Análise exploratória de dados - você sabe o que é?

Muitas vezes subestimada pelas empresas, a análise exploratória de dados desempenha um papel crucial na compreensão inicial e na preparação dos dados para análises avançadas.

A análise exploratória visa entender padrões, identificar tendências e extrair insights iniciais a partir de conjuntos de dados, fornecendo uma visão preliminar para orientar análises mais aprofundadas.

Mas porque ela acaba sendo subestimada?

Primeiro, por que ao implementar a cultura data-driven, as empresas estão sedentas por dados, automatização de métricas, criação de dashboards para visualização de dados e acabam esquecendo que analisar dados para encontrar tendências ainda não percebidas tem um valor imenso.

E como ela é feita?

As etapas de uma análise exploratória variam em cada caso, mas alguns pontos em comum seguem o seguinte roteiro:

1) Compreensão do conjunto de dados: exploração das características gerais, como tamanho, tipos de variáveis e estrutura.

2) Tratamento dos dados: seja para valores ausentes ou discrepantes, é importante detectá-los e tratá-los de maneira apropriada.

3) Análise estatística descritiva: etapa em que são calculadas métricas como média, mediana, desvio padrão, buscando entender a distribuição dos dados.

4) Visualização de dados: utilizando o gráfico correto para cada caso (histograma, boxplot, scatterplot) para visualizar padrões, outliers e relações entre variáveis.

5) Análise de correlação: Identificação de correlação entre variáveis para compreender possíveis relações.

6) Exploração de tendências temporais: permitindo examinar padrões ao longo do tempo.

7) Segmentação de dados: subdivisão para análises específicas, quando relevante.

8) Levantamento de hipóteses: Identificação das possíveis causas dos resultados obtidos, visando estudo mais profundo para validar ou descartar as hipóteses levantadas.

Você já conhecia esse tipo de análise?

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