Primariamente a análise de dados exploratória busca extrair insights que vão além da estruturação formal dos modelos ou dos testes de hipóteses.. A análise de dados exploratória é totalmente diferente das análises iniciais de dados.
Análises iniciais de dados têm sua concentração mais presente em verificar os pressupostos que serão exigidos para o seu atual ajuste de modelos e também testes de hipóteses, sem contar o manuseamento de valores faltantes e suas transformações de variáveis, quando necessário.
Qual a importância da análise de dados exploratória?
A análise de dados exploratória faz com que seja permitida a compreensão de seus conjuntos de dados com um pouco mais de profundidade, sendo então facilitada pela navegação e seus resultados no futuro.
No entanto, quanto maior o seu conhecimento sobre dados envolvidos, melhor será a sua capacidade de fazer a análise de dados exploratória. Sendo assim, para que seja muito bem-sucedida, sua exploração começa com o pensamento completamente aberto, revelando para si seus novos caminhos e também para a descoberta e ajudar na identificação e aperfeiçoamento de perguntas e de seus problemas nos analytics.
Veracidade da análise de dados exploratória
A análise de dados exploratória também é fundamental em todos os segmentos, além de ser possível ter uma visão panorâmica mesmo sem ainda ter inserido seus algoritmos e até suas análises mais profundas.
Com essa pausa para a sua checagem de dados, seus tomadores de decisões até podem fazer a determinação, e, se for necessário, fazer ainda mais coletas para conseguir o insight que eles estão buscando.
Neste contexto de suas coletas, assim como o Machine Learning, a sua dimensão do tipo e também sua quantidade de dados inseridos podem até mesmo ajudar a entender o seu mecanismo de comunicação com os demais sistemas.
Tipos de análise exploratória
Existem alguns tipos de análises de dados exploratórias, por conta das aplicações que estão tanto na ciência de dados quanto nas práticas dos profissionais. Existem algumas para que consiga embasar e acelerar todas as tomadas de suas decisões. São elas:
- Univariada sem gráficos: É a modalidade mais simples, visando determinar a qualidade de dados e suas métricas, sendo baseada no fator e que não tem representação gráfica:
- Univariadas com gráficos: Ela se beneficia de gráficos, sendo eles facilitando toda a visualização e comparação;
- Multivariadas sem gráficos: Permite ir além de todas as informações primárias, deve obter o insights que pode ser relacionada a diferentes partes de suas informações;
- Multivariadas com gráficos: Visualização de contexto, notando não apenas os seus impactos em cada informação.
Por ser uma etapa essencial nas áreas da ciência de dados, a análise de dados exploratória permite que seja compreendido toda a estrutura dos seus dados e identificações de padrões, tendências, além de fornecer insights mais valiosos para a sua tomada de decisão e até movimento de modelos preditivos.
Como fazer análise de dados exploratória
Por ser uma etapa essencial nas áreas da ciência de dados, a análise de dados exploratória permite que seja compreendido toda a estrutura dos seus dados e identificações de padrões, tendências, além de fornecer insights mais valiosos para a sua tomada de decisão e até movimento de modelos preditivos. Para fazer a análise de dados exploratória, é necessários alguns passo a passo, e são eles:
- Fazer a coleta de dados;
- Fazer a limpeza dos dados;
- Fazer a exploração das variáveis;
- Fazer a identificação de outliers e também o tratamento dos valores extremos;
- Fazer a análise de correlação;
- Fazer a visualização de todo o resultado.
Sendo assim, deve-se certificar de incluir a sua análise na rotina de trabalho, assim como os cientistas de dados, além de aproveitar todos aqueles benefícios que podem ser proporcionados.
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