Análise Exploratória de Dados (EDA)

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é um processo de análise de dados que envolve resumir as principais características de um conjunto de dados, frequentemente utilizando métodos visuais. O objetivo é revelar padrões, identificar anomalias, formular hipóteses e verificar pressupostos por meio de gráficos estatísticos e outras técnicas de visualização de dados. A EDA proporciona uma melhor compreensão dos dados e ajuda a identificar sua estrutura, principais características e variáveis.

Objetivo da Análise Exploratória de Dados (EDA)

O principal objetivo da EDA é:

1. Compreender a Distribuição dos Dados: Identificar e entender os padrões subjacentes do conjunto de dados.
2. Detectar Outliers e Anomalias: Identificar pontos de dados incomuns que podem afetar a análise.
3. Descobrir Relações: Encontrar correlações e relações entre diferentes variáveis.
4. Formular Hipóteses: Desenvolver novas hipóteses para análises futuras.
5. Orientar a Limpeza dos Dados: Auxiliar na limpeza dos dados ao identificar valores ausentes ou incorretos.

Por que a EDA é Importante?

A EDA é essencial porque:

• Garante a Qualidade dos Dados: Identifica questões como valores ausentes, outliers e anomalias.
• Orienta a Análise: Fornece insights que guiam a escolha de modelos estatísticos e auxiliam na tomada de decisões informadas.
• Melhora a Seleção de Modelos: Ajuda na seleção dos algoritmos e técnicas mais adequados para análises e modelagens futuras.
• Aumenta o Entendimento: Melhora a compreensão geral do conjunto de dados, o que é fundamental para uma análise precisa.

Etapas para Realizar a EDA

1. Coleta de Dados: Reunir dados de fontes relevantes.
2. Limpeza de Dados: Tratar valores ausentes, remover duplicatas e corrigir erros.
3. Transformação de Dados: Normalizar ou padronizar os dados conforme necessário.
4. Visualização de Dados: Utilizar gráficos como histogramas, gráficos de dispersão e box plots para visualizar os dados.
5. Estatísticas Resumidas: Calcular média, mediana, moda, desvio padrão e outras estatísticas.
6. Análise de Correlação: Identificar relações entre variáveis utilizando matrizes de correlação e gráficos de dispersão.

Técnicas Comuns em EDA

• Análise Univariada: Examina cada variável individualmente utilizando histogramas, box plots e estatísticas descritivas.
• Análise Bivariada: Explora as relações entre duas variáveis utilizando gráficos de dispersão, coeficientes de correlação e tabelas cruzadas.
• Análise Multivariada: Analisa mais de duas variáveis simultaneamente utilizando técnicas como pair plots, mapas de calor e análise de componentes principais (PCA).

Ferramentas e Bibliotecas para EDA

A EDA pode ser realizada com diversas ferramentas e bibliotecas:

• Python: Bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn.
• R: Pacotes como ggplot2, dplyr e tidyr.
• Excel: Funções integradas e tabelas dinâmicas para EDA básica.
• Tableau: Capacidades avançadas para visualização interativa em EDA.