Desvendando Insights: Desmistificando a Análise Exploratória de Dados (EDA)

Se você trabalha com dados, sabe que pode ser desafiador mergulhar em um novo conjunto de dados. Muitas vezes, há muitos dados para examinar e muitas variáveis para considerar. É aí que entra a análise exploratória de dados (EDA). EDA é o processo de examinar e compreender seus dados antes de se aprofundar em análises ou modelagens mais complexas. Ao realizar a EDA, você pode extrair insights valiosos dos seus dados e tomar decisões informadas.

A EDA é uma ferramenta indispensável para cientistas de dados, analistas e qualquer pessoa que busque extrair insights valiosos de dados. Por meio da EDA, você pode examinar seus dados sistematicamente para identificar padrões, relacionamentos e anomalias. Esse processo frequentemente envolve o uso de técnicas de visualização para obter insights mais profundos e tomar decisões informadas. Em essência, a EDA estabelece a base para qualquer trabalho de análise de dados e é uma etapa crítica na análise de dados que visa compreender as características, os padrões e os relacionamentos presentes em um conjunto de dados.

A Essência da Análise Exploratória de Dados

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa fundamental na jornada de análise de dados, servindo como uma bússola que o guia pelo vasto universo de dados. É o processo de examinar e compreender seus dados antes de se aprofundar em análises ou modelagens mais complexas. A EDA é uma ferramenta indispensável para cientistas de dados, analistas e qualquer pessoa que busque extrair insights valiosos dos dados.

Definindo EDA

EDA é a arte de deixar os dados falarem por si. Envolve examinar a estrutura e o conteúdo dos dados, mostrar as relações entre variáveis e descobrir padrões e tendências. De acordo com a ChartExpo, a EDA é a base de qualquer investigação orientada por dados, oferecendo um primeiro passo crucial para a compreensão dos padrões, tendências e relações subjacentes dentro de um conjunto de dados.

Metas e objetivos da EDA

O objetivo principal da AED é revelar a estrutura subjacente dos dados. Isso pode ser alcançado resumindo as principais características dos dados, como tendência central, variabilidade e distribuição. A AED também ajuda a identificar quaisquer valores discrepantes, anomalias ou valores ausentes que possam exigir investigação mais aprofundada.

Outro objetivo da EDA é gerar hipóteses e insights que possam subsidiar análises ou modelagens futuras. Ao explorar os dados em detalhes, você pode identificar padrões, tendências ou relações interessantes que podem não ser imediatamente aparentes. Esses insights podem ajudá-lo a formular novas perguntas de pesquisa, refinar suas hipóteses ou validar suas suposições existentes.

Em resumo, a EDA é um primeiro passo crucial em qualquer projeto de análise de dados. Ao explorar os dados em detalhes, você pode obter uma compreensão mais profunda de sua estrutura subjacente e gerar insights que podem subsidiar análises ou modelagens futuras.

Tipos e estruturas de dados

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é um processo de análise e compreensão dos seus dados antes de se aprofundar em análises ou modelagens mais complexas. Nesta seção, discutiremos os diferentes tipos de dados e estruturas que você pode encontrar durante a EDA.

Dados quantitativos vs. qualitativos

Os dados podem ser classificados em dois tipos: quantitativos e qualitativos. Dados quantitativos são numéricos e podem ser mensurados. Exemplos de dados quantitativos incluem idade, altura, peso e renda. Dados qualitativos, por outro lado, não são numéricos e não podem ser mensurados. Exemplos de dados qualitativos incluem gênero, raça e ocupação.

Ao realizar EDA, é importante entender o tipo de dados com o qual você está trabalhando. Dados quantitativos podem ser classificados em discretos e contínuos. Dados discretos podem assumir apenas valores específicos, enquanto dados contínuos podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo. Entender a natureza dos seus dados ajudará você a escolher as técnicas de visualização e estatística adequadas.

Análise univariada, bivariada e multivariada

A AED também pode ser classificada em três tipos de análise: análise univariada, bivariada e multivariada. A análise univariada examina as propriedades de uma única variável. Ela ajuda a compreender as características básicas da variável e a revelar padrões ou tendências nos dados. Histogramas, estatísticas de tendência central e dispersão e detecção de outliers são algumas das técnicas utilizadas na análise univariada.

