 20 jogos do cadastro separados aleatoriamente em um arquivo. Não utilize os 20 jogos iniciais. A amostra deve ser criada uma vez, armazenada no disco e entregue juntamente com o código. 
 
A amostra deve ser processada manualmente ou com uso de uma planilha estatística para calcular as respostas das duas perguntas. Esse esforço adicional deve ser utilizado para gerar o resultado esperado no teste de cada método desenvolvido. O sistema deve executar sobre a amostra no caso de teste e sobre o arquivo completo quando fora de testes. Demonstre que o resultado calculado pelo sistema sobre a amostra é o mesmo resultado do cálculo determinado manualmente. Desta forma, temos uma maior confiança de que o sistema executa corretamente. 
 
Observe que a ênfase da fase I está em criar um código com alta qualidade interna. Para garantir que seu módulo é correto e completo, você criará um arquivo Jupyter Notebook (ou arquivos .py) contendo a implementação que gera as respostas para as três perguntas listadas acima e confere automaticamente se as respostas sobre a amostra são conforme esperadas. 
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A fase I consiste em utilizar os recursos da linguagem Python, incluindo o uso de listas, dicionários, arquivos, exceções, orientação a objetos e outros recursos discutidos durante as aulas para criar um programa que executa as consultas que respondam perguntas relacionados a um domínio de aplicação. Os critérios principais deste trabalho são: (i) exercitar o uso de arquivos e estruturas de dados como listas e dicionários; (ii) colocar em prática conceitos relacionados à orientação a objetos, (iii) praticar a elaboração de código-fonte de alta qualidade com uso de classes, documentação e testes. 
 
Em resumo, além de elaborar o código necessário para completar as tarefas solicitadas, devem ser aplicadas técnicas que aumentem a qualidade do código, principalmente, aumentem a legibilidade e a capacidade de manutenção a longo prazo. 
 
Você deve: 
 
* Realizar a carga do conjunto de dados fornecido;
* Elaborar programas de alta qualidade;
* Responder as duas perguntas relacionadas ao conjunto de dados;
* Elaborar uma pergunta própria sobre o conjunto de dados;
* Responder as 3 perguntas através do uso de software desenvolvido na linguagem Python. Atenção Além da resposta estar correta, deve discorrer brevemente sobre os resultados obtidos (evite respostas curtas). 

É Realizada uma análise exploratória e preliminar do arquivo de dados. Na fase I não podem ser utilizadas bibliotecas como numpy, matplotlib e pandas. Recomenda-se utilizar doctools e CSV reader, que são bibliotecas bastante populares. 
 
O que você deve entregar: uma pasta compactada (extensão .zip) contendo os seguintes arquivos:
* um arquivo pdf contendo as respostas para as perguntas e visualizações solicitadas pela empresa e a pergunta e visualização adicional formulada por você, conforme template disponibilizados pelos professores.
* UM arquivo Jupyter Notebook (extensão .ipynb) ou arquivos de programa Python (extensão .py) contendo a implementação de cada uma das respostas do item anterior. ATENÇÃO: o código será examinado durante a avaliação do projeto. Não limpe a execução das células do Notebook antes de exportar!
* TODOS os demais arquivos de código que venham a ser utilizados durante a elaboração do projeto.