Através da modelagem estatística é possível tomar decisões sobre diversos assuntos de interesse como por exemplo na análise de risco de crédito, previsões de quantidade de chuva em um dado local, estimativas de erros ou falhas de um novo produto ou serviço além de diversas áreas como na Educação, Economia, nas Ciências Sociais, Saúde etc.

A copa do mundo esta ai novamente e como não poderia ser diferente, com ela surgem novos quintilhões de bytes todos os dias, saber analisar esses dados é um grande desafio pois a maioria dessa informação se encontra de forma não estruturada e além do desafio de captar esses dados ainda existem mais desafios que podem ser ainda maiores, como o de processá-los e obter respostas deles.

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

Como já mencionei no post sobre tabelas incríveis com R, a tarefa de um estatístico (ou Data Scientist, em sua versão diluída e mais comercial) vai muito além do planejamento, análises, inferência, sumarização e interpretação de observações para fornecer a melhor informação possível a partir do dados disponíveis. A produção final dos relatórios é fundamental e na grande maioria das vezes utiliza-se a linguagem \(\LaTeX\), mas será que ela é realmente a única opção?

Quando eramos crianças geralmente não tinhamos o costume de ler o manual das coisas não é mesmo? Particularmente eu sempre gostei de aprender como as coisas funcionavam diretamente com a prática para poder usá-las depois. Adorava buscar entender como as coisas se encaixavam ao montar os brinquedinhos do kinder-ovo sem ler as instruções ou criar diferentes combinações com lego customizados, por exemplo. Acredito que isso seja da natureza de toda criança!