O matemático americano John Tukey desenvolveu originalmente a análise exploratória de dados na década de 1970. Mesmo hoje, as técnicas de análise exploratória de dados continuam a ser amplamente utilizadas no processo de descoberta de dados.
Além da modelagem formal ou do teste de hipóteses, a análise exploratória abre as portas para uma melhor compreensão das variáveis no conjunto de dados e suas relações. Ela também ajuda a determinar se a técnica estatística considerada para a análise de dados é apropriada ou não.
O que é análise exploratória de dados?
Cientistas de dados utilizam amplamente a análise exploratória ao investigar conjuntos de dados, resumindo suas principais características por meio de visualizações. Esse método ajuda a descobrir padrões nos dados, detectar anomalias, testar hipóteses e/ou suposições.
Resumidamente, a análise exploratória de dados pode ser definida como um método que ajuda a determinar as melhores maneiras de manipular uma determinada fonte de dados para obter as respostas necessárias.
Importância da análise exploratória de dados
O principal objetivo da análise exploratória de dados é permitir uma análise profunda do conjunto de dados antes de fazer suposições. Ela ajuda a identificar erros evidentes, obter uma melhor compreensão dos padrões no conjunto de dados, descobrir valores discrepantes e eventos anômalos e, por fim, identificar as relações entre as variáveis.
A análise exploratória de dados é extremamente importante para a área de Data Science. Primeiro, ela é utilizada para garantir que os resultados sejam válidos e aplicáveis a qualquer objetivo desejado.
Em segundo lugar, a análise exploratória ajuda as partes interessadas a garantir que estão fazendo as perguntas corretas. Além disso, auxilia na resposta a questões sobre desvios padrão, variáveis categóricas e intervalos de confiança.
Finalmente, uma vez concluída a análise exploratória e extraídos os insights, seus resultados podem ser usados para análises ou modelagens mais sofisticadas, incluindo aprendizado de máquina.
Tipos de análise exploratória de dados
Existem principalmente quatro tipos de análise exploratória de dados:
1. Univariada não gráfica
A análise univariada não gráfica é a forma mais simples de análise de dados e envolve apenas uma variável. Como se trata de uma única variável, não se analisa causas ou relações. O principal objetivo é descrever os dados e identificar padrões neles.
2. Gráfico univariado
Métodos não gráficos podem não fornecer uma visão completa dos dados, por isso são necessários métodos gráficos. Alguns tipos comuns de gráficos univariados são:
- Gráficos de caule e folhas: Mostram todos os valores dos dados e a forma da distribuição.
- Histogramas e gráficos de barras: Cada barra representa a frequência (contagem) ou a proporção (contagem/contagem total) de casos para um intervalo de valores.
- Boxplots: Representam graficamente o resumo de cinco números: mínimo, primeiro quartil, mediana, terceiro quartil e máximo.
3. Multivariada não gráfica
Os dados multivariados envolvem mais de uma variável. As técnicas de análise exploratória multivariada não gráfica geralmente mostram a relação entre duas ou mais variáveis por meio de tabulações cruzadas ou estatísticas.
4. Gráfico multivariado
Os dados multivariados usam gráficos quando mostram relacionamentos entre dois ou mais conjuntos de dados. O mais comumente usado é um diagrama de barras agrupadas ou gráfico de barras em que cada grupo representa um nível de uma das variáveis e cada barra dentro de um grupo representa os níveis da outra variável.
Outros tipos comuns de gráficos multivariados incluem:
- Gráfico de dispersão: usado para traçar pontos de dados em um eixo horizontal e vertical para mostrar o quanto uma variável é afetada por outra.
- Gráfico multivariado: É uma representação gráfica das relações entre os fatores e uma resposta.
- Gráfico de sequência de execução: É um gráfico linear de dados plotados ao longo do tempo.
- Gráfico de Bolhas: É uma visualização de dados que mostra vários círculos (bolhas) em um gráfico bidimensional.
- Mapa de calor: É uma representação gráfica de dados onde os valores são representados por cores.
Ferramentas para análise exploratória de dados
Existem muitas ferramentas disponíveis para a análise exploratória de dados. Algumas das mais populares são R, Python e SAS. Cada uma delas tem seus pontos fortes e fracos, tornando essencial a escolha da ferramenta mais adequada para cada tarefa.
- R é uma excelente ferramenta para visualização de dados. Oferece uma ampla variedade de gráficos e diagramas que podem ser utilizados para explorar dados, além de muitas funções estatísticas para análises mais avançadas.
- Python é outra ótima opção para análise exploratória de dados. Compartilha muitos recursos com o R, mas é geralmente mais fácil de usar. Por isso, Python é uma excelente escolha para iniciantes que estão começando na análise de dados.
- SAS é um poderoso pacote de software estatístico que pode ser utilizado para análises exploratórias. Embora seja mais caro que o R e o Python, o investimento pode valer a pena se forem necessários cálculos mais complexos.
QuestionPro e análise exploratória de dados
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Conclusão
A análise exploratória de dados é uma metodologia comprovada que ajuda os cientistas de dados a entender conjuntos de dados complexos. Utilizando visualizações e outros métodos, é possível descobrir padrões e relacionamentos que poderiam passar despercebidos.
Portanto, a análise exploratória é uma parte essencial de qualquer análise de dados. Esperamos que este artigo tenha proporcionado uma introdução valiosa ao tema.
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