Em um mundo onde dados são o principal ativo das maiores organizações do planeta, transformá-los em insights para melhorar a tomada de decisões pode ser a diferença entre ser ou não ser competitivo. Para tanto, a Análise Exploratória de Dados, ou simplesmente EDA (Exploratory Data Analysis), pode ser uma poderosa aliada na etapa de investigação dos dados.
🔥 Mas afinal, o que é EDA e por que ela é tão essencial no ciclo de vida da análise de dados?
EDA é o processo inicial de investigação dos dados, uma espécie de exploração detalhada e curiosa dos dados que se tem em mãos. Pense na EDA como aquele momento em que você examina um quebra-cabeça antes de começar a montá-lo: você separa as peças, identifica as cores predominantes e visualiza onde cada elemento se encaixa.
Nesse sentido, a análise exploratória de dados envolve um conjunto de técnicas gráficas e estatísticas que ajudam a entender os padrões, identificar anomalias e obter uma visão inicial dos dados antes de aplicar modelos mais complexos.
Com base em minha experiência liderando um time de dados que já implementou mais de 40 projetos para médias e grandes empresas, neste artigo vamos nos aprofundar nas técnicas, nas ferramentas e nos principais benefícios da Análise Exploratória de Dados.
Qual o objetivo da Análise Exploratória de Dados?
Você já tentou resolver um problema sem entender totalmente o que estava acontecendo? Esse é o tipo de situação que a EDA evita. Antes de aplicar qualquer modelo de machine learning ou algoritmos de predição, é crucial compreender as características dos dados. Caso contrário, você corre o risco de criar um modelo falho e obter previsões incorretas, pois ele seria baseado em informações distorcidas ou incompletas.
Por exemplo, imagine que você esteja trabalhando com um conjunto de dados de vendas de uma rede de lojas. Sem uma análise exploratória de dados bem executada, é possível que você não perceba que certos dados estão faltando ou que há valores que não fazem sentido, como datas invertidas ou preços negativos.
Como confiar em um modelo preditivo para prever as vendas futuras se as informações subjacentes não fazem sentido? EDA ajuda a garantir que você entenda a qualidade dos seus dados e consiga extrair o melhor deles.
Tipos de Análise Exploratória de Dados
Existem diferentes tipos de análise exploratória de dados, cada um com um propósito específico. A seguir, vamos explorar os principais tipos:
Análise Univariada
A análise univariada se concentra em uma única variável. Seu principal objetivo é entender a distribuição e as características dessa variável específica. Por exemplo, ao analisar o preço de imóveis, podemos usar histogramas para visualizar como os preços estão distribuídos, calcular a média, a mediana e identificar possíveis outliers. Este tipo de análise é o ponto de partida para entender cada variável de forma isolada.
Análise Bivariada
A análise bivariada envolve a investigação de duas variáveis simultaneamente, para entender a relação entre elas. Por exemplo, podemos explorar como o preço de imóveis varia em relação ao número de quartos. Técnicas como gráficos de dispersão e tabelas de contingência são usadas para visualizar a relação e determinar se existe alguma correlação significativa entre as variáveis.
Análise Multivariada
A análise multivariada envolve três ou mais variáveis. Este tipo de análise é mais complexa e visa entender como múltiplas variáveis interagem entre si. Por exemplo, podemos analisar como o preço de imóveis é influenciado pelo número de quartos, pela localização e pela área total. Técnicas como gráficos de dispersão tridimensionais e análises estatísticas multivariadas ajudam a identificar padrões e interações complexas entre várias variáveis.
Análise Gráfica
A análise gráfica utiliza visualizações para explorar os dados. Esta abordagem é particularmente útil para identificar padrões, tendências e outliers que podem não ser óbvios apenas pelos números. Histogramas, boxplots, gráficos de linha e gráficos de dispersão são algumas das ferramentas visuais mais utilizadas. A análise gráfica pode ser combinada com outras abordagens para enriquecer a compreensão dos dados.
Etapas da Análise Exploratória de Dados
Para realizar uma análise exploratória de dados eficaz, é essencial seguir um conjunto de passos bem definidos. Vamos explorar algumas das técnicas mais usadas e como aplicá-las.
Entendimento dos Dados
O primeiro passo da EDA é compreender o contexto dos dados. Pergunte-se: de onde vieram esses dados? Eles foram coletados de forma confiável? Qual é a variável alvo e que outras variáveis estão presentes? Essas perguntas ajudam a identificar possíveis vieses na coleta de dados e fornecem uma base para análises mais detalhadas.
Tratamento de Dados Ausentes
Dados ausentes são um dos principais desafios em qualquer processo de análise. EDA ajuda a identificar onde estão as lacunas nos seus dados. Imagine que você esteja tentando analisar um conjunto de dados de pacientes em um hospital. Se algumas informações críticas, como idade ou diagnóstico, estiverem faltando, isso poderia comprometer a análise. Durante a EDA, você decide se deve excluir esses registros, substituir os valores ausentes por uma média ou mediana, ou aplicar outra técnica de imputação.
