Análise exploratória de dados (AED): guia completo para iniciantes

Com as redes sociais, websites e outras formas das empresas conseguirem se conectar online com seu público, a análise exploratória de dados (AED) é, agora, uma das atividades mais inestimáveis no mercado de trabalho da tecnologia da informação (TI). E não importa se você é um cientista de dados, um analista de negócios, ou um simples entusiasta da era da informação, entender comportamentos a partir dos dados se tornou uma verdadeira business intelligence. 

Fato é que a análise exploratória de dados é muito mais do que um simples passo na análise de dados. Na realidade, ela atua como uma abordagem fundamental para identificar padrões, anomalias e testar possíveis hipóteses dos negócios. Ou seja, é uma oportunidade para trabalhar diretamente com a parte estratégica das empresas de qualquer setor da economia. É por isso que se exige um grande conhecimento destes profissionais em linguagens de programação, como Python e R, machine learning, multivariadas com gráficos, multivariadas sem gráficos, base de dados, análise descritiva e por aí vai.

Sendo esta uma das profissões mais requisitadas atualmente, vamos apresentar um guia completo para você acompanhar o passo a passo da análise exploratória de dados.

Também conhecida como AED, a análise exploratória de dados é o processo inicial e fundamental na investigação de diferentes fontes de informações, funcionando como uma abordagem estatística. 

A meta, aqui, é identificar quais são as principais características da base de dados, a estrutura que as envolvem e, só então, começar a elaborar alguma hipótese. Esta proposta “imparcial e distante” surgiu na década de 1970, com John Tukey, a partir de uma ideia bem simples: “antes de fazer qualquer suposição, é preciso conhecer os seus dados”.

Por isso, o propósito final da análise exploratória de dados é:

• Identificar padrões, anomalias, ou qualquer inconsistência nas informações.

• Desenvolver hipóteses e perguntas de pesquisa relevantes.

• Decidir as técnicas de análise de dados e estatísticas mais apropriadas para o contexto.

• Preparar as informações para análises posteriores, eliminando ruídos ou dados irrelevantes.

Apesar de ser um conceito relativamente simples, o trabalho da AED é bem complexo. Afinal, você vai ter que trabalhar com diferentes conjuntos de dados combinados, buscando uma análise descritiva dos achados, a partir de uma boa visualização. Só aí que será possível aprofundar, a partir da programação em Python e R e machine learning.

Então, o processo inicial da análise exploratória de dados começa logo com a limpeza das informações. Ou seja, deve ser feita a remoção de registros incompletos, irrelevantes ou até mesmo imprecisos. Isso pode ser feito desde a identificação de cadastro com base de  dados ausentes até pela correção de erros de digitação ou categorias e remoção de duplicatas.

Essa primeira etapa começa pela análise descritiva. Este método funciona como um resumo das informações. Ele permite ter uma boa visão do todo, de maneira bem rápida. Nisso, é possível buscar por padrões, através da: 

• Média: apresenta o centro dos dados e tendência geral.

• Mediana: divisão do conjunto em partes iguais, fundamental para dados com outliers, pois é menos afetado por valores extremos do que a média.

• Modo: valor mais frequente em seu conjunto de dados, importante para entender a ocorrência comum.

• Desvio padrão: medida que indica a dispersão dos dados em relação à média para compreender quão variados são os seus dados.

• Quartis: pontos que separam o conjunto de dados em quatro partes iguais, oferecendo uma análise descritiva sobre a distribuição dos dados.

Após a visualização da análise descritiva, é possível ir atrás de tendências, a partir de gráficos de multivariadas com gráfico ou multivariadas sem gráfico:

• Multivariadas com gráfico: Este modelo envolve a análise exploratória de dados a partir de uma fonte de informações com mais de uma variável. Essas visualizações costumam se apoiar em gráficos para apresentar, de maneira mais visual, as relações entre múltiplas variáveis. Scatter plots (gráficos de dispersão), heatmaps (mapas de calor), e bubble charts (gráficos de bolhas) são exemplos destes modelos.

• Multivariadas sem gráfico: Já a análise por meio de multivariadas sem gráfico utiliza técnicas de estatística para apresentar seus achados. Assim, é possível adicionar métodos, como análise de componentes principais, análise fatorial, de cluster, regressão multivariada e muitos outros. A proposta permite entender como as variáveis estão conectadas e, assim, seus padrões.

Tudo isso acontece com o auxílio de alguns processos de normalização e padronização das informações, transformando variáveis numéricas para gerar uma escala comum, por exemplo. Além disso, é possível converter as categorias em números para que possam ser melhor utilizadas em determinadas análises.

