O projeto "Análise dos Microdados do Exame Nacional do Ensino Médio" foi desenvolvido para explorar os dados do ENEM, realizado recentemente em novembro. A análise desses microdados oferece insights socioeconômicos valiosos, permitindo compreender melhor o perfil dos participantes e identificar padrões que podem auxiliar na formulação de políticas educacionais mais eficazes.
O projeto seguiu as seguintes etapas:
- Coleta de Dados: Obtenção dos microdados oficiais do ENEM, contendo informações detalhadas sobre os candidatos e seus desempenhos.
- Limpeza e Tratamento: Processamento para remover inconsistências, tratar valores ausentes e preparar o conjunto de dados para análise.
- Análise Exploratória: Investigação de variáveis-chave para identificar tendências e padrões relevantes.
- Visualização de Dados: Criação de gráficos e mapas para facilitar a interpretação dos resultados obtidos.
- Distribuição Geográfica: Mapeamento das médias de desempenho por estado, destacando regiões com melhores e piores resultados.
- Correlação Socioeconômica: Identificação da relação entre renda familiar e desempenho no exame, evidenciando disparidades educacionais.
- Taxas de Presença e Desempenho na Redação: Avaliação das taxas de comparecimento e desempenho na redação, fornecendo insights sobre a participação dos candidatos.
Esses resultados são fundamentais para entender o panorama educacional brasileiro e propor melhorias no sistema de ensino.
Para reproduzir esta análise, é necessário instalar:
- Python: Linguagem de programação utilizada.
- Bibliotecas Python: Pacotes essenciais como
Pandas,NumPyeMatplotlibpara manipulação e visualização dos dados.
Este projeto fornece uma base robusta para compreender padrões no ENEM, oferecendo informações relevantes para a formulação de políticas educacionais mais justas e eficazes.