Este projeto visa analisar um dataset contendo informações abrangentes de 2.105 pacientes diagnosticados com a Doença de Parkinson. O objetivo é explorar fatores demográficos, estilo de vida, histórico médico, e sintomas para identificar padrões e possíveis correlações entre esses fatores e o diagnóstico da doença.
1 - Dataset:
- O dataset utilizado contém informações como idade, gênero, etnia, IMC, histórico familiar, presença de sintomas, entre outros dados clínicos.
2 - Análises Realizadas:
- Testes de Hipóteses: Investigações sobre a correlação entre depressão e sintomas da Doença de Parkinson, além de análises sobre o impacto do histórico familiar no diagnóstico.
- Visualizações Gráficas: Gráficos que comparam a média dos fatores de estilo de vida e histórico médico entre pacientes com e sem Parkinson.
- Consultas SQL: Uso de SQL para explorar dados específicos, como a distribuição de sintomas por gênero e etnia.-
Pré-requisitos:
- Python 3.x
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- SQLite3
- Clone o repositório.
- Execute os scripts Python para realizar as análises e gerar os gráficos.
- As consultas SQL estão integradas nos scripts e podem ser visualizadas diretamente nos resultados.
- Os gráficos e resultados das análises podem ser visualizados após a execução dos scripts.
- As interpretações dos testes de hipóteses estão documentadas nos scripts.