A análise bivariada examina a relação entre duas variáveis. Ela ajuda a entender como uma variável afeta a outra. Diagramas de dispersão, coeficientes de correlação e análise de regressão são algumas das técnicas utilizadas na análise bivariada.

A análise multivariada examina a relação entre três ou mais variáveis. Ela ajuda a compreender as associações e os padrões complexos dos dados. Por exemplo, ela explora a relação entre altura, peso e idade de uma pessoa. Análise de Componentes Principais (ACP), Análise Fatorial e Análise de Cluster são algumas das técnicas utilizadas na análise multivariada.

Entender esses diferentes tipos de análise ajudará você a escolher as técnicas apropriadas ao realizar a EDA.

Limpeza e preparação de dados

A limpeza e a preparação de dados são etapas essenciais no processo de EDA. Antes de se aprofundar em análises ou modelagens complexas, é importante identificar e lidar com valores ausentes, outliers e inconsistências nos dados. Isso garante que os dados estejam precisos, completos e prontos para análise.

Lidando com valores ausentes

Valores ausentes podem ocorrer por diversos motivos, como erros de entrada de dados, mau funcionamento do equipamento ou erro humano. É importante identificar e tratar valores ausentes adequadamente para evitar viés e resultados imprecisos. Uma abordagem é remover quaisquer linhas ou colunas que contenham valores ausentes. No entanto, essa abordagem pode resultar na perda de dados valiosos.

Outra abordagem é imputar valores ausentes. A imputação envolve a substituição de valores ausentes por valores estimados com base nos dados restantes. Existem vários métodos para imputar valores ausentes, como imputação de média, imputação de mediana e imputação de regressão. Cada método tem suas próprias vantagens e desvantagens, e o método apropriado depende das características dos dados.

Detecção e tratamento de outliers

Valores discrepantes são pontos de dados significativamente diferentes do restante dos dados. Podem ocorrer devido a erros de medição, erros de entrada de dados ou variação natural nos dados. Valores discrepantes podem ter um impacto significativo nos resultados de uma análise, e é importante identificá-los e tratá-los adequadamente.

Uma abordagem para identificar valores discrepantes é usar métodos estatísticos como o escore z ou o intervalo interquartil (IQR). O escore z mede o número de desvios-padrão que um ponto de dados está em relação à média, enquanto o IQR mede o intervalo do meio dos dados. Os pontos de dados que estão fora de um determinado intervalo com base nesses métodos são considerados discrepantes.

Uma vez identificados os valores discrepantes, eles podem ser tratados de diversas maneiras. Uma abordagem é removê-los do conjunto de dados. No entanto, essa abordagem pode resultar na perda de dados valiosos. Outra abordagem é transformar os dados usando métodos como transformações logarítmicas ou de raiz quadrada. Essas transformações podem reduzir o impacto dos valores discrepantes na análise.

Em resumo, a limpeza e a preparação de dados são etapas cruciais no processo de EDA. O tratamento de valores ausentes e a identificação e o tratamento adequados de valores discrepantes garantem que os dados sejam precisos, completos e prontos para análise.

Fundamentos Estatísticos

A Análise Exploratória de Dados (AED) é uma etapa crucial na jornada de análise de dados, servindo como uma bússola que o guia pelo vasto universo de dados. Ela envolve examinar e compreender seus dados antes de se aprofundar em análises ou modelagens mais complexas. Para extrair insights dos seus dados, você precisa ter um conhecimento sólido dos fundamentos estatísticos. Nesta seção, abordaremos três aspectos principais dos fundamentos estatísticos: Estatística Descritiva, Distribuições de Probabilidade e Inferência Estatística.

Estatística Descritiva

Estatística descritiva é o ramo da estatística que trata do resumo e da descrição dos dados. Ela auxilia na compreensão das características básicas dos dados, como localização, dispersão e formato da distribuição. Medidas comuns de tendência central incluem média, mediana e moda. Medidas de variabilidade incluem desvio-padrão, variância e amplitude.

Distribuições de Probabilidade

Distribuições de probabilidade são funções matemáticas que descrevem a probabilidade de diferentes resultados em um evento aleatório. Elas são usadas para modelar fenômenos do mundo real e são uma ferramenta essencial para análise de dados. Algumas das distribuições de probabilidade mais comuns incluem distribuição normal, distribuição binomial e distribuição de Poisson. Compreender as distribuições de probabilidade é crucial para a AED, pois ajuda a identificar padrões e tendências nos dados.

