A análise de dados é um pilar essencial para diversas áreas, atualmente. No entanto, antes de mergulhar em algoritmos complexos ou modelos preditivos, é importante entender os dados com os quais você está trabalhando. E é aqui que a Análise Exploratória de Dados (EDA) entra em cena.
Com ela, os profissionais que lidam com dados (como analistas, cientistas de dados e especialistas em geral que trabalham com padrões, suposições e testes de hipóteses) conseguem executar suas tarefas de forma rápida e eficiente.
Por isso, ao longo deste guia, você vai aprender tudo sobre a EDA, suas funções, ferramentas e, principalmente, como aplicá-la de forma prática. Vamos começar?
O que você vai ver hoje?
O que é Análise Exploratória de Dados (EDA)?
A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma abordagem utilizada para resumir e entender as características principais de um conjunto de dados.
Assim, em vez de se basear em suposições, a EDA permite que os analistas investiguem os dados de forma empírica, identificando padrões, outliers (valores atípicos), correlações e outras características fundamentais.
Por isso, mais do que descrever os dados, a EDA formula perguntas e hipóteses que possam guiar uma análise mais profunda, além de contribuir com a detecção de erros e problemas nos dados, como:
- Dados ausentes;
- Dados duplicados;
- Dados inconsistentes.
Afinal, eles podem distorcer resultados futuros em modelos de machine learning ou previsões.
Para que serve a Análise Exploratória de Dados?
A Análise Exploratória de Dados é uma etapa inicial, mas é muito importante em qualquer projeto de análise ou ciência de dados. Ela tem vários objetivos, como:
- Compreender o contexto: permite aos analistas entender o contexto e as variáveis mais relevantes dentro de um conjunto de dados, o que auxilia na escolha das metodologias analíticas adequadas;
- Verificação de qualidade dos dados: ajuda a identificar problemas de qualidade, como valores ausentes ou inconsistências, que precisam ser resolvidos antes que qualquer análise aprofundada seja realizada;
- Identificação de padrões e relacionamentos: ao explorar os dados, os analistas podem identificar padrões interessantes, correlações entre variáveis e insights que não eram óbvios à primeira vista;
- Formulação de hipóteses: ponto de partida para formular hipóteses que podem ser testadas em etapas posteriores usando modelos preditivos ou análises estatísticas.
- Visualização dos dados: fornece uma compreensão mais intuitiva e fácil de interpretar das distribuições e dos relacionamentos entre variáveis, facilitando a comunicação de descobertas.
Quais são os tipos de Análise Exploratória de Dados?
A EDA pode ser classificada em diferentes tipos com base nas técnicas e ferramentas utilizadas. Aqui estão os principais.
Análise Univariada
O foco aqui é examinar uma única variável de cada vez. Essa análise pode ser feita usando histogramas, boxplots ou medidas de tendência central, como média e mediana, além de medidas de dispersão, como desvio padrão e variância. Isso ajuda a entender a distribuição e os principais atributos dessa variável.
Análise Bivariada
Nesta etapa, duas variáveis são analisadas em conjunto para descobrir relacionamentos entre elas. Gráficos de dispersão (scatter plots), tabelas de contingência e cálculos de correlação são ferramentas comuns usadas para esse tipo de análise.
Análise Multivariada
Quando há mais de duas variáveis envolvidas, utilizamos a análise multivariada. Técnicas como análise de componentes principais (PCA) ou análise fatorial são usadas para entender a interação entre múltiplas variáveis ao mesmo tempo. É especialmente útil para identificar padrões complexos em grandes volumes de dados.
Quais são as ferramentas para EDA mais usadas?
Existem várias ferramentas e bibliotecas que facilitam a execução da Análise Exploratória de Dados, e a escolha da ferramenta certa depende da familiaridade do usuário e do contexto da análise. Conheça, a seguir, algumas das mais populares.
Python (bibliotecas Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn)
Python é amplamente utilizado para EDA, graças às suas bibliotecas de fácil uso e integração com outras etapas da análise de dados. O Pandas é excelente para manipulação de dados, enquanto Matplotlib e Seaborn são ótimos para criar visualizações ricas.
R
Assim como Python, a linguagem R é bastante usada na análise de dados, e oferece bibliotecas poderosas como ggplot2 para visualização de dados, além de ferramentas estatísticas avançadas para a análise.
Excel
Embora seja uma ferramenta mais simples, o Excel ainda é amplamente utilizado para análises mais básicas, especialmente em contextos empresariais. Ele permite criar gráficos, tabelas e executar cálculos estatísticos com rapidez.
Tableau e Power BI
Tanto o Power BI quanto o Tableau são ferramentas de visualização de dados altamente interativas, ideais para criar dashboards e relatórios que ajudam a interpretar os resultados da EDA de forma dinâmica e acessível.
Jupyter Notebooks
Utilizado principalmente para projetos em Python, o Jupyter é uma plataforma popular por permitir a escrita de códigos, visualizações e textos explicativos em um único ambiente, facilitando a documentação da EDA.
Quais são os benefícios da Análise Exploratória de Dados?
