Introdução à Análise de Dados
Neste artigo, veremos um esboço sobre Tipos de análise de dados. Na era do século 21, possivelmente a mudança mais notável é como os dados se tornaram parte do nosso sistema de tomada de decisões em todas as áreas da nossa vida. Não há dúvida de que "os dados são o novo petróleo" de todos os setores. Agora, com o aumento da largura de banda quase infinita, novos desafios surgem sobre como usamos essa enorme escala de dados com eficiência e obtemos informações importantes a partir dos dados. Juntamente com a grande escala de dados, o ruído também aumenta gradualmente, a análise de dados é uma coleção de várias metodologias e mentalidades para tirar o melhor proveito dos dados disponíveis e converter os dados brutos em algum valor comercial ou social.
Tipos de análise de dados
Com base nas metodologias utilizadas, a análise de dados pode ser dividida nas quatro partes a seguir:
- Análise descritiva
- Análise exploratória de dados
- Análise Preditiva
- Análise Inferencial
1. Análise Descritiva
A análise descritiva é a maneira numérica de obter informações sobre os dados. Na análise descritiva, obtemos um valor resumido das variáveis numéricas. Suponha que você esteja analisando os dados de vendas de um fabricante de automóveis. Na literatura da análise descritiva, você buscará perguntas como qual é a média, o modo do preço de venda de um modelo de carro, qual foi a receita incorrida com a venda de um tipo específico de carro etc. Podemos obter a tendência central e a dispersão das variáveis numéricas dos dados usando esse tipo de análise. Na maioria dos casos práticos de uso da ciência de dados, a análise descritiva ajudará você a obter as informações de alto nível dos dados e a se acostumar com o conjunto de dados. As terminologias importantes da análise descritiva são:
- Média (média de todos os números em uma lista de números)
- Modo (número mais frequente em uma lista de números)
- Mediana (valor médio de uma lista de números)
- Desvio padrão (quantidade de variação de um conjunto de valores do valor médio)
- Variação (quadrado do desvio padrão)
- Intervalo entre quartis (valores entre 25 e 75 percentil de uma lista de números)
Em python, a biblioteca do pandas fornece um método chamado 'descrevem', que fornece informações descritivas sobre o quadro de dados. Também usamos outras bibliotecas, como o modelo de estatísticas, ou podemos desenvolver nosso código conforme o caso de uso.
2. Análise Exploratória de Dados
Ao contrário da análise descritiva dos dados, onde analisamos os dados numericamente, a análise exploratória é a maneira visual de analisar os dados. Quando tivermos um entendimento básico dos dados em mãos por meio de análise descritiva, passaremos para a análise exploratória de dados. Também podemos dividir a análise exploratória dos dados em duas partes:
- Análise unificada de variáveis (explorando as características de uma única variável)
- Análise multivariada (análise comparativa de múltiplas variáveis, se compararmos a correlação de duas variáveis, chama-se análise bivariada)
Na maneira visual da análise de dados, usamos vários tipos de gráficos e plotagens para analisar dados. Para analisar uma única variável (análise univariada), podemos usar um gráfico de barras, histogramas, gráfico de caixa com bigode, gráfico de violino, etc. Para análises multivariadas, usamos o gráfico de dispersão, gráficos de contorno, gráficos multidimensionais, etc.
Mas por que precisamos da Análise Exploratória de Dados?
- A análise exploratória de dados fornece uma maneira visual de descrever os dados, o que ajuda a identificar as características dos dados com mais clareza.
- Isso nos ajuda a identificar quais recursos são mais importantes. Isso é particularmente útil quando lidamos com dados de alta dimensão. (ou seja, métodos como PCA e t-SNE ajudam na redução da dimensionalidade).
- É uma maneira eficaz de explicar o resultado incorrido para executivos e detentores de pilhas não técnicos.
Em python, existem muitas bibliotecas para realizar análise exploratória de dados. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, etc. são os mais populares entre estes.
3. Análise Preditiva
O que acontece se soubermos com antecedência os erros que cometeremos no futuro? Vamos tentar evitar aqueles certo? A análise preditiva não é senão a maneira mais científica de prever resultados futuros, analisando eventos históricos. O coração da ciência de dados é baseado em análise preditiva. A análise preditiva nos ajuda a responder às seguintes perguntas: 'Podemos prever se um comprador comprará um produto específico ou não?' Ou 'Podemos estimar o custo total que uma seguradora tem para pagar pelos sinistros? 'Ou' Podemos estimar a quantidade de chuva nas próximas monções? '
A análise preditiva nos ajuda a fornecer o resultado aproximado ou mais provável das questões importantes que, em seguida, resultam em grandes negócios em escala e mudanças socioeconômicas. Os modelos de aprendizado de máquina são desenvolvidos com base em dados históricos para prever o resultado de eventos futuros invisíveis semelhantes.
4. Análise Inferencial
A análise inferencial é a literatura da ciência de dados, enquanto prevemos o resultado referencial para vários setores. Por exemplo, derivando o índice de preços ao consumidor ou a renda per capita. Não é possível alcançar cada consumidor um por um e calcular. Em vez disso, coletamos cientificamente amostras da população e, com a ajuda da análise estatística, obtemos o índice.
Conclusão
Neste artigo, discutimos as várias metodologias de análise de dados. Precisamos usar todos esses métodos ou podemos usá-los? Bem, agora ele se baseia no caso de uso e no domínio do aplicativo. Mas, na maioria dos casos, começaremos com a análise descritiva e exploratória dos dados e desenvolveremos modelos preditivos para prever resultados futuros.
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