Univariada e depois bivariada
De colunas individuais a relações.
Univariada e depois bivariada é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
One Column, Then Two
Good EDA has an order. First understand each column alone, then study how pairs move together. Start univariate, finish bivariate. 📊
What Univariate Means
Looking at a single column on its own is univariate analysis. You ask what is typical and how spread out the values are.
Histograms Show Shape
For one numeric column, a histogram reveals its shape: bell, skewed, or lumpy. Shape hints at how to model it later.
df["age"].hist()Bar Charts for Categories
For a single label column, a bar chart of value_counts shows which categories dominate and which are rare.
df["plan"].value_counts().plot.bar()Center and Spread
Each numeric column has a center, like the mean, and a spread, like the standard deviation. Together they summarize it in two numbers.
Now Compare Two Columns
Once columns make sense alone, study pairs. Bivariate analysis asks whether two variables rise and fall together.
Number vs Number
For two numeric columns, a scatter plot shows whether they trend together, oppose, or scatter with no link at all.
df.plot.scatter(x="tenure", y="charges")Category vs Number
To compare a number across groups, group then summarize. A grouped mean shows how charges differ by plan in one line.
df.groupby("plan")["charges"].mean()Category vs Category
For two label columns, a crosstab counts every combination, so you can see which pairs appear together often.
pd.crosstab(df["plan"], df["churn"])Quantify the Link
A scatter hints, but a number confirms. The correlation between two numeric columns measures how tightly they move together.
df["tenure"].corr(df["charges"])Always Build Up in Order
Jumping to relationships before knowing each column hides traps. The univariate-first order keeps your conclusions trustworthy.
Quick Check
You want to see if two numeric columns move together.
Recap: Single Then Paired
You explore one column with histograms and bars, then pairs with scatters, groupings, and correlation. Order keeps insights honest. ✅
Perguntas Frequentes
A aula “Univariada e depois bivariada” é grátis?
Sim — o texto completo de “Univariada e depois bivariada” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Univariada e depois bivariada”?
De colunas individuais a relações. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Univariada e depois bivariada”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Definir as perguntas primeiro
- Analisar o perfil de cada coluna
- Univariada e depois bivariada
- Anotar o que você descobriu