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Análise Exploratória de Dados (EDA)

Foto do escritor: DataVDataV

Roteiro Prático para Análise Exploratória de Dados (EDA)

Roteiro para Análise Exploratória de Dados

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

Frameworks para EDA

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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Você pode fazer o download do nosso e-book mais detalhado de forma gratuita, acessa o link: https://www.dataviking.com.br/ebookdatascience e faça o download.



Odemir Depieri Jr


Escrito por Odemir Depieri Jr

Fundador DataV, Lead Analytics Itaú.


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