A análise descritiva de dados é a base fundamental para qualquer projeto de ciência de dados. Neste artigo, vamos explorar como a biblioteca Pandas do python pode ser utilizada para obter insights valiosos sobre conjuntos de dados, desde a função info() até a compreensão de métricas estatísticas como média, desvio padrão, valores mínimos e máximos. Ao dominar essas técnicas, você estará preparado para compreender e extrair informações cruciais de seus dados, impulsionando suas habilidades em análise de dados e tomando decisões informadas.

Sumário

Análise Descritiva de Dados com Pandas

Este artigo aborda conceitos importantes de análise descritiva de dados utilizando a biblioteca Pandas do python. Serão apresentadas funções essenciais do Pandas como info(), describe() e seleção de colunas, que permitem obter insights sobre os dados e entender melhor suas principais características. Além disso, serão explicados conceitos estatísticos fundamentais como média, desvio padrão, valores mínimos e máximos, que são métricas amplamente utilizadas na análise de dados. O objetivo é prover uma introdução sólida sobre análise descritiva para que os leitores possam entender melhor seus dados e tomar melhores decisões a partir deles.

  • Abordagem de conceitos importantes de análise descritiva de dados com Pandas
  • Apresentação de funções essenciais do Pandas, como info(), describe() e seleção de colunas
  • Explicação de conceitos estatísticos fundamentais, como média, desvio padrão, valores mínimos e máximos
  • Fornecimento de uma introdução sólida sobre análise descritiva de dados

A função info()

A função info() no Pandas exibe informações detalhadas sobre um dataframe, incluindo número de linhas (entradas), tipo de dados (dtypes) de cada coluna, quantidade de dados não nulos em cada coluna e uso de memória. Isso permite rapidamente verificar se existem dados nulos, entender quais tipos de dados estão presentes (strings, numéricos, datas etc.) e identificar problemas como dados inconsistentes.

  • Exibição de informações detalhadas sobre um dataframe, incluindo número de linhas, tipo de dados de cada coluna, quantidade de dados não nulos em cada coluna e uso de memória
  • Rápida verificação de dados nulos e identificação de problemas como dados inconsistentes

Selecionando Colunas

Para selecionar apenas algumas colunas específicas de um dataframe, utiliza-se df[[‘coluna1’, ‘coluna2’, ‘colunaN’]]. Isso é equivalente a uma query sql. Selecionar colunas é útil para focar a análise apenas nas colunas de interesse, aplicar transformações ou análises estatísticas em subconjuntos de dados e reduzir a dimensão e complexidade, melhorando a performance.

  • Método para selecionar colunas específicas de um dataframe
  • Utilização de seleção de colunas para focar a análise nas colunas de interesse
  • Aplicação de transformações ou análises estatísticas em subconjuntos de dados
  • Redução da dimensão e complexidade, melhorando a performance

A função describe()

A função describe() é uma ferramenta valiosa para obter estatísticas descritivas sobre colunas numéricas em um dataframe. Ela fornece informações importantes sobre a distribuição dos dados, permitindo insights valiosos sem a necessidade de visualizações complexas.

  • A função describe() exibe estatísticas descritivas, como count, mean, std, min, 25%, 50%, 75% e max, sobre colunas numéricas em um dataframe.
  • As estatísticas fornecidas incluem a quantidade de valores não nulos, média, desvio padrão, valor mínimo, limite superior dos quartis e valor máximo.
  • Essas estatísticas permitem analisar a distribuição dos dados, como a variabilidade, valores extremos e a concentração dos dados em torno da média.

Entendendo Média e Desvio Padrão

Duas das estatísticas mais importantes retornadas pela função describe() são a média e o desvio padrão. Compreender corretamente essas métricas é fundamental para uma análise precisa dos dados.

  • A média indica o ‘centro’ dos dados, representando o equilíbrio entre valores extremos.
  • O desvio padrão mede a dispersão dos valores em relação à média, indicando a variabilidade dos dados.
  • Uma alta variabilidade, indicada por um desvio padrão elevado, sugere uma ampla gama de valores, desde extremamente pequenos até extremamente grandes.
  • Por outro lado, um baixo desvio padrão indica que a maioria dos valores está concentrada próxima à média, representando menor variabilidade.

Valor Mínimo e Valor Máximo

Além da média e do desvio padrão, as métricas de valor mínimo e valor máximo também são essenciais para compreender a distribuição dos dados.

  • O valor mínimo representa o menor valor presente nos dados, enquanto o valor máximo representa o maior valor.
  • Essas métricas fornecem informações sobre a amplitude dos dados, ou seja, a diferença entre o menor e o maior valor.
  • Compreender a amplitude dos dados é crucial para identificar a variação completa dos valores e compreender a distribuição dos dados.

Importância da função describe() na análise de dados

A função describe() é uma ferramenta essencial na análise de dados, fornecendo informações valiosas sobre a distribuição e amplitude dos dados em uma coluna. Ao utilizar essa função, é possível identificar rapidamente os valores mínimo e máximo de cada coluna, o que oferece insights importantes sobre a variação dos dados.

  • Identificação dos valores extremos em uma coluna analisada
  • Entendimento da amplitude total dos dados
  • Exemplo prático na análise de preços de imóveis
  • Diferença entre menor e maior valor como indicativo da variação de valores

Utilidade dos quartis na segmentação e compreensão dos dados

Os quartis dividem os dados ordenados em 4 partes iguais, representando os limites de 25%, 50% e 75% dos valores. Essa técnica permite segmentar e compreender a distribuição dos dados por percentis, fornecendo insights valiosos para análises de negócio.

  • Divisão dos dados em 4 partes iguais
  • Indicação dos limites de 25%, 50% e 75% dos valores
  • Utilidade na segmentação e compreensão da distribuição dos dados por percentis
  • Aplicação prática na análise de negócios

Aplicação prática das técnicas de análise descritiva

As técnicas de análise descritiva, como a função describe() e o uso de quartis, podem ser aplicadas em diversos contextos de negócios, fornecendo insights valiosos para tomada de decisão. Essas técnicas permitem responder a perguntas relevantes e extrair informações cruciais a partir dos dados disponíveis.

  • Exemplos de aplicação em diferentes setores, como imobiliário, e-commerce e bancário
  • Possibilidade de extrair insights valiosos com poucas linhas de código
  • Utilização para responder perguntas específicas de negócios
  • Importância na tomada de decisão e compreensão do conjunto de dados

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Conclusão

Dominar as técnicas de análise descritiva de dados é essencial para qualquer profissional que trabalhe com dados. Compreender profundamente o conjunto de dados é o primeiro passo para avançar para análises mais complexas, como machine learning. Ao investir tempo no estudo e prática desses conceitos, você estará fortalecendo sua base de conhecimento e habilidades, o que certamente fará uma diferença significativa em sua carreira. As funções como info(), describe() e seleção de colunas são verdadeiros superpoderes que permitirão que você compreenda e dialogue efetivamente com seus dados.