Definição de análise exploratória de dados
A análise exploratória de dados é o processo de examinar conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e características importantes. Esse tipo de análise permite descobrir informações ocultas que podem não ser evidentes à primeira vista, fornecendo insights valiosos que ajudam na tomada de decisões mais precisas e fundamentadas.Por que a análise exploratória de dados é importante?
A Análise Exploratória de Dados é um aspecto crucial da análise de dados, fornecendo uma abordagem inicial para entender conjuntos de dados antes de proceder a análises mais detalhadas. Aqui estão dois motivos fundamentais:- Compreensão dos dados Ajuda a revelar tendências, irregularidades e conexões nos dados que podem não ser aparentes à primeira vista.
- Limpeza e Preparação Um dos primeiros passos dessa análise é limpar os dados, corrigindo ou removendo valores que estão faltando, erros de entrada ou dados que se desviam muito do padrão (outliers).
Tipos de análise exploratória de dados
Existem, pelo menos, três tipos principais de análise exploratória de dados. Cada um deles oferece uma abordagem diferente para entender os dados e extrair insights valiosos. Conheça:Análise univariada
Neste formato de análise, uma única variável é avaliada por vez, em que um elemento isolado do quadro geral é considerado exclusivo e pode-se compreender sua distribuição, tendência e características únicas.Análise bivariada
Na análise bivariada de exploração de dados, é possível iniciar a explorar as relações entre duas variáveis. É como observar como diferentes peças do quebra-cabeça se encaixam, revelando conexões e dependências entre elas.Análise multivariada
Na análise multivariada, o escopo é expandido para investigar as interações entre múltiplas variáveis simultaneamente. É como observar o quadro geral, capturando a complexidade e nuances das relações entre os elementos.
Técnicas comuns utilizadas na análise exploratória de dados
A análise exploratória apresenta técnicas essenciais para chegar às informações fiéis sobre o tema avaliado. Confira:
Distribuição dos dados
Na análise da distribuição dos dados, são empregadas ferramentas como histogramas e boxplots para visualizar a forma, dispersão e tendências centrais dos dados. Os histogramas oferecem uma representação gráfica da frequência de ocorrência de diferentes valores, enquanto os boxplots fornecem uma visão mais detalhada da distribuição, destacando outliers e quartis.
Correlação entre variáveis
Para entender a relação entre as variáveis, os padrões de associação ou dependência são explorados por meio de uma matriz de correlação. Esta matriz identifica a força e a direção das relações entre as variáveis, oferecendo insights sobre como elas se influenciam mutuamente, além de auxiliar na seleção de variáveis relevantes para análises mais avançadas.
Análises estatísticas descritivas
Na análise estatística descritiva, são aplicadas medidas como média, mediana e desvio padrão para resumir e caracterizar os dados. A média representa o valor médio dos dados, enquanto a mediana indica o valor central. O desvio padrão fornece uma medida de dispersão em torno da média, permitindo reconhecer a variabilidade dos dados. Essas análises são fundamentais para entender a distribuição dos dados e identificar possíveis padrões ou discrepâncias.
Como fazer uma análise exploratória dos dados?
Realizar uma análise exploratória de dados envolve uma série de passos essenciais, confira um dos caminhos possíveis para iniciar:
Coleta e pré-processamento dos dados
O primeiro passo é reunir os dados pertinentes e prepará-los para análise, que inclui a limpeza dos dados para remover inconsistências e erros, o tratamento de valores ausentes através de técnicas como imputação ou exclusão, e padronização de formatos para garantir a consistência e comparabilidade dos dados.
Visualização e interpretação dos resultados
Para visualizar e interpretar os dados é preciso aplicar técnicas de visualização e gráficos para representar os dados de forma compreensível e intuitiva. Essas representações permitem explorar padrões e tendências nos dados e interpretar os resultados à luz do contexto específico do problema em questão. Ao combinar análise visual com interpretação de dados, é possível extrair insights valiosos e fundamentar conclusões de maneira sólida.
Identificação de outliers e valores faltantes
Durante a análise exploratória, é essencial detectar e lidar com outliers (valores extremos) e valores faltantes, que podem distorcer as análises e os resultados. Dessa forma, o mais indicado é aplicar técnicas estatísticas e visualizações específicas para identificar esses casos, garantindo a integridade e a confiabilidade dos dados.
Ao entender e aplicar essas técnicas, é possível desbloquear os segredos dos dados, de forma a tomar decisões fundamentadas para a realidade da sua organização. Explore, e aproveite ao máximo o potencial oculto dos seus conjuntos de dados.