A Análise Exploratória de Dados oferece uma série de benefícios que tornam sua aplicação essencial em qualquer projeto de dados. Entre os principais, podemos destacar:
- Prevenção de erros futuros: a EDA permite identificar e corrigir problemas nos dados antes que eles possam causar distorções em análises subsequentes ou modelos preditivos;
- Maior compreensão dos dados: com a EDA, é possível obter uma visão detalhada dos dados, o que facilita a identificação de padrões ou relações importantes que podem passar despercebidos em uma simples análise numérica;
- Melhora a precisão de modelos preditivos: ao corrigir dados incorretos e entender os relacionamentos entre variáveis, os resultados de modelos de machine learning ou predições são mais confiáveis e precisos;
- Facilita a comunicação de insights: a visualização de dados durante a EDA facilita a comunicação de descobertas para stakeholders que podem não estar familiarizados com conceitos técnicos;
- Eficiência no processo de análise: A EDA torna o processo de análise de dados mais eficiente ao guiar o analista de dados na escolha das técnicas e ferramentas apropriadas para o problema em questão.
Como fazer uma Análise Exploratória de Dados na prática?
Agora que já abordamos os conceitos e ferramentas principais, vamos detalhar o passo a passo de como realizar uma Análise Exploratória de Dados. Este guia prático mostrará as etapas essenciais, desde a preparação dos dados até a interpretação final dos resultados.
Prepare e colete os dados relevantes para a análise
A preparação e a coleta dos dados são fundamentais para o sucesso da EDA. Esse processo começa com a identificação das fontes de dados corretas, que podem variar de arquivos CSV, bancos de dados SQL, APIs públicas ou até planilhas do Excel.
É importante garantir que os dados coletados estejam alinhados com os objetivos da análise.
Por exemplo: se o objetivo é entender o comportamento dos consumidores em uma loja online, você precisará coletar dados relacionados a visitas ao site, compras, histórico de navegação e talvez até interações em redes sociais.
Na prática, isso pode envolver o uso de ferramentas como:
- SQL;
- APIs;
- Scraping.
Faça a limpeza dos dados
Uma vez coletados os dados, a próxima etapa é a limpeza. Na maioria dos casos, os dados reais apresentam problemas como valores ausentes, dados duplicados ou inconsistentes.
A qualidade dos dados é um fator crucial para o sucesso da análise, e a EDA é especialmente útil para identificar e resolver essas questões.
A limpeza de dados envolve várias etapas, como:
- Tratamento de dados ausentes;
- Remoção de duplicatas;
- Correção de inconsistências;
- Conversão de tipos de dados.
Explore as variáveis presentes
A etapa seguinte é explorar as variáveis individualmente. Aqui, o objetivo é entender a distribuição de cada variável e suas principais características.
Isso pode ser feito por meio de análises estatísticas descritivas e visualizações. Os principais passos incluem:
- Resumo estatístico: usar estatísticas descritivas, como média, mediana, moda, desvio padrão, percentis, entre outros, para entender as características das variáveis numéricas;
- Distribuição: visualizar a distribuição dos dados com gráficos como histogramas ou boxplots para identificar a presença de outliers ou valores extremos;
- Análise de variáveis categóricas: para variáveis categóricas, tabelas de frequências e gráficos de barras são úteis para identificar as categorias dominantes.
Identifique e trate os dados que podem distorcer a análise
Outliers são dados que se afastam significativamente dos demais, e podem ser causados por erros de medição ou eventos raros que precisam ser tratados com cautela. Eles podem distorcer a análise, afetando as conclusões e previsões.
Existem várias formas de lidar com outliers. Você pode, por exemplo, remover os outliers: se o outlier for causado por erro de medição ou não tiver relevância para o contexto da análise, ele pode ser removido.
Agora, se os outliers forem parte de um padrão mais amplo (como uma cauda longa em dados financeiros), pode ser necessário transformar os dados para normalizar a distribuição.
Por exemplo: uma transformação logarítmica pode ser útil em alguns casos.
E, em algumas situações, os outliers podem ser tão significativos que merecem uma análise separada. Por exemplo: um cliente que gasta 10 vezes mais que a média pode representar um comportamento incomum, mas muito importante para um estudo de segmentação de clientes.
Faça a análise de correlação
A análise de correlação é um passo crucial para entender como diferentes variáveis se relacionam entre si. A correlação mede o grau em que uma variável varia em função de outra.
Esse relacionamento pode ser positivo, negativo ou inexistente. A ferramenta mais comum para medir correlação é o coeficiente de correlação de Pearson, que varia entre -1 e 1, em que:
- 1 indica uma correlação perfeita positiva;
- -1 indica uma correlação perfeita negativa;
- 0 indica nenhuma correlação.
Entender a correlação entre variáveis ajuda a identificar quais delas são mais influen
Visualize e interprete os resultados
A visualização é um dos pontos mais importantes da EDA, pois torna os resultados acessíveis para os stakeholders. Visualizar os dados permite que padrões e tendências sejam rapidamente detectados e compreendidos. Algumas visualizações úteis incluem:
- Gráficos de dispersão (scatter plots): para ver a relação entre duas variáveis numéricas;
- Histogramas: Para visualizar a distribuição de uma variável;
- Boxplots: para identificar outliers e comparar a distribuição de uma variável entre diferentes grupos;
- Heatmaps: para exibir a correlação entre múltiplas variáveis de forma clara.
A interpretação dos resultados é a parte final, onde você extrai os principais insights que guiarão as próximas etapas do projeto de análise de dados, seja ajustando um modelo preditivo, tomando decisões de negócios ou explorando novas hipóteses.
Conclusão
A Análise Exploratória de Dados é uma etapa essencial em qualquer projeto de dados. Ela não só garante a qualidade dos dados, mas também fornece insights valiosos que podem orientar todo o processo analítico. Ao seguir as etapas detalhadas neste guia, você estará preparado para realizar análises mais profundas e eficazes.
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