• Elaine Figueiredo

A exploração de dados – Análise Exploratória



O estágio de exploração de dados é como o brainstorming da análise de dados. É aqui que você entende os padrões dos seus dados. Você pode envolver, puxar e analisar um subconjunto aleatório dos dados usando o Pandas, traçar um histograma ou uma curva de distribuição para ver a tendência geral ou até criar uma visualização interativa que permite mergulhar em cada ponto de dados e explorar a história por trás dos outliers.


Usando todas essas informações, você começa a formar hipóteses sobre seus dados e o problema que está enfrentando. Se você estava prevendo as pontuações dos alunos, por exemplo, poderia tentar visualizar a relação entre pontuações e as horas de sono deles. Se você estivesse prevendo os preços dos imóveis, talvez pudesse plotar os preços como um mapa de calor em um gráfico espacial para ver se é possível detectar alguma tendência…


Há um ótimo resumo de ferramentas e abordagens na página da Wikipedia para análise exploratória de dados.


Usando todas essas informações, você começa a formar hipóteses sobre seus dados e o problema que está enfrentando. Se você estava prevendo as pontuações dos alunos, por exemplo, poderia tentar visualizar a relação entre pontuações e as horas de sono deles. Se você estivesse prevendo os preços dos imóveis, talvez pudesse plotar os preços como um mapa de calor em um gráfico espacial para ver se é possível detectar alguma tendência…

Há um ótimo resumo de ferramentas e abordagens na página da Wikipedia para análise exploratória de dados.


Ferramentas e bibliotecas em várias linguagens de programação que podem auxiliar nessa etapa. Dá uma conferida abaixo:


Ferramentas open-source:

Jupyter Notebook

Metabase

Weka

R Shiny


Ferramentas gratuitas:

Power BI Desktop

Qlik Sense Desktop

Tableau Desktop


Bibliotecas:

Pandas

NLTK

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