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A Análise Exploratória de Dados (EDA) é um processo que resume as características de um conjunto de dados utilizando métodos visuais para revelar padrões, detectar anomalias e orientar a limpeza dos dados, a seleção de modelos e a análise usando ferramentas como Python, R e Tableau.
Inferência causal é uma abordagem metodológica usada para determinar as relações de causa e efeito entre variáveis, crucial nas ciências para compreender mecanismos causais além de correlações e enfrentar desafios como variáveis de confusão.
A modelagem preditiva é um processo sofisticado em ciência de dados e estatística que prevê resultados futuros ao analisar padrões históricos de dados. Ela utiliza técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos capazes de prever tendências e comportamentos em setores como finanças, saúde e marketing.
O R-quadrado ajustado é uma medida estatística usada para avaliar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão, levando em conta o número de preditores para evitar overfitting e fornecer uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo.
A regressão linear é uma técnica analítica fundamental em estatística e aprendizado de máquina, modelando a relação entre variáveis dependentes e independentes. Reconhecida por sua simplicidade e interpretabilidade, é fundamental para análises preditivas e modelagem de dados.
A regressão logística é um método estatístico e de aprendizado de máquina utilizado para prever desfechos binários a partir de dados. Ela estima a probabilidade de um evento ocorrer com base em uma ou mais variáveis independentes, sendo amplamente aplicada em saúde, finanças, marketing e IA.
