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Postado em em 4 de abril de 2022

Análise Exploratória em Python – Como Analisar Seus Dados?

Hoje eu vou te mostrar a importância da análise exploratória em Python e como você vai fazer a análise dos seus dados!

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Análise Exploratória no Python

Hoje nós vamos falar sobre análise exploratória impressionadora em Python para te mostrar alguns comandos para facilitar seu entendimento dos dados.

Essa parte é muito importante para que você consiga entender e analisar sua base de dados para que possa dar início ao seu projeto de ciência de dados.

Análise Exploratória dos Dados

Antes de iniciar vale mencionar que pandas para data Science é muito importante, então é necessário que você conheça essa biblioteca e saiba utilizar seus comandos.

Caso não tenha ideia do que é o pandas ou do que se trata essa biblioteca basta clicar aqui que temos um post de como sair do zero no pandas.

Nós vamos utilizar os dados do dataset obtido do Kaggle, que está disponível no site abaixo:

https://www.kaggle.com/datasets/prasertk/netflix-daily-top-10-in-us

Esse dataset usa como base: https://www.the-numbers.com/netflix-top-10

Importando bibliotecas e lendo o arquivo em csv
Importando bibliotecas e lendo o arquivo em csv

Vamos iniciar com a importação da biblioteca pandas (que é uma biblioteca de análise de dados) e a biblioteca datetime, que vamos utilizar em um exemplo.

Em seguida vamos importar a nossa base de dados com o comando pd.read_csv do pandas.

Depois de importar a base é importante visualizar esses dados para que você consiga começar a entender o que são esses dados, como eles estão distribuídos nessa base.

Visualizando as informações da nossa base
Visualizando as informações da nossa base

Para isso vamos utilizar os comandos base.head() e base.tail() para mostrar os 5 primeiros e os 5 últimos dados.

Vamos visualizar também a quantidade de informações que temos com o base.shape. Com isso você já nota que temos 7100 linhas e 10 colunas.

Dessa forma vamos ter uma noção de como os dados estão organizados e se esse padrão se mantém em todo o arquivo.

Aqui você já começa a entender também o que essa base de dados está trazendo, por mais que saiba que estamos verificando uma base com os top 10 filmes do Netflix, temos que entender como isso está sendo feito.

Temos outra forma de visualizar as mesmas informações, só que utilizando um único comando, que é o display(base).

Outra maneira de visualizar essas informações
Outra maneira de visualizar essas informações

Esse comando já traz todas as informações que vimos com um único comando ao invés de utilizarmos 3 comandos.

Em seguida vamos utilizar a biblioteca datetime só para confirmar qual é a primeira e a última data da nossa base de dados. Assim podemos garantir qual é o nosso período total.

Verificando o período de análise
Verificando o período de análise

Agora vamos utilizar um comando muito importante que vai dar as informações gerais da nossa base de dados.

Verificando valores nulos e tipos de dados
Verificando valores nulos e tipos de dados

Aqui você consegue visualizar as colunas, a quantidade de valores não nulos e o tipo de cada uma dessas informações.

Aqui você já nota que a coluna Netflix Exclusive é a única que possui valores vazios.

Podemos utilizar os comandos dtypes e isnull().sum() para obter essas mesmas informações, mas de uma forma um pouco diferente.

Verificando os tipos de dados e valores nulos de outra forma
Verificando os tipos de dados e valores nulos de outra forma

Sabendo dessas informações, nós podemos entender melhorar esses valores nulos e analisar as informações estatísticas.

Análise Exploratória em Python
Entendendo os valores nulos e analisando as estatísticas

Você pode notar que 4599 valores dessa coluna Netflix Exclusive são com o valor “Yes” (sim). Isso quer dizer que o restante das informações vazias é correspondente ao “Não”.

Com isso você já tem uma noção de como tratar esses dados vazios e já sabe que não é interessante excluir essas informações a não ser que precise fazer uma análise só dos filmes que são exclusivos da Netflix.

