{"id":1054112,"date":"2022-09-14T02:00:43","date_gmt":"2022-09-14T09:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/analise-exploratoria-de-dados-o-que-e-tipos-e-importancia\/"},"modified":"2026-01-19T10:39:41","modified_gmt":"2026-01-19T17:39:41","slug":"analise-exploratoria-de-dados-o-que-e-tipos-e-importancia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/analise-exploratoria-de-dados-o-que-e-tipos-e-importancia\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados: O que \u00e9, tipos e import\u00e2ncia"},"content":{"rendered":"\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O matem\u00e1tico americano John Tukey desenvolveu originalmente a <\/span><b>an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> na d\u00e9cada de 1970. Ainda hoje, as t\u00e9cnicas deste tipo de an\u00e1lise continuam a ser um m\u00e9todo muito utilizado no processo de descoberta de dados. &nbsp;<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para al\u00e9m da modeliza\u00e7\u00e3o formal ou do teste de hip\u00f3teses, a an\u00e1lise explorat\u00f3ria abre a porta a uma melhor compreens\u00e3o das vari\u00e1veis do conjunto de dados e das suas rela\u00e7\u00f5es. Tamb\u00e9m ajuda a determinar se a t\u00e9cnica estat\u00edstica que foi considerada para a an\u00e1lise de dados se \u00e9 adequada ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">O que \u00e9 a an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados?<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A an\u00e1lise explorat\u00f3ria \u00e9 amplamente utilizada pelos cientistas de dados quando analisam e investigam conjuntos de dados, resumindo as principais carater\u00edsticas dos dados para o m\u00e9todo de visualiza\u00e7\u00e3o. Ajuda a descobrir padr\u00f5es de dados, a detetar anomalias, a testar hip\u00f3teses e\/ou pressupostos. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Simplificando, pode ser definido como um m\u00e9todo que ajuda a determinar as melhores formas de manipular uma determinada fonte de dados para obter a resposta de que precisas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Import\u00e2ncia da an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados&nbsp;<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O principal objetivo da an\u00e1lise explorat\u00f3ria \u00e9 ajudar a analisar o conjunto de dados em profundidade antes de fazer suposi\u00e7\u00f5es, identificar erros \u00f3bvios, obter uma melhor compreens\u00e3o dos padr\u00f5es no conjunto de dados, descobrir valores at\u00edpicos e\/ou acontecimentos an\u00f3malos e, por \u00faltimo, mas n\u00e3o menos importante, descobrir as rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados \u00e9 extremamente importante para a an\u00e1lise de dados no dom\u00ednio da ci\u00eancia dos dados. Em primeiro lugar, \u00e9 utilizada para garantir que os resultados s\u00e3o v\u00e1lidos e aplic\u00e1veis a qualquer objetivo pretendido. &nbsp;<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Em segundo lugar, a an\u00e1lise de tipo explorat\u00f3rio ajuda as partes interessadas a garantir que fazem sempre as perguntas certas. Ajuda tamb\u00e9m a responder a perguntas sobre desvios-padr\u00e3o, vari\u00e1veis categ\u00f3ricas e intervalos de confian\u00e7a. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Finalmente, uma vez conclu\u00edda a an\u00e1lise explorat\u00f3ria dos dados e extra\u00eddos os conhecimentos, as suas carater\u00edsticas podem ser utilizadas para uma an\u00e1lise ou modela\u00e7\u00e3o de dados mais sofisticada, incluindo a aprendizagem autom\u00e1tica.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tipos de an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bem, existem principalmente quatro tipos de an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados, que s\u00e3o:<\/span><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Univariada n\u00e3o gr\u00e1fica:<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A an\u00e1lise univariada n\u00e3o gr\u00e1fica \u00e9 a forma mais simples de an\u00e1lise de dados e consiste numa \u00fanica vari\u00e1vel. Como se trata de uma \u00fanica vari\u00e1vel, n\u00e3o se trata de causas ou rela\u00e7\u00f5es. Em vez disso, o principal objetivo da an\u00e1lise univariada \u00e9 descrever os dados e encontrar padr\u00f5es nos mesmos. <\/span><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e1fico univariado:<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os m\u00e9todos n\u00e3o gr\u00e1ficos n\u00e3o podem fornecer uma imagem completa dos dados. Por isso, s\u00e3o necess\u00e1rios m\u00e9todos gr\u00e1ficos. Os tipos mais comuns de gr\u00e1ficos univariados s\u00e3o: <\/span><\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li><b>Gr\u00e1ficos de caule e de folhas:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Mostra todos os valores dos dados e a forma da distribui\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><b>Histogramas e gr\u00e1ficos de barras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">em que cada barra representa a frequ\u00eancia (contagem) ou propor\u00e7\u00e3o (contagem total\/contagem) de casos para uma gama de valores.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><b>Gr\u00e1ficos de caixa:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> representa graficamente o resumo de cinco n\u00fameros do m\u00ednimo, do primeiro quartil, da mediana, do terceiro quartil e do m\u00e1ximo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ul>\n<li>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Multivariada n\u00e3o gr\u00e1fica<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os dados multivariados resultam de mais do que uma vari\u00e1vel. De um modo geral, as t\u00e9cnicas de an\u00e1lise explorat\u00f3ria multivariada n\u00e3o gr\u00e1fica mostram a rela\u00e7\u00e3o entre duas ou mais vari\u00e1veis de dados atrav\u00e9s de tabula\u00e7\u00f5es cruzadas ou estat\u00edsticas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e1fico multivariado<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os dados multivariados utilizam gr\u00e1ficos quando mostram as rela\u00e7\u00f5es entre dois ou mais conjuntos de dados. O mais vulgarmente utilizado \u00e9 um gr\u00e1fico de barras agrupadas ou um gr\u00e1fico de barras em que cada agrupamento representa um n\u00edvel de uma das vari\u00e1veis e cada barra dentro de um agrupamento representa os n\u00edveis da outra vari\u00e1vel. <\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Outros tipos comuns de gr\u00e1ficos multivariados incluem:<\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><b>Gr\u00e1fico de dispers\u00e3o: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Utilizado para tra\u00e7ar pontos de dados num eixo horizontal e vertical para mostrar em que medida uma vari\u00e1vel \u00e9 afetada por outra.