Inferência Estatística

Inferência estatística é o processo de tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra de dados. Envolve fazer inferências sobre os parâmetros populacionais, como a média ou o desvio-padrão, com base nas estatísticas da amostra. Os dois principais ramos da inferência estatística são a estimativa e o teste de hipóteses. A estimativa envolve o cálculo do intervalo de confiança para um parâmetro populacional, enquanto o teste de hipóteses envolve o teste de uma hipótese sobre o parâmetro populacional.

Em resumo, compreender os fundamentos estatísticos da EDA é crucial para extrair insights dos seus dados. Estatística descritiva, distribuições de probabilidade e inferência estatística são três aspectos-chave dos fundamentos estatísticos com os quais todo analista de dados deve estar familiarizado.

Técnicas de Visualização

A Análise Exploratória de Dados (EDA) emprega diversas técnicas de visualização para apresentar dados de forma compreensível e perspicaz. Escolher o tipo de gráfico certo é crucial para transmitir a mensagem pretendida e extrair insights valiosos dos dados. Aqui estão algumas técnicas de visualização que podem ajudar você a extrair insights dos seus dados:

Escolhendo o tipo certo de gráfico

Escolher o tipo certo de gráfico é essencial para representar os dados com precisão e eficácia. Diferentes tipos de gráfico são adequados para diferentes tipos de dados e finalidades. Aqui estão alguns tipos comuns de gráfico e seus usos:

• Gráficos de barras: usados para comparar dados categóricos.
• Gráficos de linhas: usados para exibir tendências ao longo do tempo.
• Gráficos de dispersão: usados para mostrar a relação entre duas variáveis.
• Mapas de calor: usados para mostrar a distribuição de dados em duas dimensões.
• Gráficos de Sankey: usados para mostrar fluxo ou relacionamentos entre diferentes categorias.

Ao escolher um tipo de gráfico, é importante considerar o tipo de dado, a mensagem que você deseja transmitir e o público-alvo da apresentação. Escolher o tipo de gráfico errado pode levar a confusão e má interpretação dos dados.

Visualizações interativas

Visualizações interativas permitem que os usuários interajam com os dados e obtenham insights em tempo real. Visualizações interativas podem ser usadas para explorar dados, identificar padrões e tomar decisões informadas. Algumas ferramentas comuns de visualização interativa incluem:

• Tableau: uma poderosa ferramenta de visualização de dados que permite aos usuários criar painéis e visualizações interativos.
• D3.js: Uma biblioteca JavaScript para criar visualizações e gráficos interativos.
• Google Charts: uma ferramenta gratuita para criar gráficos e visualizações interativos.

Visualizações interativas podem ajudar os usuários a explorar dados de forma mais intuitiva e envolvente. Elas também podem ajudar os usuários a identificar padrões e relacionamentos que podem não ser imediatamente aparentes em visualizações estáticas.

Concluindo, as técnicas de visualização são uma parte essencial da análise exploratória de dados. Escolher o tipo certo de gráfico e usar visualizações interativas pode ajudar os usuários a extrair insights de seus dados e tomar decisões informadas.

Teste de hipóteses em EDA

A Análise Exploratória de Dados (EDA) envolve a análise e o resumo de dados para descobrir padrões, tendências e relacionamentos. Uma das principais etapas da EDA é o teste de hipóteses. O teste de hipóteses é um método estatístico usado para testar se uma hipótese sobre um parâmetro populacional é verdadeira ou falsa com base em dados amostrais.

Formulando Hipóteses

No teste de hipóteses, você começa formulando duas hipóteses: a hipótese nula e a hipótese alternativa. A hipótese nula é a hipótese de que não há diferença significativa entre a amostra e a população. A hipótese alternativa é a hipótese de que há uma diferença significativa entre a amostra e a população.

Por exemplo, se você estiver investigando a relação entre duas variáveis em um conjunto de dados, sua hipótese nula pode ser que não há relação significativa entre as duas variáveis, enquanto sua hipótese alternativa pode ser que há uma relação significativa entre as duas variáveis.

Estatísticas de teste

Depois de formular suas hipóteses, você precisa calcular uma estatística de teste. A estatística de teste é um valor que mede a distância entre a estimativa amostral e o parâmetro populacional. A estatística de teste é usada para determinar a probabilidade de obter os resultados da amostra observada se a hipótese nula for verdadeira.

