Análise Exploratória de Dados: Verifique insights e padrões

Representação de dados e porcentagem para Análise Exploratória de Dados.

Análise exploratória de dados ou EDA é uma etapa extremamente crucial no processo de data analysis. 

Além disso, é importante informar que esse processo exige uma visão matemática dos dados para conseguir uma análise real, bem como descobrir padrões e obter insights. 

Porém, algumas pessoas ainda enfrentam certa dificuldade quando se trata de EDA. 

Ter uma maior noção do que é a Análise Exploratória de Dados, das técnicas fundamentais, como ter insights e identificar padrões é o primeiro passo para usufruir dos benefícios da EDA.

Por conta disso, neste artigo você irá descobrir tudo que é mais importante sobre esse processo indispensável para uma boa análise de dados. 

Análise exploratória de dados: O que é? 

A Análise Exploratória de Dados (Exploratory Data Analysis, EDA) é um passo fundamental que os cientistas de dados devem fazer para ter uma ampla visão sobre os dados coletados. 

Assim sendo, esse processo é fundamental para que os analistas de dados possam obter insights e informações importantes. 

Em adição, todas as informações e dados coletados serão extremamente importantes para o machine learning

O machine learning (aprendizado de máquina) é essencial para identificar padrões e automatizar tarefas simples com base nos dados fornecidos. 

Por conta disso, para identificar padrões e otimizar tarefas é primordial realizar uma análise de dados bem clara e específica. 

Dessa maneira, os próximos passos se tornarão um pouco menos desafiadores. 

No entanto, é necessário saber quais são as técnicas fundamentais para fazer a EDA da forma correta. 

Técnicas fundamentais para EDA

Algumas técnicas são essenciais para obter os resultados desejados da Análise Exploratória de Dados.

Assim, para alcançar seu objetivo com a EDA, algumas técnicas são indispensáveis. 

Por isso, você deve ter pleno conhecimento sobre cada uma das principais técnicas e como elas funcionam. 

Pensando nisso, vamos te apresentar as principais que você deve conhecer. Podemos começar?

Visualização de dados para Análise Exploratória de Dados

A visualização de dados é o primeiro passo para realizar a Análise Exploratória de Dados. 

Isso, pois para conseguir bons insights e, consecutivamente, identificar padrões é super importante ter noção das informações obtidas. 

Desse modo, a visualização de dados consiste em explorar gráficos de diferentes formas. 

Assim fica mais fácil de utilizar a EDA para explorar padrões. 

Os tipos mais comuns de gráficos para a visualização de dados na análise exploratória são: Pizzas, Área, Linha e Coluna. 

Ainda há uma grande possibilidade de outros modelos de gráficos que podem ser usados, mas esses são os que mais estão presentes no cotidiano. 

Além disso, os analistas e cientistas de dados podem conseguir bons resultados usando essa técnica de análise, como identificar tendências e discrepâncias. 

Assim como também podem conseguir uma compreensão clara e rápida das características dos dados. 

Limpeza de dados

A limpeza de dados é uma etapa extremamente importante para a Análise Exploratória de Dados. 

Visto que é nesta etapa que ocorre a identificação e correção de erros ou inconsistências nos dados. 

Desse modo, a limpeza de dados lida diretamente com valores ausentes, correção de erros de entrada de dados. 

Bem como envolve também a remoção de duplicatas, mas também lida com valores discrepantes. 

Assim sendo, a limpeza de dados garante que os dados usados para a análise sejam precisos e confiáveis e que não possam afetar negativamente a validade dos resultados obtidos da EDA.

Transformação de dados

A transformação de dados envolve a conversão dos dados em um formato mais eficiente para a Análise Exploratória de Dados.

Isso pode incluir normalizar dados, padronizar unidades de dados ou transformar dados em diferentes escalas.

Além disso, a transformação de dados geralmente é necessária para comparar dados em diferentes variáveis. 

Também é usada a transformação de dados para preparar dados para técnicas de análise avançada, como algoritmos de aprendizado de máquina.

Imputação de dados

A imputação de dados é um processo bastante usado na Análise Exploratória de Dados. 

Porque é nesta etapa que ocorre o preenchimento de valores ausentes em um conjunto de dados.

