Boas Práticas de Análise Exploratória de Dados (EDA)

A EDA é fundamental para compreender a qualidade e as distribuições dos dados, além de possíveis problemas, antes da análise.

Compreenda Seus Dados

Comece carregando e inspecionando o conjunto de dados usando head() e str().

head(mtcars)
str(mtcars)

Verifique se Há Valores Ausentes

Detecte e trate dados ausentes usando is.na() e sum().

sum(is.na(mtcars))

Visualização das Distribuições

Use histogramas e gráficos de densidade para verificar as distribuições dos dados.

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

Detecção de Valores Atípicos

Os diagramas de caixa e o IQR podem ajudar a identificar valores atípicos em dados numéricos.

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

Exploração de Relações

Os gráficos de dispersão revelam possíveis relações entre variáveis.

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

Cálculo de Correlações

Use cor() para medir as relações entre variáveis numéricas.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Padronização e Normalização dos Dados

O escalonamento dos dados garante comparações justas entre variáveis.

scaled_data <- scale(mtcars[, c('mpg', 'hp')])

Resumo

Nesta lição, você aprendeu:

• Como verificar a estrutura dos dados e os valores ausentes.
• Como visualizar distribuições e detectar valores atípicos.
• Como analisar relações e correlações.