Análise exploratória de dados

O que é análise exploratória de dados?

Uma das primeiras etapas na preparação de dados, a exploração é uma maneira de conhecer os dados antes de trabalhar com eles. Através de pesquisas e investigações, grandes conjuntos de dados são disponibilizados para análises mais profundas e estruturadas. A análise exploratória de dados (AED) é muito parecida, mas utiliza gráficos estatísticos e outros métodos de visualização de dados.

Por que a análise exploratória de dados é importante?

A exploração de dados permite compreender um conjunto de dados com mais profundidade, facilitando a navegação e o uso dos resultados no futuro. Quanto maior o conhecimento do profissional sobre os dados envolvidos, melhor será a capacidade de análise. Para ser bem-sucedida,
a exploração começa com o pensamento aberto, revela novos caminhos para descobertas e ajuda a identificar e aperfeiçoar perguntas e problemas no analytics.

Como funciona a análise exploratória de dados

Dados sem perguntas são simplesmente informações. Formular questões sobre os dados permite transformá-los em respostas. As explorações e perguntas adequadas podem proporcionar um entendimento mais abrangente sobre o desempenho das operações e até mesmo oferecer capacidades preditivas.

R e Python são as linguagens mais comuns usadas para fins de exploração. A primeira funciona melhor para o aprendizado estatístico, enquanto a segunda contribui mais com o machine learning. A codificação não é necessária para a análise exploratória de dados com plataformas sem código.

O processo de análise exploratória de dados também é cada vez mais importante para lidar com sistemas de informação geográfica (SIG), já que muitos dados atuais são aprimorados com a localização.

Normalmente, a análise exploratória de dados é feita em três etapas:

Compreender as variáveis: a base para qualquer análise de dados começa com o estudo das variáveis. Uma leitura rápida sobre o nome das colunas é um excelente ponto de partida. Uma visão mais detalhada dos catálogos de dados, descrições de campo e metadados é capaz de oferecer insights sobre o significado de cada campo e ajudar a descobrir dados ausentes ou incompletos.

 

Detectar eventuais outliers: outliers ou anomalias podem provocar o desvio da análise e distorcer a realidade de um conjunto de dados, por isso é importante identificá-los com antecedência. Visualização de dados, métodos numéricos, intervalos interquartis e análises hipotéticas são as técnicas mais conhecidas para identificar outliers. Um diagrama de caixa, histograma ou gráfico de dispersão, por exemplo, facilita a visualização de dados fora dos padrões, enquanto um ponto z informa a distância do ponto de dados em relação à média. Após a identificação, um analista pode investigar, ajustar, omitir ou ignorar os outliers. Independentemente da opção, a decisão deve ser observada durante a análise.

 

Avaliar padrões e relações: organizar um conjunto de dados de diversas maneiras facilita a descoberta e o estudo de padrões e relações entre as variáveis. Por exemplo, uma empresa que explora dados de múltiplas lojas pode obter informações sobre o local, a população, a temperatura e a renda per capita. Para estimar vendas em uma nova área, a organização precisa determinar as variáveis que devem ser incluídas no modelo preditivo.

O futuro da análise exploratória de dados

O processo analítico já foi um domínio exclusivo de engenheiros que criavam códigos para a extração e exploração de dados. Esse cenário mudou. Hoje, a automação analítica coloca o analytics ao alcance de todos. Ela permite que organizações aproveitem ao máximo seus dois ativos principais: dados e pessoas. O acesso proporcionado pela APA ajuda funcionários a concentrar esforços para verificar relações e padrões, ao invés de lidar com conflitos de dados.

Como começar com a análise exploratória de dados

A tecnologia transformou um processo normalmente demorado e complexo em algo simples, acessível e auditável. O Alteryx Analytics Automation Platform foi projetado com foco em análises de ponta a ponta. Com ele, as empresas agregam dados com rapidez, detectam tendências e padrões, compreendem variáveis, identificam outliers e exploram relações dentro de um conjunto de dados — tudo por meio de uma plataforma sem código.