Exemplificando, dados são fatos ou informações que não podem ser usados para relatórios, cálculos, planejamento ou análise. Athena, QuickSight e SageMaker Studio são ferramentas poderosas que aceleram a fase de EDA, proporcionando insights valiosos e visualizações impactantes. Por outro lado, após a exploração dos dados, quando encontramos uma história que vale a pena ser contada, entramos na Análise de Dados Explanatória. De certa forma, as duas práticas acabam por se complementar, mas apresentam objetivos e metodologias distintas e que não podem ser confundidas.
Compreendendo Suas Variáveis (Univariada)
- Neste contexto, apresentaremos uma breve introdução à metodologia e demonstraremos como aplicá-la por meio de exemplos reais utilizando a linguagem de programação Python.
- No próximo post, abordarei outras distribuições como Bernoulli, desenvolvimento de regressões em Python dando continuidade no assunto.
- Afinal, uma empresa lida com dados e informações de diversos setores e temas.
- As estatísticas descritivas, como média, mediana, moda e desvio padrão, fornecem uma visão resumida dos dados.
- Neste sentido, as pesquisas descritivas fazem uma análise minuciosa e descritiva do objeto de estudo, como, por exemplo população, empresa, governo, situação-problema.
Para concluir os exemplos para análise univariada vamos considerar a variável quantitativa contínua Salario. As tabelas de frequências são obtidas de forma semelhante à mostrada anteriormente. A frequência absoluta é a contagem do número de vezes que cada categoria foi observada.
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
Vamos supor que uma empresa que produz sucos industrializados entrevistou mil pessoas para descobrir o suco de frutas favorito delas. Para isso, podem ser criadas tabelas onde vão ser listadas a faixa etária dos entrevistados juntamente com as suas respostas. “A Análise Exploratória de Dados dá ideia da qualidade dos dados e nos diz se o campo é confiável”, completa João. Em inglês chamado de Exploratory Data Analysis (EDA), a Análise Exploratória de Dados é uma forma de abordagem usada para analisar e investigar dados.
- A partir desta análise, é possível saber, por exemplo, que um curso específico está tendo uma queda no número de vendas.
- Imagine que você tem um conjunto de dados onde se tem a lista das notas dos estudantes de um curso e você quer resumir em um único número a nota da sala.
- Por exemplo, no cadastro, é pedido aos clientes da loja inserir a data de nascimento.
- Através da análise exploratória, é possível adquirir um conhecimento profundo sobre os dados, incluindo sua distribuição, tendências, valores ausentes e possíveis erros.
Uma aplicação do pensamento estatístico em Python
Por exemplo, na mesma loja que quer determinar o ticket médio, é interessante dividir os clientes por forma de pagamento. Por exemplo, para analisar a média de ticket de vendas de uma loja, pode-se usar essa curso de desenvolvimento web forma de análise. Se cliente A gastou R$50, cliente B gastou R$110, cliente C R$85 e cliente D R$220, é só somar o total, R$465, e dividir pelo número de clientes, 4, totalizando R$116,5 de ticket médio.
O que é análise exploratória de dados?
Além disso, a modelagem preditiva envolve a construção e comparação de diferentes modelos, bem como o refinamento do modelo escolhido por meio de uma busca em grid para ajuste fino dos hiperparâmetros. A análise exploratória de dados (EDA) é uma etapa crucial na compreensão de conjuntos de dados e na extração de insights valiosos. Neste artigo, vamos explorar em detalhes as técnicas e recursos do Python para realizar uma EDA eficiente, abordando desde a preparação dos dados até a visualização e interpretação dos resultados. Você aprenderá como filtrar, agrupar, criar tabelas dinâmicas e visualizar dados de forma eficaz, tornando o Python uma ferramenta poderosa para EDA. A metodologia exploratória é um método que visa explorar um tema ou problema de pesquisa de forma ampla, buscando entender suas características e possíveis relações. Geralmente envolve revisão bibliográfica, entrevistas, observações e análise de dados qualitativos.
Quais são os tipos de análise de dados mais comuns?
Com essa convenção, garantimos que a área total do histograma será igual a um, uma propriedade que será importante quando estudarmos probabilidade. O histograma é um gráfico de barras contíguas, com as bases proporcionais aos intervalos https://www.promobe.com.br/ciencia-de-dados/ de classe, e a área de cada retângulo proporcional à respectiva frequência. Outra possibilidade seria fazer gráficos de frequências relativa e de frequências relativas acumuladas conforme mostrado nas figuras abaixo.