Dataset: Sleep Efficiency
Fonte dos Dados
O conjunto de dados utilizado neste projeto é o Sleep Efficiency, disponível publicamente no Kaggle.
Fonte: Sleep Efficiency Dataset - Kaggle
URL do Dataset: https://raw.githubusercontent.com/atlantico-academy/datasets/refs/heads/main/sleep_efficiency.csv
Visão Geral
O dataset contém informações sobre padrões de sono e fatores de estilo de vida de 452 participantes, com 15 variáveis que descrevem características demográficas, comportamentais e métricas relacionadas ao sono.
Estatísticas Básicas
- Total de Amostras: 452 registros
- Total de Variáveis: 15
- Período de Coleta: Não especificado
- Valores Faltantes: Presentes em algumas variáveis (tratados durante o pré-processamento)
Dicionário de Dados
Variáveis Identificadoras
| Variável | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| ID | Quantitativa Discreta | Identificação única do paciente |
Variáveis Demográficas
| Variável | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Age | Quantitativa Discreta | Idade do paciente (anos) |
| Gender | Qualitativa Nominal | Gênero do paciente (Male/Female) |
Variáveis Temporais
| Variável | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Bedtime | Qualitativa Ordinal | Hora que cada paciente vai para a cama |
| Wakeup time | Qualitativa Ordinal | Hora que cada paciente acorda |
Métricas de Sono
| Variável | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Sleep duration | Quantitativa Contínua | Duração total do sono em horas |
| Sleep efficiency | Quantitativa Contínua | Proporção do tempo na cama que foi realmente gasto dormindo (0-1) ⭐ Variável Alvo |
| REM sleep percentage | Quantitativa Discreta | Percentual de tempo gasto em sono REM |
| Deep sleep percentage | Quantitativa Discreta | Percentual de tempo gasto em sono profundo |
| Light sleep percentage | Quantitativa Discreta | Percentual de tempo gasto em sono leve |
| Awakenings | Quantitativa Discreta | Número de vezes que o indivíduo acorda durante a noite |
Fatores de Estilo de Vida
| Variável | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Caffeine consumption | Quantitativa Discreta | Consumo de cafeína nas 24 horas anteriores (mg) |
| Alcohol consumption | Quantitativa Discreta | Consumo de álcool nas 24 horas anteriores (doses) |
| Smoking status | Qualitativa Nominal | Status de fumante (Yes/No) |
| Exercise frequency | Qualitativa Ordinal | Frequência de exercícios por semana (dias) |
Variável Alvo
A variável principal de análise e predição é a Sleep efficiency (Eficiência do Sono), que representa a proporção do tempo na cama que foi efetivamente gasto dormindo.
Fórmula: $$ \text{Sleep Efficiency} = \frac{\text{Tempo Real de Sono}}{\text{Tempo Total na Cama}} $$
Valores próximos de 1.0 (ou 100%) indicam alta eficiência do sono.
Classificação das Variáveis
Por Tipo Estatístico
Quantitativas Contínuas: - Sleep duration - Sleep efficiency - Awakenings
Quantitativas Discretas: - ID - Age - REM Sleep percentage - Deep sleep percentage - Light sleep percentage - Caffeine consumption - Alcohol consumption
Qualitativas Nominais: - Gender - Smoking status
Qualitativas Ordinais: - Bedtime - Wakeup time - Exercise frequency
Observações Iniciais
Características do Dataset
- Distribuição de Gênero: Leve predominância masculina
- Idade Média: 40 anos
- Duração Média do Sono: 7 horas
- Duração Mínima: 5 horas
- Status de Fumante: Maioria não fumante
- Exercício Físico: Variação ampla, com picos em 0 e 3 dias por semana
Valores Faltantes
Algumas variáveis apresentam valores faltantes que foram tratados durante o pré-processamento:
- Awakenings
- Caffeine consumption
- Alcohol consumption
- Exercise frequency
Estratégia: Imputação pela mediana (variáveis numéricas)
Próximos Passos
Após compreender a estrutura do dataset, explore as análises realizadas:
- Análise Exploratória de Dados - Visualizações e estatísticas descritivas
- Pré-processamento - Tratamento de dados e engenharia de features
- Modelagem - Algoritmos de Machine Learning aplicados