Turma Online 29 | Python | Semana 11 | 2024 | Professora Stefany Gracy
Antes de começar, vamos organizar nosso setup.
- Fork esse repositório
- Clone o fork na sua máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar
git clone url-do-seu-repositorio-forkado) - Entre na pasta do seu repositório (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar
cd nome-do-seu-repositorio-forkado) - [Add outras instruções caso necessário]
O que veremos na aula de hoje?
A análise de dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações úteis, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Utiliza ferramentas e técnicas para identificar padrões, tendências e insights que podem ser usados para resolver problemas e melhorar estratégias organizacionais.
A etapa de limpeza na análise de dados com Python e Pandas envolve importar, limpar, explorar e analisar dados de maneira eficaz. A biblioteca Pandas permite a manipulação de dados, incluindo limpeza, resumo estatístico e agrupamento. Com o uso de bibliotecas de visualização como Matplotlib, Python e Pandas se tornam ferramentas poderosas para transformar dados em informações claras, ajudando na tomada de decisões informadas.
A limpeza de dados é fundamental porque:
- Precisão: Dados brutos frequentemente contêm erros, duplicações e inconsistências. Limpar os dados garante que as análises e conclusões sejam baseadas em informações precisas.
- Confiabilidade: Dados limpos aumentam a confiabilidade das análises, reduzindo a chance de resultados enganosos que podem ocorrer devido a dados incorretos ou incompletos.
- Eficiência: Dados bem organizados facilitam a análise e reduzem o tempo e esforço necessários para manipulação e processamento, permitindo focar mais na interpretação e uso dos resultados.
- Decisões Informadas: Informações precisas e confiáveis são essenciais para a tomada de decisões. Dados limpos garantem que as decisões sejam baseadas em fatos corretos e relevantes.
- Detecção de Padrões: Dados livres de ruídos e inconsistências facilitam a detecção de padrões e tendências, essenciais para análises preditivas e insights valiosos.
Para apresentar visualizações e insights de dados de forma eficaz para clientes, é necessário criar relatórios bem estruturados com introdução, metodologia, resultados, conclusões e recomendações. A análise de dados inclui a importação, limpeza, tratamento e manipulação dos dados com Pandas, além de gerar resumos estatísticos e visualizações com Matplotlib. A limpeza e organização dos dados garantem a precisão e confiabilidade das análises, permitindo decisões informadas. Usar storytelling com dados ajuda a engajar o público e destacar insights importantes. Apresentações devem ser adaptadas ao público, claras, concisas e bem praticadas. Uma boa análise de dados é essencial porque transforma dados brutos em informações valiosas, apoia decisões estratégicas, melhora a eficiência organizacional e ajuda a entender tendências e comportamentos.
Pontos importantes para uma boa análise de dados:
- Importação e limpeza de dados.
- Tratamento e manipulação dos dados.
- Geração de resumos estatísticos.
- Criação de visualizações claras e informativas.
- Uso de storytelling para engajar e explicar.
- Apresentação adaptada ao público e bem estruturada.
- Como gerar bons relatórios de Análises de Dados
- Como otimizar o relatórios de Análise de dados
- Storytelling
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