| dc.creator | Silva, Cleisson Ailton de Matos da | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-21T17:44:17Z | |
| dc.date.available | 2023-12-25 | |
| dc.date.available | 2025-07-21T17:44:17Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-25 | |
| dc.identifier.uri | http://memoria.ifrn.edu.br/handle/1044/2974 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Turismo | pt_BR |
| dc.subject | Python | pt_BR |
| dc.subject | PNMT | pt_BR |
| dc.subject | Categorização | pt_BR |
| dc.subject | Mapa do turismo | pt_BR |
| dc.title | Mapa do turismo dos municípios brasileiros: uma abordagem descritiva e exploratória dos municípios categorizados por meio da análise de dados em python | pt_BR |
| dc.type | Outro | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Canguaretama | pt_BR |
| dc.publisher.initials | IFRN | pt_BR |
| dc.description.resumo | O principal objetivo deste trabalho consiste em realizar uma análise descritiva e exploratória dos dados referentes aos municípios categorizados do Mapa do Turismo do Brasil. Para a análise de dados, cálculos matemáticos e geração de gráficos foram utilizados a linguagem de programação Python Jupyter e as bibliotecas Pandas, Numpy e Matplotlib. Dentre os resultados foi possível perceber que no agrupamento por região o sul e o sudeste se destacaram com os maiores índices referentes às variáveis da categorização do mapa do turismo, por estado o destaque foi do Rio de Janeiro e São Paulo. | pt_BR |