Existem diferentes estatísticas de teste que podem ser usadas dependendo do tipo de hipótese a ser testada e da natureza dos dados. Por exemplo, se você estiver testando se a média de uma amostra é significativamente diferente da média da população, você pode usar um teste t. Se estiver testando se duas amostras são significativamente diferentes uma da outra, você pode usar um teste ANOVA.

Concluindo, o teste de hipóteses é uma etapa crucial na EDA, pois ajuda a validar suposições sobre os dados e a identificar relações entre variáveis. Ao formular hipóteses e calcular estatísticas de teste, você pode testar se suas suposições são sustentadas pelos dados e extrair insights valiosos deles.

Redução da dimensionalidade

A redução de dimensionalidade é uma técnica essencial na análise exploratória de dados (EDA) que auxilia na análise de conjuntos de dados complexos. É o processo de reduzir o número de características ou variáveis em um conjunto de dados, mantendo o máximo de informações possível. Essa técnica é útil quando você tem um conjunto de dados com muitas variáveis e deseja simplificá-lo para análises posteriores.

Análise de Componentes Principais

A Análise de Componentes Principais (ACP) é uma técnica popular de redução de dimensionalidade que ajuda a identificar as variáveis mais importantes em um conjunto de dados. A ACP transforma as variáveis originais em um novo conjunto de variáveis chamado componentes principais. Esses componentes são combinações lineares das variáveis originais e são ortogonais entre si.

A ACP é útil quando você tem um conjunto de dados com muitas variáveis altamente correlacionadas. Ao reduzir o número de variáveis, você pode simplificar a análise e melhorar a precisão dos seus modelos. A ACP também ajuda a identificar as variáveis mais importantes para explicar a variância dos dados.

Análise Fatorial

A Análise Fatorial (AF) é outra técnica de redução de dimensionalidade que ajuda a identificar os fatores subjacentes que explicam a variância em um conjunto de dados. A AF pressupõe que as variáveis observadas são causadas por um número menor de fatores não observados. Esses fatores são estimados com base nas correlações entre as variáveis observadas.

A AF é útil quando você tem um conjunto de dados com muitas variáveis que se acredita serem causadas por um número menor de fatores subjacentes. Ao identificar esses fatores, você pode simplificar a análise e obter uma compreensão mais profunda dos dados. A AF também ajuda a identificar as variáveis mais importantes para explicar os fatores subjacentes.

Concluindo, a redução de dimensionalidade é uma técnica importante em EDA que auxilia na análise de conjuntos de dados complexos. PCA e AF são duas técnicas populares de redução de dimensionalidade que podem ajudar a simplificar a análise e a obter uma compreensão mais profunda dos dados.

Correlação e Causalidade

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma ferramenta poderosa para descobrir padrões e relacionamentos ocultos em seus dados. Um dos aspectos mais importantes da EDA é entender a diferença entre correlação e causalidade. Embora esses termos sejam frequentemente usados de forma intercambiável, eles têm significados muito diferentes.

Coeficientes de correlação

Coeficientes de correlação são uma medida da força e da direção da relação entre duas variáveis. Um coeficiente de correlação pode variar de -1 a 1, com -1 indicando uma correlação negativa perfeita, 0 indicando nenhuma correlação e 1 indicando uma correlação positiva perfeita. É importante observar que correlação não implica causalidade. Só porque duas variáveis estão correlacionadas não significa que uma causa a outra.

Inferência causal

Inferência causal é o processo de determinar se uma relação entre duas variáveis é causal ou não. Isso pode ser uma tarefa difícil, pois muitas vezes há muitas variáveis de confusão que podem influenciar a relação entre duas variáveis. Uma maneira de determinar a causalidade é por meio de ensaios clínicos randomizados (ECRs), nos quais os indivíduos são aleatoriamente designados para diferentes tratamentos ou intervenções. No entanto, ECRs nem sempre são viáveis ou éticos, e estudos observacionais são frequentemente utilizados em seu lugar.

Ao conduzir uma AED, é importante ter em mente a diferença entre correlação e causalidade. Embora a correlação possa ser uma ferramenta útil para identificar relações entre variáveis, é importante usar outros métodos para determinar a causalidade. Ao compreender as limitações da correlação e a importância da inferência causal, você pode extrair insights valiosos dos seus dados.

