Um simples detalhe pode aumentar em 3,5x o risco de eutanásia de um animal

Recentemente, desenvolvi um projeto de Ciência de Dados analisando dados reais de abrigos de animais com o objetivo de entender quais fatores influenciam adoção e eutanásia.

E um dos insights mais impactantes foi surpreendentemente simples:

👉 Animais sem nome têm aproximadamente 3,5 vezes mais chance de serem eutanasiados do que animais com nome.

📊 O que foi feito

Durante a análise, passei por etapas fundamentais de um projeto de dados:

• Limpeza e tratamento de dados (Data Cleaning)
• Criação de novas variáveis (Feature Engineering)
• Análise exploratória (EDA)
• Cálculo de métricas proporcionais (taxas, não apenas contagem)

Uma das features criadas foi:

👉 Has_Name (animal tem nome ou não)

🔍 O insight

Após analisar as taxas de eutanásia por grupo:

• Animais com nome → menor taxa de eutanásia
• Animais sem nome → taxa significativamente maior

📈 Resultado:

Animais sem nome têm cerca de 3,5x mais chance de eutanásia

🧠 Interpretação (parte mais importante)

Esse resultado indica uma forte relação, mas não necessariamente uma causa.

Possíveis explicações:

• Animais sem nome podem ter chegado recentemente ao abrigo
• Podem estar em piores condições de saúde
• Podem ter menos interação humana

Ou seja:

👉 O nome pode ser um indicador, não a causa direta

💡 Insight de negócio

Esse tipo de análise pode ajudar abrigos a:

• Priorizar identificação e nomeação de animais
• Criar estratégias de engajamento com adotantes
• Melhorar taxas de adoção

🚀 Próximos passos do projeto

• Análise combinando idade + raça + nome
• Criação de novas features
• Desenvolvimento de modelo preditivo (Machine Learning)

🤝 Quero ouvir você

Esse resultado fez sentido pra você?

Você vê outras variáveis que poderiam influenciar esse comportamento?

Estou aberto a feedbacks e sugestões — principalmente de quem já atua na área de dados ou com projetos sociais 🐶🐱

Link do projeto: no primeiro comentário

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