Em seguida nós temos as análises estatísticas, onde temos a contagem, média, desvio padrão, mínimo, máximo e os quartis.

Com isso você também já consegue uma análise mais detalhada das informações e sabe que por exemplo os dados em Days In Top 10 tem bastante variação, então só a média não é um parâmetro muito interessante para essa análise.

Para entender melhor as informações nós podemos utilizar o boxplot.

Análise Exploratória em Python
Gráfico de boxplot

Se você não sabe o que é esse gráfico pode ir na aula de estatística que explicamos um pouco melhor sobre esse gráfico e o que são os outliers (que são as informações fora do padrão).

Agora nós podemos visualizar esses outliers só para entender o que está acontecendo com esses dados fora do padrão.

Análise Exploratória em Python
Analisando outliers

Aqui temos que somente um dos títulos (Cocomelon) ficou no top 10 por muito mais tempo que os outros títulos da nossa base.

Com isso você já começa a entender um pouco mais não só o outlier, mas os seus dados no geral.

Lembrando que com o pandas você ainda consegue exportar esses dados para um arquivo em Excel caso outras pessoas prefiram analisar dessa maneira!

Análise Exploratória em Python
Analisando as informações

Dá só uma olhada para entender melhor os dados utilizar a contagem dos títulos. Veja que esse Cocomelon aparece 428 vezes e só depois é que temos as séries/filmes que nós achamos que são mais famosos.

Então com essa análise nós mesmos acabamos descobrindo informações novas, pois esse Cocomelon é um desenho para criança, mas você pode nunca ter ouvido falar e ele apareceu diversas vezes no Top 10.

Veja que temos títulos bem conhecidos como Cobra Kai e The Queens Gambit e eles não aparecem tantas vezes.

Até mesmo The Office que muitas pessoas acabam comentando teve somente 1 aparição. Viu como é importante fazer essa análise? Assim você tem o conhecimento do que de fato está acontecendo e o que esses dados representam!

Análise Exploratória em Python
Contagem dos títulos da nossa base de dados

Aqui temos uma análise dos tipos de conteúdo que temos e como eles estão divididos. Então o que temos de mais relevantes são as séries e os filmes para essa base de dados. Os outros conteúdos acabam não tendo tanto impacto.

Um ponto muito importante na análise exploratória é que você não precisa se prender apenas a sua base de dados para buscar informações.

Nesse caso, nós temos uma coluna chamada Viewership Score, mas em nenhum momento temos informações dessa coluna ou até mesmo de identificar do que se trata.

Então buscamos na fonte da nossa base de dados e descobrimos que esse Score é baseado na posição do Top 10.

Então se um título ficou em primeiro, ele recebe uma nota 10, se ficou em segundo recebe uma nota 9, e assim por diante.

Então agora já sabemos do que se trata e podemos até criar um gráfico para visualizar esses resultados para que você consiga observar que ao longo do tempo esse valor vai diminuindo.

Isso porque temos títulos que estão em alta, mas depois temos títulos novos ou que fazem mais sucesso e assim temos um ciclo desse conteúdo.

Análise Exploratória em Python
Gráfico de pontos dos títulos

Aqui temos a visualização de como ficam esses pontos ao longo dos títulos e logo abaixo temos o título que mais teve pontos, que foi também o título que mais ficou no top 10.

Agora você viu a importância de fazer toda essa análise e entender a sua base de dados por completo? Com isso você vai conseguir seguir com o seu projeto de ciência de dados e já vai saber por onde começar quando fizerem alguma solicitação.

Conclusão da Análise Exploratória em Python

Nessa aula eu te mostrei um pouco sobre a análise exploratória e a importância que ela tem nos seus projetos de ciência de dados.

É muito importante não só analisar, mas conhecer as informações que estamos trabalhando, pois isso vai facilitar muito a execução do nosso projeto.

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