✈️ Sentiment Analyses of Tweets about US Airlines

Dashboard interativo em Streamlit para explorar e analisar sentimentos de tweets relacionados a companhias aéreas dos EUA. A aplicação permite visualizar a distribuição de sentimentos, localização geográfica dos tweets, comparações entre companhias aéreas e nuvens de palavras por sentimento.

📋 Sumário

• Sobre o projeto
• Funcionalidades
• Estrutura do projeto
• Base de dados
• Pré-requisitos
• Instalação
• Como executar
• Tema e customização
• Tecnologias utilizadas
• Possíveis melhorias

📖 Sobre o projeto

Este projeto utiliza o dataset Twitter US Airline Sentiment, contendo tweets de usuários sobre as principais companhias aéreas americanas (American, Delta, Southwest, United, US Airways e Virgin America), classificados como positive, neutral ou negative.

A aplicação oferece um painel lateral (sidebar) com diversos filtros e opções de visualização, permitindo que o usuário explore os dados de forma interativa sem precisar escrever código.

✨ Funcionalidades

O dashboard é composto pelos seguintes recursos, acessíveis pela barra lateral:

1. Tweet aleatório por sentimento — exibe um tweet aleatório de acordo com o sentimento selecionado (positive, neutral ou negative).
2. Número de tweets por sentimento — gráfico de barras ou gráfico de pizza (donut) mostrando a quantidade total de tweets por categoria de sentimento.
3. Quando e onde os usuários estão tweetando — mapa interativo com a localização geográfica dos tweets filtrados por hora do dia (0–23h), com opção de exibir os dados brutos.
4. Total de tweets por companhia aérea — gráfico de barras horizontal ou gráfico de pizza com o volume de tweets por companhia.
5. Detalhamento por companhia e sentimento — histograma comparando múltiplas companhias aéreas selecionadas, separado por sentimento.
6. Nuvem de palavras (Word Cloud) — gera uma nuvem de palavras a partir do texto dos tweets filtrados por sentimento (positivo, neutro ou negativo), removendo menções (@usuário), links (http) e retweets (RT).

🗂 Estrutura do projeto

.
├── app.py                # Código principal da aplicação Streamlit
├── Tweets.csv             # Base de dados com os tweets
├── config.toml             # Arquivo de tema/configuração visual do Streamlit
└── requirements.txt        # Dependências do projeto

Importante: o arquivo config.toml deve ficar dentro de uma pasta .streamlit/ na raiz do projeto para que o Streamlit aplique o tema automaticamente (veja a seção Tema e customização).

🗃 Base de dados

O arquivo Tweets.csv contém, entre outras, as seguintes colunas utilizadas pela aplicação:

Coluna	Descrição
tweet_id	Identificador único do tweet
airline_sentiment	Sentimento do tweet (positive, neutral, negative)
airline_sentiment_confidence	Grau de confiança da classificação do sentimento
negativereason	Motivo do sentimento negativo (quando aplicável)
airline	Companhia aérea mencionada
name	Nome de usuário do autor do tweet
retweet_count	Número de retweets
text	Texto do tweet
tweet_created	Data e hora de criação do tweet
latitude / longitude	Coordenadas geográficas associadas ao tweet

✅ Pré-requisitos

• Python 3.8 ou superior
• pip

⚙️ Instalação

1. Clone ou baixe este repositório.
2. (Recomendado) Crie um ambiente virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Linux/Mac
venv\Scripts\activate      # Windows

3. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

Dependências (requirements.txt)

streamlit
plotly
wordcloud
matplotlib

Observação: pandas e numpy também são utilizados pela aplicação (importados em app.py). Caso não estejam instalados como dependências de streamlit/plotly, adicione-os manualmente:

pip install pandas numpy

▶️ Como executar

Certifique-se de que o arquivo Tweets.csv está no mesmo diretório do app.py (o código carrega os dados a partir de Data_URL = 'Tweets.csv', um caminho relativo).

Execute o comando:

streamlit run app.py

A aplicação abrirá automaticamente no navegador, geralmente em http://localhost:8501.

🎨 Tema e customização

O arquivo config.toml define a paleta de cores e a fonte utilizadas no dashboard (tons de verde e bege). Para que o Streamlit reconheça essas configurações, mova o arquivo para dentro da pasta .streamlit/:

.streamlit/
└── config.toml

Estrutura final esperada:

.
├── .streamlit/
│   └── config.toml
├── app.py
├── Tweets.csv
└── requirements.txt

🛠 Tecnologias utilizadas

• Streamlit — construção do dashboard interativo
• Pandas — manipulação e análise dos dados
• Plotly Express — gráficos interativos (barras, pizza, histograma)
• WordCloud — geração de nuvens de palavras
• Matplotlib — renderização da nuvem de palavras

Projeto baseado no dataset Twitter US Airline Sentiment para fins de estudo e demonstração de dashboards interativos com Streamlit.