Ferramentas de análise de dados: veja como elas podem ajudar!

Existem várias medidas para resumir uma variável, como veremos mais adiante, mas a forma da distribuição é tão importante quanto estas medidas. Por exemplo, saber que a média de salários da empresa “Milsa” é 11.12 é importante, mas saber como os salários se distribuem entre os funcionários da empresa análise exploratória de dados (como vimos pelo histograma) pode ser mais importante. Nesse caso, assumimos que cada valor numérico é uma categoria, e construímos as tabelas de frequência como se a variável fosse qualitativa ordinal. Note, no entanto, que quando existem poucos valores numéricos, essa abordagem é viável.

  • Esta análise pode ser feita por meio de tabulação cruzada, por exemplo.
  • Uma maneira de testar e ter certeza se nossa variável segue uma distribuição normal é utilizar os testes de normalidade.
  • Aqui estamos considerando um teste para uma variável categórica validando a independência do qui-quadrado (Sexo).
  • Dados ordinais têm uma ordenação explícita, por exemplo os 3 níveis de uma máquina de lavar (alto, médio e baixo).

No final das contas, o que se quer é potencializar um negócio”, explica João. Ao explorar os dados, é possível observar relações entre variáveis e identificar correlações que podem ser úteis na construção de modelos preditivos. Essas informações podem fornecer insights importantes para tomadas de decisão e desenvolvimento de estratégias. A interpretação de dados é uma etapa crucial do processo de análise de dados, fornecendo descobertas relevantes e acionáveis com base em dados para informar decisões de negócio. Um estudo feito pela MicroStrategy revelou que 64% das empresas utilizam dados para aprimorar a eficiência e a produtividade.

O que é Análise Exploratória de Dados?

No século XXI, a análise de dados emergiu como um pilar fundamental na tomada de decisões informadas, seja no âmbito dos negócios, na ciência ou na política. Em um mundo cada vez mais inundado por informações, a análise de dados se destaca como uma ferramenta primordial para transformar dados brutos em insights acionáveis, impulsionando o sucesso em diversas áreas. Para ilustrar a aplicação destas técnicas de estatística multivariada utilizamos uma tabela de composição de alimentos6 que traz os teores de calorias, glicídios, proteínas, lipídios, cálcio, fósforo e ferro para 20 frutas. Neste caso, portanto, a matriz de dados é representada por 7 variáveis e 20 amostras.

Aqui no gráfico do salário mensal, percebemos que ele não está espelhado e, portanto, há “movimento” entre eles. A conclusão à qual se chega é que essa variável ajuda a separar o bom do mau pagador. Novamente, é importante olhar o boxplot para obter outra percepção a respeito. Q1 nos mostra que 25% dos dados tem até 5 linhas de crédito em aberto e o restante (75%) tem uma quantidade superior. O EDA Local é uma sistemática que permite pressupor a HISTÓRIA DOS DADOS, sem depender de um dicionário de dados, conectando fatos ou situações. Essa técnica permite levantar hipóteses e perguntas que deverão ser sanadas junto à Área de Dados ou à Área de Negócios da empresa e, desta maneira, ter a compreensão verdadeira da HISTÓRIA DOS DADOS.

Compreendendo Dados

As tabelas de frequências são obtidas de forma semelhante à mostrada anteriormente. A frequência absoluta é a contagem do número de vezes que cada categoria foi observada. Note que aqui, a ordem tem importância, portanto, a tabela também deve seguir a ordem natural das categorias. Abaixo, mostramos a tabela de frequência absoluta já com o somatório de todas as classes.

Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Assim, você unifica toda sua base de dados (de seus sistemas https://tripleten.com.br/ principais e complementares) em uma só plataforma, centralizando os diferentes tipos de análise e contando com recursos inovadores. O sucesso da coleta e análise de dados está associado ao uso de ferramentas modernas e completas, capazes de buscar as informações, gerar relatórios e facilitar a interpretação dos dados.

Importância da interpretação de dados

Utiliza técnicas estatísticas e históricas, com o objetivo de auxiliar na tomada de decisões. Essa análise é aplicada para prever o comportamento do público-alvo e tendências de mercado, além de acompanhar variações econômicas e tendências de consumo. É importante reforçar que, nesse processo, é necessário coletar dados relevantes para análise, sejam eles quantitativos ou qualitativos, e garantir a qualidade e precisão dos dados. Afinal, a qualidade dos dados impactará diretamente na interpretação dos resultados e na extração de insights valiosos. Assim, os objetivos da análise devem ser claros e bem construídos para que os resultados sejam mais alinhados e relevantes para a tomada de decisão do negócio.

  • Imagine que você tem um conjunto de dados onde se tem a lista das notas dos estudantes de um curso e você quer resumir em um único número a nota da sala.
  • Alguns modelos, como os da TOTVS, já se integram ao que há de novo em Inteligência Artificial e Business Intelligence.
  • Conhecida como uma função de distribuição cumulativa empírica e uma função de distribuição cumulativa (Cumulative Distribution Function -CDF) são basicamente a mesma coisa.
  • Utilize gráficos adequados para cada tipo de variável e explore diferentes perspectivas dos dados.

Para uma empresa financeira, por exemplo, pode ajudar a simplificar a análise de crédito de seus clientes, automatizando a liberação do mesmo de acordo com critérios e fatores de risco pré-estabelecidos. Assim, por memio da análise e em conjunto com metodologias como o Business Intelligence, é possível resolver problemas e desafios específicos dentro da organização. Inclusive, de acordo com relatório recente da Forrester, organizações data-driven (orientadas por dados) podem crescer mais de 30% ao ano.

We understand the importance of approaching each work integrally and believe in the power of simple.