Análise exploratória: Definição, tipos e ferramentas

A análise exploratória pode parecer familiar para alguns e um gênero estrangeiro para outros. No entanto, os cientistas de dados sabem o quão valiosa a análise exploratória de dados em ciência de dados pode ser para as empresas. A área de uso da análise exploratória se estende desde a segmentação de clientes até as tendências de vendas, que as empresas precisam.

O potencial da análise exploratória vem da explicação de eventos de forma fácil e simples. Mas, se você é novo nesse tópico, pode precisar aprender seu potencial completo. Mas não se preocupe. Este artigo irá explicar como se beneficiar efetivamente desse tipo de análise com métodos, exemplos e ferramentas.

O que é uma análise exploratória?

Ela utiliza métodos e ferramentas de visualização de dados para mostrar melhor as relações entre variáveis ou entidades de dados.

Ela tem vários objetivos principais. Em primeiro lugar, ela revela dados imprevisíveis e apresenta argumentos sobre causas. Em segundo lugar, ela determina qual método estatístico será mais útil e inicia outras análises de dados. Para tais usos, a análise exploratória de dados é a pedra fundamental de várias estruturas de análise, incluindo mineração de dados.

Benefícios de usar a análise exploratória

A análise exploratória é o primeiro passo básico para entender os dados. Seu principal objetivo é iluminar relações ocultas e ajudar a testar as suposições. Assim, ela permite que você olhe para conjuntos de dados de uma perspectiva mais ampla. Ela faz isso fornecendo insights acionáveis ​​para o processo de tomada de decisão. 

Aqui, você verá apenas três benefícios que se encaixam no objetivo principal. Esta é uma oportunidade para ler informações precisas para você:

Vantagens de usar análise exploratória

#1 Encontrar os desvios padrão

A análise exploratória permite entender a distância típica entre os pontos de dados ao redor da média. Portanto, ajuda a produzir dados de melhor qualidade, determinando os valores atípicos dos pontos de dados. Em outras palavras, a análise exploratória fornece precisão para outros tipos de análise e modelagem, revelando variáveis.

#2 Identificar variáveis categóricas

Você pode encontrar variáveis categóricas em uma distribuição complexa no conjunto de dados. É necessário identificá-las para entender a classificação e o agrupamento dos dados. Também desempenha um papel importante na tomada de decisões mais apropriadas. Ele faz uso de algoritmos de aprendizado de máquina da maneira mais eficiente ao realizar modelagem estatística.

#3 Base para análises sofisticadas

Você pode pensar na análise exploratória como se estivesse fazendo um diagnóstico precoce. Mas, você pode considerar análises mais abrangentes e propositadas, como a análise conjunta, como um diagnóstico completo. Portanto, examinar e entender os dados por meio da análise exploratória inicia modelos estatísticos mais avançados. Assim, o processo de cria menos carga nas análises avançadas.

Quando usar análise exploratória

Existem etapas de análise exploratória de dados que você deve cuidar ao realizar uma análise. Porque, mesmo que você saiba por que está usando, é necessário saber quando usá-lo. Pode ser tarde demais mesmo que forneça resultados de análise eficientes. 

Portanto, você vê abaixo os carimbos de data e hora que podem ser o melhor momento para você com exemplos de análise exploratória de dados.

Momentos certos para usar análise exploratória

1. Quando entender o novo conjunto de dados

É importante saber que nem todos os conjuntos de dados são fáceis. Você pode esperar uma análise direta dos dados que coletou. No entanto, uma análise exploratória completa pode mostrar os aspectos complexos e desconhecidos do conjunto de dados.

Por exemplo, uma empresa de tecnologia coletou um conjunto de dados muito complexo, incluindo idade do cliente, preferências de produto, país/cidade do cliente, satisfação do cliente e rotatividade do cliente. Eles devem primeiro entender este conjunto de dados com uma análise exploratória para continuar sua análise elaborada mais adiante.

2. Quando testar suposições

Você pode ter quaisquer hipóteses ou previsões. Será útil revelá-las e avaliá-las com análise exploratória. Você pode vê-lo como um primeiro passo para os processos subsequentes.

Por exemplo, uma empresa tem a suposição de que se beneficiará da próxima temporada de férias. A empresa pensa assim porque se beneficiou da temporada anterior. Mesmo que essa comparação pareça verdadeira, as férias anteriores podem ter características distintas da próxima temporada de férias. A empresa não pode detectar isso à primeira vista, mas pode revelá-lo por meio de análise exploratória.

3. Quando editar e limpar dados

Não há garantia de que os dados coletados sejam sempre perfeitos. Às vezes, você pode precisar limpar e editar os dados adequadamente. Dessa forma, você cria um ambiente de análise mais confiável.

