Roteiro Prático para Análise Exploratória de Dados (EDA)

A EDA é essencial para entender a estrutura dos dados, identificar padrões e preparar informações para as próximas etapas de análise ou modelagem. Este roteiro foi elaborado como um passo a passo prático para conduzir uma análise exploratória eficaz.
Ferramentas e Bibliotecas
Manipulação de Dados: pandas e numpy
Visualização: matplotlib, seaborn e plotly

1. Primeiros Passos: Conheça o Dataset
Objetivo: Entender o formato e a estrutura básica dos dados.
Tarefas:
Carregue o dataset (ex.: CSV, JSON, SQL).
Inspecione o dataset com métodos básicos:
head(), tail(): Visualize as primeiras e últimas linhas.
info(): Confira o tipo das colunas e o total de valores não nulos.
shape: Verifique o número de linhas e colunas.
Identifique duplicatas e remova, se necessário:
df.drop_duplicates(inplace=True)
2. Verificação de Qualidade dos Dados
Objetivo: Garantir que os dados estão prontos para análise.
Tarefas:
Valores ausentes:
Identifique colunas com valores nulos: isnull().sum().
Escolha estratégias para lidar com nulos:
Preencher com média/mediana para valores numéricos.
Remover linhas ou colunas, se necessário.
Tipos de dados:
Confirme se os tipos das colunas estão corretos.
Converta tipos de dados, se necessário (ex.: pd.to_datetime() para colunas de data).
Análise de unicidade:
Identifique colunas com valores únicos ou categorias limitadas.
3. Estatísticas Descritivas
Objetivo: Obter uma visão geral das distribuições e medidas básicas.
Tarefas:
Gere estatísticas descritivas com describe():
Média, mediana, desvio padrão, mínimo e máximo.
Analise variáveis categóricas:
Frequência de cada categoria com value_counts().
Analise variáveis numéricas:
Verifique amplitude e valores extremos.
4. Exploração Visual dos Dados
Objetivo: Identificar padrões, tendências e outliers.
Tarefas:
Distribuições:
Use histogramas para variáveis numéricas.
Exemplo: sns.histplot(df['coluna'], kde=True).
Outliers:
Utilize boxplots para detectar valores atípicos.
Exemplo: sns.boxplot(data=df, x='coluna').
Relações entre variáveis:
Scatterplots para variáveis numéricas.
Gráficos de barras para variáveis categóricas.
Correlação:
Gere uma matriz de correlação para variáveis numéricas
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
5. Análise Temporal (Se Aplicável)
Objetivo: Compreender padrões e tendências ao longo do tempo.
Tarefas:
Converta colunas de data para o formato datetime:
df['data'] = pd.to_datetime(df['data'])
Crie gráficos de linha para analisar tendências:
df.groupby('data')['coluna_interesse'].mean().plot()
6. Identificação de Relações Entre Variáveis
Objetivo: Entender como as variáveis se relacionam.
Tarefas:
Correlações lineares:
Analise com scatterplots e matriz de correlação.
Relações categóricas vs. numéricas:
Use boxplots para comparar categorias em relação a variáveis numéricas.
Relações temporais:
Identifique sazonalidades ou picos inesperados.
Seguindo este roteiro, você conseguirá conduzir uma Análise Exploratória de Dados eficiente, extraindo insights valiosos e preparando os dados para as próximas etapas do projeto.
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Escrito por Odemir Depieri Jr
Fundador DataV, Lead Analytics Itaú.
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