É possível realizar uma análise exploratória de dados com ferramentas simples ou elaboradas. Excel e Google Sheets, por exemplo, podem ser um bom primeiro passo, pois as planilhas permitem uma manipulação bem ampla das informações.

Porém, a utilização de programação em Python e R ou até mesmo machine learning são as saídas mais utilizadas por profissionais.

• Python e R: Neste primeiro caso, Python oferece programação versátil, com bibliotecas completas e eficientes para a análise de dados. Já R possui pacotes interessantes para programação focada em estatísticas.

• Machine Learning: Aqui, o machine learning vai ajudar a realizar tarefas mais automáticas, como a limpeza de dados, ou alteração de caracteres, guiando sua atividade para uma análise mais profunda.

Essas ferramentas são básicas, hoje, para quem quer se tornar um cientista de dados e, de fato, trabalhar profissionalmente em alguma empresa. E diante da variedade de informações geradas ultimamente, todos os setores da economia estão atrás deste tipo de qualificação.

O grande pulo do gato para quem é da área de TI, é que ser um cientista de dados pode abrir muitas portas. Afinal, qualquer empresa, hoje, é capaz de gerar uma tonelada de informações. Como consequência, elas vão precisar de uma boa análise exploratória de dados para identificar suas tendências e criar um business intelligence e plano de ação. E isso é visto nos diferentes setores da nossa economia, como vamos discutir um pouquinho a seguir.

Saúde: No setor de saúde, a AED pode ser usada para analisar registros médicos e dados de pacientes para encontrar padrões e correlações que possam guiar as melhores práticas de tratamento. Por exemplo, a análise de dados de pacientes com uma condição crônica específica pode revelar fatores de risco comuns ou indicadores de resultados de tratamento. Isso pode levar ao desenvolvimento de intervenções personalizadas que melhoram significativamente os resultados dos pacientes.

Finanças: No mundo financeiro, cientistas de dados usam a AED para avaliar riscos de investimento, localizar tendências de mercado e tomar decisões mais assertivas. A análise de séries temporais de preços de ações, por exemplo, ou correlações com eventos macroeconômicos podem ajudar a ter um maior domínio das negociações diante uma forte volatilidade.

Marketing: Ao olhar para o marketing, a tarefa pode ajudar a entender o comportamento do consumidor, avaliar a eficácia das campanhas e otimizar as estratégias. Neste caso, a análise de dados de vendas e interações dos clientes pode revelar tendências de compra, preferências de produtos e caminhos de conversão mais eficazes.

Saúde Pública: A partir da análise exploratória de dados, o profissional pode antecipar ou atuar sobre surtos de doenças, identificando sua transmissão e fatores de risco. Isso ajuda a orientar as intervenções de saúde pública de forma mais eficiente.

E-commerce: O cientista ainda atua para encontrar os padrões de compra online, identificando as principais categorias de produtos que impulsionam as vendas durante diferentes épocas do ano, antecipando possíveis movimentos sazonais ou gerando promoções específicas.

Já que esta é uma posição estratégica dentro de qualquer empresa, se tornar um cientista de dados vai exigir muita dedicação, mas não necessariamente muito tempo. Ainda mais se você optar por se desenvolver a partir de uma bootcamp.

Esta metodologia de ensino se apoia em um ambiente de grande imersão, levando você a adquirir as habilidades para atender as demandas do mercado de trabalho em apenas alguns meses. Além da parte teórica, este tipo de curso é orientado à prática, o que te coloca em situações e projetos reais, não só para você saber como vai ser sua rotina de verdade, mas também te permitir criar um portfólio ainda quando estuda.

Assim, apesar de um mercado aquecido, você sai na frente da concorrência nos processos seletivos, já que o bootcamp é um curso não só bom, como também bastante reconhecido pelas empresas e recrutadores.

Se este artigo fez sentido para você e esta carreira é algo que está em seus planos, se desenvolver através de um bom curso de analista de dados vai te dar as ferramentas necessárias para alcançar este sonho.

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Mais do que a parte teórica e prática, o bootcamp da TripleTen ainda conta com tutores experientes que não só vão te ensinar as principais técnicas e ferramentas, como ainda te ajudar no relacionamento com colegas e geração de networking. 

Ou seja, aqui você vai aprender tudo sobre programação, base de dados, multivariada sem gráficos ou com gráficos, Python e ainda desenvolver business intelligence. Tudo para que você saia prontinho para o mercado de trabalho!

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