Técnicas avançadas de EDA

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa crítica na análise de dados que visa compreender as características, padrões e relacionamentos presentes em um conjunto de dados. AED é um campo amplo que abrange diversos métodos e técnicas de análise de dados. Nesta seção, discutiremos duas técnicas avançadas de EDA: Análise de Clusters e Detecção de Anomalias.

Análise de Cluster

A Análise de Cluster é uma técnica usada para agrupar pontos de dados semelhantes com base em suas características. Essa técnica é útil para identificar padrões e relacionamentos dentro de um conjunto de dados. A Análise de Cluster pode ser realizada usando vários algoritmos, como K-Means, Hierárquico e DBSCAN.

Para realizar a Análise de Cluster, você precisa primeiro selecionar as variáveis que deseja agrupar. Em seguida, você precisa escolher um algoritmo apropriado e definir os parâmetros. Por fim, você precisa interpretar os resultados e tirar conclusões.

Detecção de anomalias

A Detecção de Anomalias é uma técnica usada para identificar pontos de dados significativamente diferentes do restante dos dados. Essa técnica é útil para detectar erros, fraudes e outros eventos incomuns em um conjunto de dados. A Detecção de Anomalias pode ser realizada usando vários algoritmos, como Floresta de Isolamento, Fator de Outliers Local e SVM de Uma Classe.

Para realizar a Detecção de Anomalias, você precisa primeiro selecionar as variáveis que deseja analisar. Em seguida, você precisa escolher um algoritmo apropriado e definir os parâmetros. Por fim, você precisa interpretar os resultados e investigar as anomalias.

Em resumo, Análise de Cluster e Detecção de Anomalias são duas técnicas avançadas de EDA que podem ajudar você a extrair insights dos seus dados. Usando essas técnicas, você pode identificar padrões, relacionamentos, erros e outros eventos incomuns em seu conjunto de dados.

Estudos de caso e aplicações

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma ferramenta poderosa que pode ser aplicada a diversos domínios para gerar insights e embasar a tomada de decisões. Nesta seção, exploraremos como a EDA é utilizada em Business Intelligence e Pesquisa Científica.

EDA em Business Intelligence

A EDA é um componente essencial do Business Intelligence (BI) que ajuda as organizações a obter vantagem competitiva, descobrindo padrões e tendências ocultos em seus dados. Ao analisar dados de diversas fontes, as equipes de BI podem identificar oportunidades de crescimento, otimizar operações e aprimorar a experiência do cliente.

Por exemplo, a EDA pode ser usada para analisar dados de comportamento do cliente e identificar padrões em suas preferências, como quais produtos ou serviços são mais populares e quais canais os clientes preferem usar para comunicação. Essas informações podem ser usadas para aprimorar campanhas de marketing, desenvolvimento de produtos e suporte ao cliente.

EDA em Pesquisa Científica

A EDA também é amplamente utilizada em pesquisas científicas para analisar conjuntos de dados complexos e identificar padrões e relações entre variáveis. Ao utilizar técnicas de EDA, pesquisadores podem obter insights sobre os mecanismos subjacentes aos fenômenos naturais, identificar riscos potenciais e desenvolver novas hipóteses.

Por exemplo, a EDA pode ser usada para analisar dados de estudos médicos e identificar potenciais fatores de risco para doenças, como predisposições genéticas ou fatores de estilo de vida. Ao identificar esses fatores de risco, os pesquisadores podem desenvolver novas estratégias de prevenção e tratamentos.

No geral, a EDA é uma ferramenta versátil e poderosa que pode ser aplicada a uma ampla gama de domínios para gerar insights e embasar a tomada de decisões. Seja trabalhando com Business Intelligence ou Pesquisa Científica, a EDA pode ajudá-lo a obter uma compreensão mais profunda dos seus dados e a tomar decisões informadas com base nos insights que você descobrir.

Melhores práticas e armadilhas

Garantindo a reprodutibilidade

Garantir a reprodutibilidade é um aspecto crucial da EDA. Você deve sempre documentar seu código e as etapas de análise para facilitar a reprodução do seu trabalho por outros. Isso pode incluir a documentação das fontes de dados, etapas de limpeza e pré-processamento, transformações de variáveis e quaisquer testes ou modelos estatísticos utilizados. Você pode usar comentários, células de markdown ou arquivos de documentação separados para isso.

