Análise exploratória de dados: impacto na ciência de dados

O matemático americano John Tukey desenvolveu originalmente a Análise Exploratória de Dados (EDA) na década de 1970. Ainda hoje, as técnicas de EDA continuam sendo um método amplamente utilizado no processo de descoberta de dados. Além da modelagem formal ou teste de hipóteses, a EDA abre uma ampla porta para uma melhor compreensão das variáveis ​​do conjunto de dados e seus relacionamentos. Também ajuda a determinar se a Técnica Estatística que foi considerada para a análise dos dados é apropriada ou não.

O que é análise exploratória de dados?

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é amplamente utilizada por Cientistas de Dados ao analisar e investigar conjuntos de dados, resumindo as principais características dos dados ao método de visualização. Ele ajuda o Cientista de Dados a descobrir Padrões de Dados, detectar anomalias, testar hipóteses e/ou suposições.

Assim, de uma forma simples, pode ser definido como um método que ajuda o Cientista de Dados a determinar as melhores formas de manipular a fonte de dados dada para obter a resposta necessária como objetivo.

Quão importante é a Análise Exploratória de Dados é a Ciência de Dados

O objetivo principal da EDA é ajudar a analisar profundamente o conjunto de dados antes de fazer qualquer suposição, identificar erros óbvios, obter uma melhor compreensão dos padrões dentro do conjunto de dados, descobrir valores discrepantes e/ou eventos anômalos e, por último, mas não menos importante, descobrir as relações interessantes entre as variáveis.

A Análise Exploratória de Dados é extremamente importante para a Análise de Dados na área de Data Science. Primeiro, a EDA é usada para garantir que os resultados que os cientistas de dados estão produzindo sejam válidos e aplicáveis ​​a qualquer objetivo desejado. Em segundo lugar, a EDA ajuda as partes interessadas a garantir que estejam sempre fazendo as perguntas certas. Também ajuda a responder às perguntas sobre desvios padrão, variáveis ​​categóricas e intervalos de confiança. Por fim, quando a EDA estiver concluída e os insights forem extraídos, seus recursos podem ser usados ​​para análise ou modelagem de dados mais sofisticada, incluindo aprendizado de máquina.

Tipos de análise exploratória de dados

Bem, existem basicamente quatro tipos de EDA:

• Univariada não gráfica:

Univariada Não Gráfica é a forma mais simples de análise de dados. aqui ele consiste em apenas uma variável. Sendo uma única variável, não lida com causas ou relações. Em vez disso, o objetivo principal da análise univariada é descrever os dados e encontrar padrões dentro deles.

• Gráfico univariado

Os métodos não gráficos não podem fornecer uma imagem completa dos dados. Os métodos gráficos são, portanto, necessários aqui. Os tipos comuns de gráficos univariados são:

1. Gráficos de caule e folha: mostram todos os valores de dados e a forma da distribuição.
2. Histogramas um gráfico de barras: em que cada barra representa a frequência (contagem) ou proporção (contagem/contagem total) de casos para um intervalo de valores.
3. Gráficos de caixa: representam graficamente o resumo de cinco números de mínimo, primeiro quartil, mediana, terceiro quartil e máximo.

• Multivariada não gráfica

Dados multivariados surgem de mais de uma variável. Geralmente, as técnicas de EDA não gráficas multivariadas mostram a relação entre duas ou mais variáveis ​​de dados por meio de tabulação cruzada ou estatística.

• Gráfico multivariado

Dados multivariados usam gráficos enquanto exibem relacionamentos entre dois ou mais conjuntos de dados. O gráfico mais usado é um gráfico de barras agrupado ou gráfico de barras com cada grupo representando um nível de uma das variáveis ​​e cada barra dentro de um grupo representando os níveis da outra variável.

Os outros tipos comuns de gráficos multivariados incluem:

• Gráfico de dispersão: é usado para plotar 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.
• Executar gráfico: É um gráfico de linhas de dados plotados ao longo do tempo.
• Gráfico de bolhas: É uma visualização de dados que exibe vários círculos (bolhas) em um gráfico bidimensional.
• Mapa de calor: É uma representação gráfica de dados onde os valores são representados por cores.

Ferramentas de análise exploratória de dados

Existem muitas ferramentas disponíveis para análise exploratória de dados. Alguns dos mais populares são R, Python e SAS. No entanto, cada um tem seus pontos fortes e fracos, portanto, escolher a ferramenta certa para o trabalho é essencial.

R é uma excelente ferramenta para visualizar dados. Tem uma grande variedade de gráficos e gráficos que podem ser usados ​​para explorar dados. Ele também possui muitas funções estatísticas que podem ser usadas para realizar análises mais avançadas.

Python é outra ótima ferramenta para EDA. Ele tem muitos dos mesmos recursos do R, mas também é mais fácil de usar. Como resultado, o Python é uma excelente opção para iniciantes que desejam começar com a análise de dados.

SAS é um poderoso pacote de software estatístico que pode ser usado para EDA. SAS é mais caro que R e Python, mas vale a pena o investimento se você precisar realizar cálculos mais complexos.

QuestionPro e análise exploratória de dados

Você sempre pode ter seus dados de uma fonte de dados diferente, e o QuestionPro definitivamente pode ajudá-lo a coletar os dados da pesquisa de vários canais. Mas o que acontece quando você quer ir além dos dados já coletados? É aí que entra a análise exploratória de dados.

As ferramentas de análise integradas do QuestionPro facilitam a introdução ao EDA. Você pode ver rapidamente estatísticas resumidas de seus dados, criar visualizações interativas e muito mais. E como o QuestionPro se integra ao R, você pode usar todas as poderosas ferramentas estatísticas que o R oferece.

Então, se você está pronto para levar sua análise de dados para o próximo nível, o QuestionPro é uma das ferramentas perfeitas.

Conclusão

Por fim, podemos dizer que a análise exploratória de dados é uma metodologia comprovada que pode ajudar os Cientistas de Dados a entender conjuntos de dados complexos. Ao usar visualizações e outros métodos, você pode descobrir padrões e relacionamentos que talvez não encontrasse de outra forma.

Portanto, a EDA é uma parte essencial de qualquer análise de dados e esperamos que este artigo tenha lhe dado uma ótima introdução ao tópico.

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Autores: Musaddiq Shaikh & Abhishek Pachauri