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><b>Gr\u00e1fico multivariado: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Uma representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica das rela\u00e7\u00f5es entre factores e uma resposta.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><b>Gr\u00e1fico de sequ\u00eancia de execu\u00e7\u00e3o:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Um gr\u00e1fico de linhas de dados tra\u00e7ado ao longo do tempo.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><b>Gr\u00e1fico de bolhas: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Uma visualiza\u00e7\u00e3o de dados que apresenta v\u00e1rios c\u00edrculos (bolhas) num gr\u00e1fico bidimensional.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><b>Mapa de calor: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Uma representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de dados em que os valores s\u00e3o representados por cores.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ferramentas de an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existem muitas ferramentas dispon\u00edveis para a an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados. Algumas das mais populares s\u00e3o R, Python e SAS. No entanto, cada uma tem os seus pontos fortes e fracos, pelo que \u00e9 essencial escolher a ferramenta certa para o trabalho. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O R \u00e9 uma excelente ferramenta para visualizar dados. Tem uma grande variedade de tabelas e gr\u00e1ficos que podem ser utilizados para explorar dados. Tamb\u00e9m tem muitas fun\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas que podem ser utilizadas para efetuar an\u00e1lises mais avan\u00e7adas. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Python \u00e9 outra ferramenta excelente para a an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados. Tem muitas das mesmas funcionalidades que o R, mas \u00e9 tamb\u00e9m mais f\u00e1cil de utilizar. Por conseguinte, Python \u00e9 uma excelente escolha para principiantes que pretendem iniciar-se na an\u00e1lise de dados. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O SAS \u00e9 um poderoso pacote de software estat\u00edstico que pode ser utilizado para an\u00e1lises explorat\u00f3rias. O SAS \u00e9 mais caro do que o R e o Python, mas vale a pena o investimento se precisares de efetuar c\u00e1lculos mais complexos. <\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">QuestionPro e an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podes sempre ter os teus dados de diferentes fontes de dados, e o QuestionPro pode definitivamente ajudar-te a recolher os dados do teu inqu\u00e9rito de v\u00e1rios canais. Mas o que acontece quando queres ir al\u00e9m dos dados que j\u00e1 foram coletados? \u00c9 a\u00ed que entra a an\u00e1lise do tipo explorat\u00f3ria. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As ferramentas de an\u00e1lise integradas do QuestionPro facilitam o in\u00edcio dessa an\u00e1lise. Podes ver rapidamente as estat\u00edsticas resumidas dos teus dados, criar visualiza\u00e7\u00f5es interactivas e muito mais. E como o QuestionPro se integra com o R, podes utilizar todas as poderosas ferramentas estat\u00edsticas que o R tem para oferecer. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se estiveres pronto para levar a tua an\u00e1lise de dados para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, o QuestionPro \u00e9 uma das ferramentas de que precisas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Conclus\u00e3o<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, podemos dizer que a an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados \u00e9 uma metodologia comprovada que pode ajudar os cientistas de dados a dar sentido a conjuntos de dados complexos. Ao utilizar visualiza\u00e7\u00f5es e outros m\u00e9todos, podes descobrir padr\u00f5es e rela\u00e7\u00f5es que n\u00e3o terias encontrado de outra forma. <\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A an\u00e1lise de tipo explorat\u00f3rio \u00e9, portanto, uma parte essencial de qualquer an\u00e1lise de dados, e esperamos que este artigo te tenha fornecido uma excelente introdu\u00e7\u00e3o ao assunto.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cria a tua conta gratuita QuestionPro e come\u00e7a a descobrir tudo o que o nosso software de inqu\u00e9rito tem para oferecer!<\/span><\/p>\n\n\n\n<br>\n<center>\n<a href=\"https:\/\/eu.questionpro.com\/a\/showEntry.do?lan=pt_PT&#038;custom1=blog\">\n        <button style=\"background: #ff9f00\">Cria uma conta gratuita<\/button>\n    <\/a>\n    <a href=\"https:\/\/contactar.questionpro.com\/t\/AM4X9Z3LxD?custom1=analise-exploratoria-de-dados-o-que-e-tipos-e-importancia\u201d target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n        <button>Agendar uma demonstra\u00e7\u00e3o<\/button>\n    <\/a>\n<\/center>\n<br>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O matem\u00e1tico americano John Tukey desenvolveu originalmente a an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados na d\u00e9cada de 1970. 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