A análise exploratória dos dados A análise exploratória dos dados (AED) foi um termo que ganhou bastante popularidade quando Tukey publicou o livro Exploratory Data Analysis em 1977 que tratava uma “busca por conhecimento antes da análise de dados de fato”. Ocorre quando busca-se obter informações ocultas sobre os dados, tais como: variação, anomalias, distribuição, tendências, padrões e relações
Curiosidades sobre a teoria das probabilidades TL;DR
Num grupo de apenas 23 pessoas, a probabilidade de duas fazerem aniversário no mesmo dia já passa de 50%. O resultado é contraintuitivo; resolvemos de duas formas: analítica (abordagem clássica) e por simulação em R (abordagem frequentista). Uma simulação com 5000 turmas confirma a fórmula teórica. O uso de cálculo de probabilidades para avaliar incertezas já é utilizado a centenas de anos. Foram tantas áreas que se encontraram aplicações (como na medicina, jogos de azar, previsão do tempo…) que hoje não restam dúvidas de que os dados são onipresentes, ainda mais em plena era da informação.
Importância da apresentação dos dados O trabalho de quem analisa dados vai muito além de planejar, resumir e interpretar observações: apresentar bem os resultados é parte essencial de qualquer projeto ou pesquisa. Não é à toa que já existe até uma área dentro da ciência de dados focada nisso, com o título de "Data Artist".
Além dos pacotes que ajudam a apresentar as figuras geradas nas análises (como mostrei nos posts sobre a qualidade do ajuste de modelos e sobre avaliar o ajuste pela abordagem bayesiana), contamos com pacotes que apresentam tabelas de forma elegante e até interativa.
Análise Multivariada Esse é o primeiro post do ano e como no ano de 2017 falou-se tanto das maravilhas computacionais desta onda do Big Data e em contra partida, identificamos que deste 2004 a popularidade pelo termo “estatística” vem diminuindo como mostrei em uma breve pesquisa neste post sobre a API do googletrends sinto que existe uma necessidade de se ampliar também a divulgação dos métodos estatísticos pois o aprofundamento na teoria é fundamental (é muito fácil achar resultados sem fundamento apenas “apertando botão”), como as ferramentas da estatística multivariada que muitas vezes servem como soluções para essas grandes quantidades de dados
