Introdução à Análise Exploratória de Dados (EDA)

A Análise Exploratória de Dados (EDA) ajuda a resumir conjuntos de dados e descobrir padrões, tendências e valores atípicos.

Visualização da Estrutura dos Dados

Use str() para verificar a estrutura de um conjunto de dados.

str(mtcars)

Resumo dos Dados

Use summary() para obter as principais estatísticas de cada variável.

summary(mtcars)

Verificação de Valores Ausentes

Use is.na() para detectar valores ausentes em um conjunto de dados.

sum(is.na(mtcars))

Visualização das Distribuições

Use hist() para criar histogramas de variáveis numéricas.

hist(mtcars$mpg, col='blue', main='Histogram of MPG')

Criação de Diagramas de Caixa

Use boxplot() para detectar valores atípicos em um conjunto de dados.

boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')

Gráficos de Dispersão

Use plot() para explorar as relações entre duas variáveis numéricas.

plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='green')

Detecção de Correlações

Use cor() para calcular os coeficientes de correlação entre variáveis numéricas.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Resumo

Nesta lição, você aprendeu:

• Como resumir conjuntos de dados usando summary() e str().
• Como visualizar distribuições e detectar valores atípicos.
• Como explorar as relações entre variáveis usando correlação e gráficos de dispersão.