5. Análise Exploratória de Dados

A Análise Exploratória de Dados (conhecida como EDA – Exploratory Data Analysis) é uma das etapas consideradas mais importantes no processo de análise de dados. É aqui que o analista “conversa com os dados” pela primeira vez, explorando o que eles têm a dizer antes de tirar qualquer conclusão ou aplicar modelos estatísticos.

A Análise Exploratória de Dados é importante, pois com ela é possível:

1) Obter entendimento profundo do conjunto de dados: permite conhecer o formato, tamanho e estrutura dos dados, verificar quais variáveis existem, seus tipos e detectar inconsistências ou anomalias.

2) Visualização de padrões e tendências: por meio de gráficos e tabelas simples (como histogramas, boxplots, gráficos de dispersão), você consegue ver distribuições (como a variável se comporta), identificar tendências (por exemplo, aumento de vendas em certos meses) e detectar sazonalidade ou correlações entre variáveis.

3) Identificação de outliers e erros: descobrir outliers (valores fora do padrão) ou erros de entrada que podem distorcer os resultados de uma análise.

4) Geração de hipóteses e perguntas inteligentes: ao explorar os dados, o analista pode formular hipóteses úteis, identificar segmentos de interesse e guiar a próxima etapa da análise com perguntas mais precisas.

5) Obtenção de base sólida para modelagem e tomada de decisão: se você for aplicar modelos estatísticos ou de Machine Learning depois, uma boa EDA ajuda a escolher as variáveis mais relevantes, reduz ruído, melhora desempenho dos modelos e evita interpretações erradas. E mesmo que não vá usar modelos, a EDA por si já pode gerar insights valiosos para áreas como marketing, produto, logística ou finanças.

Resumo: por que fazer a Análise Exploratória de Dados (EDA)?

• Benefício
• Impacto
• Para conhecer os dados
• Evitar erros e melhora decisões
• Visualizar padrões
• Trazer insights rápidos e visuais
• Encontrar anomalias
• Garantir qualidade na análise
• Gerar hipóteses
• Tornar a análise mais estratégica
• Guiar decisões e modelos
• Dar direção para os elementos mais importantes