Convém informar que dados ausentes podem afetar a validade e a confiabilidade dos resultados da EDA. 

Assim sendo, técnicas como a imputação de dados podem ser usadas para estimar os valores que estão ausentes. 

Isso é feito por meio de cálculos de imputação média, imputação mediana ou métodos de imputação que envolvem aprendizados de máquina.

Criação de perfil de dados

A criação de perfil de dados é um dos processos fundamentais da Análise Exploratória de Dados. 

Além disso, essa criação de perfil é o processo responsável por avaliar a qualidade e a estrutura dos dados ou de um conjunto. 

Isso envolve o exame de características como: tipos, intervalos, completude e consistência de dados.

A criação de perfil de dados ajuda os analistas a identificar problemas de qualidade e avaliar a confiabilidade dos dados para análise.

Por isso, é fundamental a aplicação da criação do perfil de dados para a EDA.

Como obter Insights pela Análise Exploratória de Dados?

Para os analistas de dados, obter insights da Análise Exploratória de Dados é totalmente essencial. 

Assim, será possível entender e extrair informações significativas dos dados para a EDA. 

Além disso, a EDA permite que os cientistas de dados se aprofundem nos dados e em todas as informações disponíveis. 

Dessa forma, será mais fácil conseguir os insights, como também identificar padrões. 

Todavia, essa etapa faz com que informações importantes sejam estudadas e usadas da melhor maneira. 

Novamente, a EDA pode ajudar a tomar decisões e a definir o que será feito a seguir para melhorar o desempenho de uma empresa, por exemplo. 

Porém, é importante ressaltar que estratégias de negócios podem ser tomadas com base nos dados avaliados e padrões identificados. 

Visualização de dados

Uma das principais técnicas da Análise Exploratória de Dados que os analistas usam para conseguir visualizações claras e obter os padrões é a visualização de dados. 

Como visto anteriormente, essa técnica  permite a avaliação dos dados por meio de gráficos, o que facilita bastante todo o processo. 

Dessa forma, os dados, os padrões, as tendências e tudo o mais podem ser identificados mais facilmente por meio de representações gráficas.

Esses gráficos terão os dados prontos para a análise, separados por uma ordem lógica para que todo o processo seja otimizado. 

Assim, as análises e tomadas de decisões serão mais certeiras. 

Por exemplo, um gráfico de dispersão pode revelar a relação entre duas variáveis como vendas e tempo, indicando se existe uma correlação positiva ou negativa.

Essas visualizações são insights, que fornecem de maneira rápida as informações importantes sobre os dados coletados. 

Criação de perfil de dados

A criação de perfil de dados – que já falamos anteriormente – é uma das maneiras que os estudiosos e profissionais podem usar para ter uma maior percepção dos dados. 

Assim como ter uma visão maior sobre os padrões e tendências. 

Novamente, a criação de perfis envolve avaliar a qualidade e a estrutura dos dados, identificando problemas de integridade, consistência e precisão dos dados.

Abordar esses problemas de qualidade de dados é crucial para obter insights significativos e tomar decisões informadas e conscientes com base nos dados.

Como identificar padrões com a Análise Exploratória de Dados

Em conclusão, todas as técnicas e passos fundamentais para realizar a EDA possuem o poder de ajudar cientistas a identificar os padrões dos dados. 

Em suma, aplicando todas as técnicas corretamente, os engenheiros de dados conseguem acesso a informações extremamente necessárias. 

Portanto, investir em uma boa equipe de analistas de dados é fundamental para ter informações precisas e tomar boas decisões. 

Ou seja, com o auxílio de profissionais experientes e das técnicas essenciais, a identificação e criação de padrões será mais eficaz e poderá nortear corretamente as empresas, por exemplo. 

Então, o que mais te interessou sobre a EDA?

Em resumo, a Análise Exploratória de Dados é um estudo visual dos dados disponíveis. 

Isso é feito, majoritariamente, mediante gráficos de quaisquer tipos, o que facilita os estudos e as informações obtidas. 

Ela contribui com informações relevantes para tomadas de decisão e definição de estratégias. 

Tendo os dados analisados como um norteador, os resultados serão mais seguros e certeiros. 

Mas, qual é a sua opinião sobre a EDA? 

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