Como usar Python para análise de dados
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A análise dados é o processo de coletar, organizar, interpretar e visualizar dados para extrair informações valiosas e auxiliar na tomada de decisões.
A análise de dados é um procedimento que visa transformar números e informações em insights para a tomada de decisão. Apesar de ser usada em diferentes áreas, é no universo corporativo que a técnica ganha destaque.
O processo surge como o responsável por transformar um banco de dados muito volumoso e desestruturado, característico do big data, em oportunidades reais. Fazer com que relatórios e números possam ser usados a favor do desenvolvimento empresarial.
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Quando escolher Python?
Python é a melhor escolha quando se deseja uma linguagem versátil, com uma ampla gama de bibliotecas, integração com Machine Learning e inteligência artificial, além de uma sintaxe intuitiva. Ele é amplamente adotado em empresas de tecnologia, Fintechs, HealthTechs e até no setor acadêmico.
Por outro lado, se o foco for análise estatística pura, R pode ser uma melhor opção. Para manipulação de grandes volumes de dados estruturados, SQL é indispensável. Já Julia pode ser interessante para cientistas de dados que precisam de alto desempenho em cálculos numéricos.
Python é utilizado em diversos setores para análise de dados.
Setor Financeiro
- Detecção de fraudes: Algoritmos de Machine Learning são usados para identificar transações suspeitas.
- Previsão de mercado: Modelos preditivos analisam tendências econômicas.
E-commerce
- Personalização de recomendações: Análise de histórico de compras para sugerir produtos aos clientes.
- Gestão de estoque: Modelos preveem a demanda de produtos e otimizam os níveis de estoque.
Saúde
- Diagnósticos médicos: Algoritmos analisam exames e ajudam na identificação precoce de doenças.
- Otimização de atendimentos: Análise de dados hospitalares para reduzir o tempo de espera de pacientes.
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A importância da análise dados é que serve para empresas e profissionais para:
- Identificar padrões e tendências;
- Tomar decisões baseadas em fatos e não em suposições;
- Otimizar processos e reduzir custos;
- Prever comportamentos e riscos.
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Python é uma das linguagens mais usadas para análise de dados porque possui bibliotecas poderosas como:
- Pandas – Manipulação e análise de dados.
- NumPy – Cálculos matemáticos e estatísticos.
- Matplotlib & Seaborn – Visualização de dados com gráficos.
- Scikit-learn – Algoritmos de Machine Learning para análise preditiva.
Vamos falar um pouco sobre como usar cada biblioteca dessas:
A biblioteca Pandas é essencial para manipulação e análise de dados estruturados. Ela permite trabalhar com Data Frames, que são tabelas organizadas como planilhas do Excel.
Principais funcionalidades do Pandas:
- Leitura e escrita de arquivos (CSV, Excel, JSON, SQL);
- Filtragem e seleção de dados;
- Estatísticas descritivas;
- Junção e agregação de dados.
O NumPy (Numerical Python) é usado para trabalhar com arrays multidimensionais e realizar operações matemáticas complexas de forma eficiente.
Principais funcionalidades do NumPy
- Criação e manipulação de arrays;
- Operações matemáticas avançadas;
- Estatísticas básicas;
- Geração de números aleatórios.
A visualização de dados ou Matplotlib e Seaborn é essencial para identificar padrões e tomar decisões estratégicas.
- Matplotlib: Gráficos básicos (barras, linhas, dispersão, histogramas);
- Seaborn: Extensão do Matplotlib com gráficos mais estilizados e fáceis de usar.
O Scikit-learn é uma biblioteca que facilita a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para análises preditivas.
Principais funcionalidades do Scikit-learn:
- Regressão e classificação (Ex: previsão de preços, detecção de fraudes);
- Clusterização de dados (agrupamento automático);
- Avaliação de modelos.
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A linguagem Python é uma aliada poderosa para a análise de dados, desde a importação até a visualização.
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Referências:
Segundo um estudo da Harvard Business Review (2023), a análise de dados tem sido um fator-chave para decisões estratégicas
Harvard Business Review. (2023). The Role of Data Analytics in Business Decisions.
