Análise Exploratória de Dados (EDA) do consumo de energia elétrica de um shopping...

O consumo de energia elétrica de um shopping center é a maior despesa contabilizada no orçamento, ocupando cerca de 15% do total. Visando entender melhor esse consumo, foi decidido empregar a análise exploratória de dados (EDA) para estabelecer padrões do consumo do shopping, verificar a eficiência das medidas adotadas até o momento para economizar energia e, se possível, pensar em novas soluções para aumentar a economia. Para efetuar este trabalho, um código foi implementado em Python, com auxílio das bibliotecas pandas e matplotlib, para carregar uma planilha de dados do consumo de energia elétrica do shopping. Foram gerados gráficos de progressão do consumo, histogramas, valores máximos e mínimos do consumo e também foram calculados os valores de consumo médio, variância e desvio-padrão. Com os resultados obtidos, foi possível fazer uma análise conclusiva sobre o consumo de energia do shopping, verificando a influência da sazonalidade, comprovando que algumas medidas tomadas resultaram em economia e identificando uma menor eficiência energética de um equipamento.

Título em Inglês

Exploratory Data Analysis (EDA) of the electric energy consumption of a shopping center

Palavras-chave em Inglês

Exploratory data analysis
Electrical energy consumption

Resumo em Inglês

The electric energy consumption of a shopping center is the largest expense accounted for in the budget, occupying around 15% of the total. In order to better understand this consumption, it was decided to use the exploratory data analysis (EDA) to establish patterns of consumption of the shopping center, to verify the efficiency of the measures adopted so far to save energy and, if possible, to think of new solutions to increase the economy. In order to carry out this work, a code was implemented in Python, with the help of the libraries pandas and matplotlib, to load a worksheet of data of the electric energy consumption of the shopping center. Graphs of consumption progression, histograms, maximum and minimum consumption values were generated, and the mean consumption, variance and standard deviation values were also calculated. With the results obtained, it was possible to make a conclusive analysis about the energy consumption of the shopping center, verifying the influence of the seasonality, proving that some measures taken resulted in economy and identifying a lower energy efficiency of an equipment.

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Data de Publicação

2019-03-15

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