resulmo Análise Exploratória de Dados (EDA)

Prévia do material em texto

Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma abordagem estatística e visual para examinar e entender conjuntos de dados antes de aplicar técnicas mais avançadas. O objetivo principal da EDA é revelar padrões, tendências, anomalias e insights preliminares que podem orientar análises mais aprofundadas. Principais pontos sobre Análise Exploratória de Dados:
1. **Exploração Inicial:**
 - Inclui a visualização de dados através de gráficos, tabelas e estatísticas descritivas.
 - Identifica a distribuição de variáveis, valores ausentes e possíveis outliers.
2. **Visualização de Dados:**
 - Utiliza gráficos como histogramas, box plots, scatter plots e gráficos de barra para representar visualmente padrões nos dados.
 - Ajuda na compreensão de relações entre variáveis e na identificação de padrões não evidentes inicialmente.
3. **Tratamento de Outliers e Dados Ausentes:**
 - Identifica valores extremos (outliers) que podem distorcer análises estatísticas.
 - Aborda dados ausentes através de técnicas como imputação ou exclusão, dependendo do contexto.
4. **Análise de Tendências e Padrões:**
 - Busca padrões temporais, sazonalidades ou correlações entre variáveis.
 - Facilita a compreensão das características fundamentais do conjunto de dados.
5. **Resumo Estatístico Descritivo:**
 - Calcula estatísticas descritivas como média, mediana, desvio padrão e quartis.
 - Fornece uma visão geral das propriedades centrais dos dados.
6. **Identificação de Relações e Associações:**
 - Utiliza técnicas estatísticas para avaliar a força e a direção das relações entre variáveis.
 - Pode incluir o uso de correlações e testes de hipóteses.
7. **Validação de Suposições:**
 - Verifica suposições subjacentes a análises mais avançadas, como normalidade de distribuições ou homogeneidade de variâncias.
8. **Iteração e Refinamento:**
 - EDA é frequentemente um processo iterativo, onde a análise inicial pode levar a novas questões e explorações.
 - Ajuda a orientar