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Para os cientistas ou analistas de dados, a análise exploratória de dados com R tem se tornado uma técnica importante na investigação desses números. Isso porque ela permite a exploração de informações de uma maneira mais profunda, gerando descobertas interessantes e insights valiosos para as companhias.
Dessa forma, é essencial saber como realizar essa análise, pois o R é uma das principais ferramentas voltadas para análise exploratória de dados e de fundamental importância para as organizações.
Esta técnica é importante para os profissionais da área de análise de dados pois, por meio dela, é possível identificar diversos fatores como nomes inconsistentes, colunas mal tituladas, dados fora da tendência padrão, entre outras. Quer entender melhor sobre o assunto e descobrir qual a importância desse processo? Então acompanhe esse artigo até o final, boa leitura!
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Análise exploratória de dados com R: como fazer e qual importância?
Diante das várias técnicas da exploração de dados, a análise exploratória de dados com R é uma das mais populares, utilizadas por analistas e cientistas da área.
Ela foi criada originalmente por Ross Ihaka e por Robert Gentleman, no departamento de Estatística da universidade de Auckland, Nova Zelândia. O nome vem, justamente, pelas iniciais dos criadores.
A linguagem R possui diversas bibliotecas (packages) voltadas para a finalidade de exploração de dados. Ela oferece facilidade e agilidade, além de ser gratuita. Veja algumas das ferramentas utilizadas na análise exploratória de dados com R:
- Gráficos: Eles podem ser utilizados para visualizar os dados;
- Estatísticas descritivas: Com o R é possível calcular estatísticas descritivas, como medianas e desvios de padrão;
- Modelagem: é possível criar diversos modelos de estatísticas e, com isso, prever comportamentos futuros com os dados disponíveis.
Saiba o passo-a-passo de como utilizar o R na análise de exploração de dados
São várias etapas para realizar a análise exploratória de dados com R. É importante seguir cada passo para conseguir uma análise eficaz dos dados analisados. Conheça quais são eles:
- Importação dos dados: existem várias maneiras de realizar a importação. A mais comum é usar a função read.csv() para importar um arquivo CSV;
- Qualidade dos dados: é importante, após a importação, verificar a qualidade dos dados importados, entendendo se, por exemplo, há valores ausentes ou duplicados. Caso haja, isso pode comprometer a análise deles;
- Criação de gráficos: esta é uma etapa fundamental da análise exploratória de dados com R porque os gráficos podem visualizar as informações, descobrir padrões e tendências;
- Cálculo de estatísticas descritivas: além de visualizar os gráficos, é importante calcular estatísticas descritivas para auxiliar na identificação de problemas.
- Análises de cluster, outliers e missing values: estas análises podem ser úteis para agrupar, indicar erros de medição, na coleta ou falta de informação.
Em resumo, a análise exploratória de dados com R pode facilitar a função de um analista ou cientista de dados. A partir dela, podem ser descobertos diversos insights nos dados analisados, resultando na definição de estratégias e na aplicação de técnicas para o melhor desenvolvimento da empresa.
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