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Análise de dados do CEAPS (despesas parlamentares) com Python, Pandas e Plotly. Inclui limpeza, transformação, visualização e insights para promover transparência e accountability.

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Análise de Despesas dos Senadores (CEAPS)

📌 Descrição do Projeto

Este projeto analisa as despesas dos senadores brasileiros com base nos dados do CEAPS (Cota para Exercício da Atividade Parlamentar) dos anos de 2016 a 2022. O objetivo é praticar e entender padrões de gastos, categorias mais comuns e comportamentos financeiros dos parlamentares, usando técnicas de limpeza, análise e visualização de dados.

📊 Sobre os Dados

Todos os dados utilizados estão disponiveis no site oficial do Senado: (https://www12.senado.leg.br/transparencia/dados-abertos-transparencia/dados-abertos-ceaps)

Esse projeto é totalmente e exclusivamente para estudo, em nenhum momento tive a intenção de julgar ou criticar nenhuma pessoa dessa pesquisa.


🎯 Objetivos

  • Explorar e limpar o conjunto de dados das despesas parlamentares.
  • Analisar categorias de despesas: alimentação, passagens, hospedagem, locomoção, entre outras.
  • Comparar gastos entre senadores e períodos.
  • Criar visualizações interativas e gráficos informativos.
  • Gerar insights relevantes para transparência pública.
  • Gerar imagens .png de todos os graficos.
  • Criar um Dashboard totalmente online

💻 Tecnologias e Ferramentas

  • Python – análise e manipulação de dados
  • OS / Glob - manipulação de arquivos
  • Pandas / NumPy – tratamento e limpeza de dados
  • Plotly – visualização de dados
  • Streamlit - criação do dashboard
  • Jupyter Notebook – documentação e exploração interativa
  • Git/GitHub – versionamento

📊 Análises

  • Top 15 - Senadores com mais declarações Top 15 Senadores com mais declarações
  • Top 15 - Senadores com maior gasto total (R$) Top 15 Senadores com mais gastos
  • Categorias de despesa mais comuns Tipos de Gastos
  • Comparação de gastos por ano Gastos por Ano
  • Top 15 - Fornecedores mais Declarados
    Fornecedores mais declarados
  • Dashboard Streamlit

Em Breve


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Estou aberto a trocar experiências sobre Python, Data Science e aprendizado contínuo. Me acompanhe para mais conteúdos sobre programação e análise de dados!

LinkedIn: Celso Mamoru Siva Junior


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Análise de dados do CEAPS (despesas parlamentares) com Python, Pandas e Plotly. Inclui limpeza, transformação, visualização e insights para promover transparência e accountability.

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