Análise Estatística Descritiva
A análise estatística descritiva inclui calcular médias, medianas, moda, máximos e mínimos para entender a distribuição dos dados. Imagine que você está analisando dados de preços de imóveis e descobre que a média dos preços é muito diferente da mediana. Isso indica que há preços extremamente altos que estão distorcendo a média, talvez sugerindo a existência de outliers.
Visualizações Gráficas
A visualização é uma das técnicas mais poderosas da EDA. Você pode usar gráficos de dispersão para identificar relações entre variáveis, histogramas para ver a distribuição de uma variável específica, ou boxplots para detectar outliers. Imagine que você está analisando a relação entre a quantidade de horas de estudo e as notas dos alunos. Um gráfico de dispersão pode mostrar claramente que existe uma correlação positiva entre essas variáveis, ou seja, quanto mais se estuda, melhor é a nota.
Identificação de Outliers
Outliers são pontos fora do padrão e podem distorcer as análises. Você já ouviu falar do “aluno fora da curva”? Esse conceito também vale para os dados. Imagine que você tem um conjunto de dados sobre os salários de funcionários de uma empresa e um dos salários é 10 vezes maior que o segundo maior valor. Identificar e lidar com esses outliers é essencial para evitar que eles influenciem indevidamente os resultados da análise.
Análise de Correlações
Outra técnica importante na EDA é a análise de correlação. Ela serve para identificar como variáveis se relacionam entre si. Por exemplo, ao analisar as vendas de sorvetes em relação à temperatura, você pode observar uma correlação positiva: quanto mais alta a temperatura, mais sorvetes são vendidos. Esta é uma informação que, posteriormente, pode ser utilizada para prever o número de vendas baseado na previsão do tempo.
Ferramentas para Análise Exploratória de Dados
Existem diversas ferramentas que facilitam a execução da EDA. Algumas das mais populares são o Python e o R, que oferecem bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Seaborn e ggplot2. Essas ferramentas permitem realizar desde análises estatísticas simples até visualizações sofisticadas dos dados.
Com o Python, por exemplo, você pode rapidamente calcular a correlação entre variáveis usando a biblioteca Pandas, enquanto a biblioteca Seaborn ajuda a criar gráficos intuitivos que tornam os dados mais fáceis de compreender.
Benefícios da Análise Exploratória de Dados
EDA não se trata apenas de uma etapa do ciclo de análise de dados, mas sim de um processo que agrega uma série de benefícios.
- Compreensão dos Dados: A EDA permite que você entenda como seus dados estão estruturados e se existem problemas, como valores ausentes ou outliers. Isso ajuda a definir quais etapas precisam ser realizadas antes de aplicar um modelo.
- Formulação de Hipóteses: Durante a exploração dos dados, você pode gerar perguntas e formular hipóteses sobre os dados que poderiam ser testadas posteriormente. Por exemplo, você pode perguntar: “Existem diferenças significativas nas vendas entre regiões diferentes?”.
- Qualidade dos Modelos Preditivos: Quando os dados são bem explorados e preparados, a qualidade dos modelos preditivos melhora significativamente. Afinal, como um modelo poderia fazer previsões precisas se os dados em que ele se baseia estão repletos de problemas?
Exemplo Prático de Análise Exploratória de Dados
Vamos imaginar que você é um cientista de dados contratado por uma empresa de telecomunicações para entender o motivo da alta taxa de cancelamento dos serviços pelos clientes. Você tem à sua disposição um vasto conjunto de dados contendo informações sobre clientes, uso do serviço, reclamações e cancelamentos.
O primeiro passo seria realizar uma EDA. Inicialmente, você utilizaria técnicas descritivas para entender o perfil dos clientes: qual é a idade média? Quantos meses, em média, um cliente permanece com o serviço antes de cancelar? Além disso, você poderia usar gráficos para explorar a relação entre reclamações e cancelamentos, visualizando se os clientes que reclamam mais têm maior tendência a cancelar.
Além disso, você poderia identificar outliers que talvez representem clientes muito satisfeitos (que nunca reclamam) ou extremamente insatisfeitos (que reclamam a todo momento). Esses dados podem ajudar a formular hipóteses, como: “Clientes que não recebem soluções para suas reclamações cancelam o serviço mais rapidamente”. A partir dessa hipótese, você poderia conduzir análises mais detalhadas ou até aplicar modelos para prever cancelamentos futuros.
Conclusão
Em resumo, a Análise Exploratória de Dados é uma etapa fundamental no processo de análise de dados. Ela funciona como a fase de descobrimento, onde você pode investigar, explorar e entender os dados antes de tomar qualquer decisão ou aplicar modelos mais complexos.
Portanto, a EDA garante que você esteja trabalhando com dados de qualidade, ajuda a formular hipóteses e aumenta as chances de sucesso na criação de modelos preditivos. Ao dedicar tempo para uma boa análise exploratória, você está preparando o terreno para resultados precisos e insights valiosos.
Assim, da próxima vez que você se deparar com um conjunto de dados, lembre-se: antes de qualquer previsão, explore. Olhe para os números, visualize padrões, pergunte a si mesmo o que os dados estão tentando dizer. Afinal, os melhores cientistas de dados são aqueles que sabem escutar os dados antes de falar por eles.
