Análise exploratória de dados parte I

Para uma análise exploratória, na verdade, essa competência é fundamental. Ela exige que o profissional tenha uma visão mais panorâmica dos processos, focando não apenas no resultado imediato, mas também nos impactos futuros e na correlação entre os dados. A habilidade de traduzir e clarificar a informação é essencial para qualquer cientista de dados ter sucesso e isso envolve ter bons hábitos de comunicação e tornar os processos mais claros para quem precisa. Para transformar dados brutos em exemplos mais claros e escaneáveis, é preciso utilizar as ferramentas certas.

• Por definição, regressão linear é uma modelagem e análise de uma variável dependente em relação a uma variável independente ou explicativa.
• A pesquisa exploratória é aquela que busca por meio dos seus métodos e critérios, uma proximidade da realidade do objeto estudado.
• Digamos que você tenha um conjunto de dados experimentais (observados) x1 , x 2,…, xn.
• Gráficos como histogramas, gráficos de dispersão e boxplots podem revelar padrões e tendências ocultas nos dados.

Distribuições de Dados

No histograma, cada barra representa a frequência de casos para uma variedade de valores. Já a análise multivariada sem gráficos vai analisar Além das linguagens de programação, criatividade é exigência no desenvolvimento web e descrever a relação entre duas ou mais variáveis. Esta análise pode ser feita por meio de tabulação cruzada, por exemplo.

Variável Qualitativa Nominal

Como pode ser apreendido a partir do próprio nome, esta modalidade de pesquisa tem como principal objetivo de explicar a causa das coisas. Além disso, com ela se descobre fenômenos completamente novos e formulam-se novas ideias e novas hipóteses. O conceito indica que todas as informações já estão presentes em uma tabela única.

Profissão: Cientista de Dados

• O contexto em que a informação foi coletada, melhora significativamente a qualidade das análises de dados construídas a partir das informações coletadas.
• Pelo volume e tipo de dado coletado, já é possível notar padrões sobre sua base.
• As técnicas tradicionalmente utilizadas para a pesquisa exploratória consiste nos famosos estudos de caso, as análises históricas.
• Além das linguagens de programação, existem outras ferramentas que também podem ser usadas na análise exploratória de dados como o Tableau, Power BI e o Alteryx.
• Lá no EBA — Estatística do Básico ao Avançado, eu te ensino em detalhes a fazer uma análise descritiva e cada um dos gráficos que podemos usar para isso, bem como tirar insights a partir dessa descrição.

A intenção dessa modalidade de estudo é sair em busca de padrões, procurar ideias ou descobrir hipóteses. O objetivo não é testar ou comprovar uma certa hipótese, e sim fazer descobertas. A pesquisa exploratória assume, em geral, as formas de pesquisas bibliográficas e estudos de caso. Portanto, no AED identificamos os comportamentos médios e discrepantes, procurando e identificando tendências, avaliando os comportamentos e investigando a interdependência entre as variáveis. Assim, podemos entender que as ferramentas para prover o AED são fundamentais, logo, não abra mão de utilizar todas as técnicas adequadas e disponíveis para a sua analise exploratória de dados.

• O Pandas oferece a função query() para facilitar a aplicação de filtros, permitindo a exploração de fatias dos dados de acordo com critérios e interesses analíticos.
• Gráficos diferentes têm papéis diferentes e trazem informações diferentes para nós, baseadas nos mesmos dados.
• Seu objetivo, enquanto cientista de dados, deveria ser criar um gráfico, no qual qualquer um que o olhasse por alguns segundos pudesse entender o que se passa.
• A partir da teoria, é possível fazer uma análise comparativa em relação ao desempenho dos estudantes e definir estratégias para melhorar a qualidade de ensino.
• Saber o que é pesquisa exploratória, por exemplo, faz toda a diferença para o entendimento da pesquisa como um todo.

Guia Quartz para limpeza de dados

No entanto, como conta João, boa parte dos cientistas de dados acaba aprendendo as duas linguagens para tirar proveito das especificidades de cada uma. Inclusive, há interfaces em que você pode usar as duas linguagens e fazê-las conversar entre si. Pipelines são fluxos de trabalho que encadeiam etapas de pré-processamento e modelagem, facilitando https://www.horabrasil.com.br/2024/05/14/desenvolvimento-web-entre-a-programacao-e-criatividade/ o fluxo dos dados entre as etapas. Variáveis categóricas precisam ser codificadas numericamente antes de serem utilizadas na maioria dos algoritmos de machine learning. As técnicas mais comuns incluem o one-hot encoding (criação de uma coluna para cada categoria) e o ordinal encoding (mapeamento das categorias para valores numéricos).

Exemplo de pesquisa exploratória