Pesquisa Exploratória: o que um estudo exploratório, com exemplo
É útil fazer um estudo exploratório para a familiarização com o assunto e a identificação de questões relevantes a serem investigadas mais aprofundadamente. A análise exploratória de dados (AED) é uma etapa crucial no processo de análise de dados, que envolve explorar e entender a natureza dos dados antes de aplicar qualquer modelo estatístico ou algoritmo de machine learning. O Python, juntamente com a biblioteca Pandas, oferece uma gama de ferramentas poderosas para realizar AED de forma eficiente e eficaz. A visualização de dados por meio de gráficos e plots desempenha um papel fundamental na análise exploratória de dados. Deve-se colocá-la em prática antes de qualquer tipo de modelagem em si.
Univariada sem gráficos
Para isso, várias etapas devem ser seguidas, desde o levantamento bibliográfico, definição do objeto de estudo, informações relevantes sobre o tema e claro, qual será a metodologia científica utilizada. Ao trabalhar com análise de dados, é crucial entender os tipos de dados de cada coluna em um dataframe. A função head() é uma ferramenta útil para visualizar as primeiras linhas do dataframe, fornecendo uma visão inicial dos dados. A primeira coisa que gosto de fazer ao analisar minhas variáveis é visualizá-las através de uma matriz de correlação, pois é a maneira mais rápida de desenvolver um entendimento geral de todas as minhas variáveis. Usei sns.heatmap() para traçar uma matriz de correlação de todas as variáveis no conjunto de dados de carros usados. Além de utilizar os tipos primários de Análise Exploratória de Dados, os cientistas de dados usam técnicas de análise estatística, que são mais sofisticadas, para compreender relações mais complexas entre as variáveis.
Análise Exploratória de Dados na AWS: Ferramentas e Estratégias
Na maior parte das vezes, as pesquisas exploratórias são dotadas de métodos mais flexíveis, sem a utilização de questionários minuciosos ou amostragens excessivamente complexas. Conforme já foi citado, o intuito é obter informações e não levantar conclusões estatísticas. Assim, você unifica toda sua base de dados (de seus sistemas principais e complementares) em uma só plataforma, centralizando os diferentes tipos de análise e contando com recursos inovadores.
Pesquisa explicativa
- Com elas, será possível identificar intervalos, desvios, focos e muito mais.
- Quando não temos um ponto de partida claro, a Análise Exploratória é uma boa opção.
- Portanto, a identificação e correção de ruídos são essenciais para manter a integridade e confiabilidade das análises.
- Por exemplo, é viável identificar os departamentos mais vendidos, calcular a média de preço por departamento e analisar o total de vendas por mês, utilizando operações como agrupamento, contagem e cálculo de média.
- Os exemplos de pesquisa exploratória podem ser os mais variados possíveis.
Além de ser fundamental para orientar o seu processo de coleta de dados e a estruturação da argumentação teórica em seu trabalho. O seu orientador, já ciente do seu tema, pode ser uma importante fonte de informação. Essa técnica auxilia a situar o assunto na literatura acadêmica sobre o tema de interesse, para então aprofundá-la e utilizar os autores para uma explanação crítica Além das linguagens de programação, criatividade é exigência no desenvolvimento web e científica sobre o tema. O pesquisador efetua um longo acompanhamento da vida cotidiana do grupo que está sendo estudado, além de se misturar com entrevistas e observações. Aqui na Alura, temos a formação de Data Science que aborda desde a Exploração e Análise de Dados até Aprendizado de Máquina, onde você será capaz de criar seus próprios modelos Data Science.
Já no caso da análise prescritiva, falamos de um método que visa identificar as decisões que devem ser tomadas por uma empresa. Realmente, não há limites para o potencial da análise de dados — e até hoje as empresas arranharam apenas a superfície. A análise de dados funciona de diferentes maneiras por toda indústria, não existindo uma única definição para a forma que deve ser conduzida. Absolutamente tudo em uma empresa pode ser otimizado se a análise de dados for aplicada.
Para gerar insights de negócios tendo como base os dados, é preciso que esses dados estejam corretos. Assim, a probabilidade de o resultado dos insights sair como esperado é maior. E, para assegurar a qualidade dos dados, é possível usar a https://pbvale.com.br/tecnologia/desenvolvimento-web-alem-do-comum-explorando-a-criatividade-na-programacao/ de Dados. A partir desta análise, é possível saber, por exemplo, que um curso específico está tendo uma queda no número de vendas. Neste caso, os responsáveis vão procurar entender o que está acontecendo e definir algumas atitudes a serem tomadas. Fazer promoções, convidar o professor do curso para promover eventos ou falar do curso nas redes sociais são algumas soluções.
Podendo incluir média, mediana, moda, valor mínimo, valor máximo, faixa, desvio padrão, etc. No entanto, enquanto um CDF é um modelo hipotético de uma distribuição, o ECDF modela dados empíricos (isto é, observados). De outra maneira, o ECDF é a distribuição de probabilidade que você obteria se amostrasse da sua amostra , em vez da população . Digamos que você tenha um conjunto de dados experimentais (observados) x1 , x 2,…, xn. O ECDF fornecerá a fração de observações da amostra menor ou igual a um valor específico de x. A analise exploratória dos dados é considerado um dos passos cruciais para as analises em base de dados.
