Data science aplicada às paralisações portuárias : um estudo de padrões e tendências

Abstract

Resumo: O presente trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas e práticas de Data Science e Big Data na análise e previsão de paralisações portuárias. Para isso, utilizou-se a linguagem de programação Python, juntamente com bibliotecas especializadas como Pandas, Seaborn e Matplotlib, com vistas à coleta, tratamento e exploração de dados históricos disponibilizados pela ANTAQ (Agência Nacional de Transportes Aquaviários), abrangendo o período de 2020 a 2024. A abordagem adotada permitiu identificar padrões, tendências e fatores de risco recorrentes associados às paralisações, gerando insights estratégicos para a gestão eficiente das operações portuárias. Foram empregadas técnicas de pré-processamento, limpeza e visualização de dados, com o intuito de assegurar a integridade e a confiabilidade das análises desenvolvidas. Os resultados obtidos demonstram o potencial das ferramentas de ciência de dados para apoiar a tomada de decisão, otimizar processos logísticos e fortalecer a resiliência dos portos brasileiros frente a eventos críticos e interrupções operacionais

Abstract: This study aims to apply Data Science and Big Data techniques and practices to analyze and predict port shutdowns. For this purpose, the Python programming language was used, together with specialized libraries such as Pandas, Seaborn and Matplotlib, with a view to collecting, processing and exploring historical data made available by ANTAQ (National Waterway Transportation Agency), covering the period from 2020 to 2024. The adopted approach allowed us to identify patterns, trends and recurring risk factors associated with shutdowns, generating strategic insights for the efficient management of port operations. Data pre-processing, cleaning and visualization techniques were used to ensure the integrity and reliability of the analyses developed. The results obtained demonstrate the potential of data science tools to support decision-making, optimize logistics processes and strengthen the resilience of Brazilian ports in the face of critical events and operational interruptions