A análise exploratória de dados é essencial para compreender a estrutura e qualidade dos dados. Neste guia completo, você aprenderá as principais técnicas de análise exploratória de dados em Python, incluindo importação, limpeza e tratamento de valores nulos.

Importando as bases de dados

O primeiro passo foi importar as bases de dados Excel para dentro do ambiente Colab utilizando o Pandas. Foram importadas as bibliotecas Pandas e Seaborn para facilitar a análise exploratória.

  • A importação de bases de dados é essencial para análises de dados em Python.
  • O Pandas é uma biblioteca popular para manipulação e análise de dados em Python.
  • O Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados que complementa o Pandas.

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Primeira análise da base Vendas

Utilizando a função `.head()` foram exibidas as 5 primeiras linhas da base de Vendas para verificar as colunas presentes.

  • A função .head() permite visualizar rapidamente as primeiras linhas de um conjunto de dados.
  • A verificação das colunas presentes em um conjunto de dados é importante para entender a estrutura dos dados.

Análise de valores únicos por coluna

Para entender melhor os valores presentes em algumas colunas categóricas, foi utilizada a função `value_counts()` que exibe a quantidade de ocorrências de cada valor único.

  • A função `value_counts()` é útil para análise de distribuição de valores em colunas categóricas.
  • A compreensão dos valores únicos em colunas categóricas auxilia na identificação de padrões e tendências nos dados.

Padronização de Nomes de Colunas

Durante a análise dos dados, identificamos a necessidade de padronizar os nomes das colunas para garantir consistência e facilitar as análises. A padronização de nomes de colunas é uma prática essencial em processos de análise de dados. Ao padronizar os nomes das colunas, garantimos que as informações estejam organizadas de forma consistente e fácil de interpretar. Isso é fundamental para garantir a qualidade e confiabilidade das análises de dados. No caso específico do nosso conjunto de dados, realizamos a padronização dos nomes das colunas `id_canal_venda` e `nome_departamento`.

  • A padronização de nomes de colunas é essencial para garantir consistência e facilitar as análises de dados.
  • Nomes de colunas padronizados garantem organização e facilidade na interpretação das informações.
  • A consistência nos nomes das colunas é fundamental para a qualidade e confiabilidade das análises de dados.

Tratamento de Valores Nulos

Durante a análise, identificamos a presença de valores nulos nas colunas `preco` e `estado`. O tratamento adequado desses valores nulos é crucial para assegurar a integridade e precisão das análises de dados. Existem diversas abordagens para lidar com valores nulos, e é importante escolher a estratégia mais adequada para o contexto específico de cada conjunto de dados. No caso do nosso conjunto de dados, consideramos a remoção de linhas com dados nulos, o preenchimento com valores constantes, como zero, e o preenchimento com métricas como média, mediana ou moda.

  • O tratamento adequado de valores nulos é crucial para a integridade e precisão das análises de dados.
  • Existem diversas abordagens para lidar com valores nulos, incluindo a remoção de linhas, preenchimento com valores constantes ou preenchimento com métricas estatísticas.
  • A escolha da estratégia de tratamento de valores nulos deve considerar o contexto específico de cada conjunto de dados.

Preenchimento de valores nulos com a média

Uma abordagem comum para lidar com valores nulos em conjuntos de dados é preenchê-los com a média dos valores existentes. No contexto do artigo, foi exemplificado o uso da função mean() para calcular a média dos preços de vendas e, em seguida, preencher os valores nulos com esse resultado. Essa prática pode contribuir para a obtenção de resultados mais realistas e minimizar distorções nos dados.

  • A utilização da média para preencher valores nulos é uma prática comum em análise de dados
  • O cálculo da média dos valores existentes pode proporcionar resultados mais realistas
  • Preencher valores nulos com a média pode contribuir para a redução de distorções nos dados

Preenchimento de valores nulos com interpolação

Outra estratégia abordada no artigo é a utilização da interpolação para preencher valores nulos com base nos dados anteriores e posteriores. A função .interpolate() é apresentada como uma forma de estimar valores nulos com base nos valores válidos ao redor. Essa técnica pode ser útil em cenários onde a ordem dos dados é relevante e pode proporcionar estimativas mais precisas para os valores nulos.

  • A interpolação é uma técnica que utiliza dados anteriores e posteriores para estimar valores nulos
  • A função .interpolate() é uma ferramenta útil para realizar a interpolação de valores nulos
  • A interpolação pode ser especialmente útil em situações onde a ordem dos dados é relevante

Considerações sobre o tratamento de valores nulos

O artigo conclui com a importância de analisar caso a caso para definir a melhor estratégia de tratamento dos valores nulos. Cada técnica apresentada possui vantagens e desvantagens, e a escolha da abordagem mais adequada depende do contexto específico dos dados. Ao compreender as diferentes estratégias, os analistas de dados podem tomar decisões mais embasadas e garantir a qualidade e confiabilidade dos resultados obtidos.

  • A escolha da estratégia de tratamento de valores nulos deve considerar o contexto específico dos dados
  • Compreender as vantagens e desvantagens de cada técnica pode auxiliar na tomada de decisões mais embasadas
  • O tratamento adequado de valores nulos contribui para a qualidade e confiabilidade dos resultados da análise de dados

Conclusão

Realizar uma análise exploratória completa é crucial para garantir a qualidade e confiabilidade dos resultados em projetos de análise de dados. Com as técnicas apresentadas, é possível preparar os dados de forma eficaz para análises mais avançadas e geração de insights valiosos.