Outra maneira de garantir a reprodutibilidade é usar sistemas de controle de versão como o Git. Isso permite que você acompanhe as alterações no seu código e nas análises ao longo do tempo, colabore com outras pessoas e reverta para versões anteriores, se necessário.

Evitando erros comuns

Existem vários erros comuns que você deve evitar ao conduzir uma AED. Um dos erros mais comuns é não verificar se há dados ausentes ou inválidos. Isso pode levar a resultados tendenciosos ou incorretos e também afetar o desempenho de testes ou modelos estatísticos. Sempre verifique se há dados ausentes ou inválidos e decida uma estratégia apropriada para lidar com eles.

Outro erro comum é não explorar os dados o suficiente. É importante usar uma variedade de técnicas de visualização e estatística para explorar os dados minuciosamente e descobrir padrões ou anomalias. Não confie em uma única técnica ou estatística resumida para entender os dados.

Por fim, esteja ciente de possíveis vieses nos dados ou na análise. Isso pode incluir vieses de amostragem, vieses de mensuração ou variáveis de confusão. Seja sempre transparente sobre quaisquer possíveis vieses e seu impacto na análise.

Seguindo essas práticas recomendadas e evitando erros comuns, você pode garantir que seu EDA seja preciso, reproduzível e esclarecedor.

Perguntas frequentes

Quais são os principais objetivos da realização de análise exploratória de dados?

A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa fundamental na jornada de análise de dados, servindo como uma bússola que o guia pelo vasto universo de dados. Os principais objetivos da realização da EDA são obter uma compreensão inicial dos dados, identificar padrões e tendências, detectar anomalias e outliers e verificar se há dados ausentes ou errôneos. A EDA auxilia na seleção de técnicas e modelos estatísticos apropriados para análises posteriores.

Quais técnicas estatísticas são comumente usadas em EDA para resumir características de dados?

A AED envolve o uso de diversas técnicas estatísticas para resumir as características dos dados, como medidas de tendência central (média, mediana, moda), medidas de dispersão (variância, desvio-padrão, amplitude), análise de correlação, análise de regressão, teste de hipóteses e modelagem estatística. Essas técnicas auxiliam na identificação de padrões e relacionamentos subjacentes nos dados, bem como na detecção de outliers ou anomalias.

Como a EDA facilita a identificação de padrões e anomalias em um conjunto de dados?

A EDA facilita a identificação de padrões e anomalias em um conjunto de dados usando técnicas de visualização de dados, como gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de caixa e mapas de calor. Essas técnicas permitem que os analistas identifiquem tendências, clusters e outliers nos dados, além de explorar as relações entre diferentes variáveis. A EDA também envolve o uso de estatísticas descritivas para resumir os dados e identificar quaisquer valores incomuns ou inesperados.

Qual o papel da visualização de dados na análise exploratória de dados?

A visualização de dados desempenha um papel crucial na análise exploratória de dados, pois permite que os analistas obtenham insights sobre os dados de forma rápida e eficaz. Técnicas de visualização de dados, como gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de caixa, ajudam a identificar padrões, tendências e outliers nos dados, e a explorar as relações entre diferentes variáveis. A visualização de dados também auxilia na comunicação dos resultados da análise para um público mais amplo.

Como a EDA pode ser usada para preparar dados para modelagem estatística mais complexa?

A EDA pode ser usada para preparar dados para modelagem estatística mais complexa, identificando dados ausentes ou errôneos, verificando outliers e anomalias e selecionando técnicas e modelos estatísticos apropriados para análises posteriores. A EDA auxilia na seleção das variáveis mais adequadas para modelagem e na identificação de interações ou relações não lineares entre as variáveis. A EDA também auxilia na identificação de potenciais fatores de confusão que possam precisar ser controlados no processo de modelagem.

Quais são as principais diferenças entre estatística descritiva e análise exploratória de dados?

Estatísticas descritivas e análises exploratórias de dados são usadas para resumir e analisar dados, mas diferem em seus objetivos e métodos. A estatística descritiva é usada para descrever as características básicas dos dados, como medidas de tendência central e dispersão, enquanto a análise exploratória de dados é usada para obter uma compreensão mais profunda dos dados, identificar padrões e tendências e detectar anomalias e outliers. A estatística descritiva é mais focada em resumir os dados, enquanto a análise exploratória de dados é mais focada em explorar os dados e gerar hipóteses para análises posteriores.