A análise exploratória de dados (EDA) analisa conjuntos de dados para resumir suas principais características, identificar padrões, detectar anomalias e testar hipóteses, muitas vezes usando gráficos estatísticos e outros métodos de visualização de dados. Ajuda a resumir os dados e descobrir insights do conjunto de dados.

Etapas típicas envolvidas na análise exploratória de dados (EDA).

Etapa 1: Coleta dos dados necessários de várias fontes, como bancos de dados, web scraping ou APIs. Em seguida, importe os dados e as bibliotecas necessárias para ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs), como o Jupyter Notebook. Bibliotecas Python como pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn são usadas para explorar e visualizar dados.
Etapa 2: observe seu conjunto de dados e execute a limpeza de dados, como valores ausentes ou erros.
Etapa 3: Identifique padrões e localize quaisquer valores discrepantes no conjunto de dados. Execute estatísticas descritivas para resumir os dados e obter uma ideia geral de seu conteúdo, como valores médios, mínimos e máximos.
Etapa 4: use o que você aprendeu para refinar ou gerar novas perguntas.
Etapa 5: Transforme e modele os dados para procurar respostas. por exemplo agregar ou desagregar dados com base nas necessidades de análise.
Etapa 6: Realize a exploração de dados usando análises univariadas, bivariadas e multivariadas.
Etapa 7: aplique a visualização de dados de distribuições e relacionamentos usando certas ferramentas visuais, como gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de caixa, gráficos de dispersão e mapas de calor.
Etapa 8: Teste de hipóteses - Desenvolva e avalie hipóteses usando testes estatísticos para verificar suposições ou relacionamentos dentro dos dados.
Etapa 9: Resuma as descobertas com os principais insights das estatísticas descritivas e das visualizações de dados geradas. Documente o processo e as conclusões da EDA e crie relatórios e apresentações para transmitir os resultados a todas as partes interessadas relevantes.

Benefícios da análise exploratória de dados

Ajuda a compreender e interpretar conjuntos de dados complexos. A EDA auxilia os cientistas de dados na descoberta de padrões, detecção de anomalias, teste de hipóteses e validação de suposições usando uma variedade de técnicas estatísticas e gráficas. Além disso, permite detectar problemas de qualidade dos dados, como registros duplicados, que podem ser corrigidos antes de avançar para uma análise mais detalhada.

Conclusão
A Análise Exploratória de Dados (EDA) permite a transformação de dados em insights acionáveis. Pode ser aplicado a qualquer tipo de dados – estruturados, não estruturados ou semiestruturados – embora as ferramentas e técnicas possam ser diferentes. Este processo permite que cientistas e analistas de dados examinem o conjunto de dados de múltiplas perspectivas, sem quaisquer suposições pré-concebidas sobre seu conteúdo.