Por exemplo, a análise exploratória fornece padronização de dados para serem classificados de acordo com diferentes bancos de dados. E geralmente fornece consistência para outras pessoas em seu negócio que usarão esses bancos de dados.

4. Ao escolher um modelo estatístico

Você pode usar análise exploratória para desenvolver um modelo perfeito com suas delimitações antes de fazer o modelo final com diferentes técnicas.

Por exemplo, uma empresa pode precisar de um modelo estatístico para prever tendências de vendas. Para isso, pode ser necessário uma análise exploratória. Ela irá analisar dados históricos precisos e colocá-los no modelo mais apropriado.

Tipos de análise exploratória

O artigo afirmou que a análise de dados exploratória desempenha um papel ativo na revelação das relações entre as entidades de dados. Mas para fazer isso, ela utiliza vários métodos diferentes de análise exploratória. As abordagens para as relações entre as partes podem distinguir uma mãe da outra. Aqui, serão compartilhados cinco dos mais utilizados:

Tipos de análise exploratória

1. Análise univariada

O principal objetivo desse tipo de avaliação de dados é analisar as características mais importantes das variáveis. Ele se concentra em uma variável de cada vez. Visualiza e resume a tendência característica e a distribuição dessa variável. Para isso, o uso de técnicas como gráficos de barras e histogramas reforça a precisão dos dados.

2. Análise bivariada

O método bivariado é uma forma desenvolvida de análise univariada com duas variáveis. No entanto, desta vez, a análise bivariada considera a variável e as conexões, correlações e dependências entre as variáveis. 

As técnicas que utiliza são naturalmente diferentes das univariadas. Ela utiliza gráficos como gráficos de dispersão e matrizes de correlação, que estão entre os mais utilizados. Se você tiver dados com mais de duas variáveis, pode usar análise multivariada.

3. Estatísticas descritivas

Estatísticas descritivas compilam as principais linhas dos dados como um resumo. Mas isso é feito através de três ramos separados. Estes são distribuição, medidas de tendência central (média, mediana, moda) e medidas de variabilidade (intervalo, desvio padrão, variância, intervalo interquartil). Resumir usando essas medidas revela as propriedades do conjunto de dados.

4. Redução de dimensionalidade

Este tipo também reduz o tamanho de conjuntos de dados multidimensionais, removendo tudo, exceto as partes necessárias. Portanto, determina quais informações são essenciais e quais são irrelevantes. Análise de componentes principais (PCA) ou vizinhança estocástica t-distribuída (t-SNE) são técnicas comuns usadas nesse processo. Elas garantem uma compreensão e classificação saudáveis dos dados.

5. Visualização exploratória de dados

A visualização de dados é sempre útil porque revela estatísticas com representações visuais. Este método tem sido amplamente utilizado em outros tipos de análise. Portanto, você também pode se beneficiar disso na análise exploratória de dados. Isso permite que você veja conjuntos de dados complexos com um modelo simples.

4 ferramentas essenciais para análise exploratória

Escolher as ferramentas apropriadas para análise exploratória de dados é necessário para uma exploração abrangente. No entanto, escolher a ferramenta certa pode depender da sua proficiência com essas ferramentas ou dos benefícios que elas oferecem.

1. Python

Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada. É uma das primeiras que vem à mente na análise de dados. Isso porque muitos pacotes estatísticos, como Pandas, medem, visualizam e exploram os dados. Você sempre pode se beneficiar do Python ao utilizar outras ferramentas como Jupyter Notebooks.

2. O projeto R para computação estatística

Outro recurso valioso para a ciência estatística é o ambiente de software gratuito R. Você pode observar seus dados em detalhes com muitos pacotes estatísticos no projeto R para computação estatística.

3. Tableau

Outra ferramenta popular é o Tableau. É um software de inteligência e análise de negócios. Possui muitos conteúdos que os analistas de dados podem precisar em mineração, análise e visualização de dados.

4. Jupyter Notebooks

É um ambiente de análise de dados interativo baseado na web bem conhecido. Você também pode realizar uma análise de dados perfeita usando esta ferramenta.

Últimas palavras

Para resumir, este artigo explica o propósito da análise exploratória de dados em termos do ambiente de negócios. E define seu uso para esse propósito. Você viu o propósito sob cinco títulos. Estes são as definições de análise exploratória, quando usá-la, seus benefícios, seus tipos e ferramentas. 

Este artigo forneceu exemplos e explicações detalhadas sobre o contexto. Agora você está pronto para usar a análise exploratória para mineração ou análise de dados em um contexto de negócios.