Python para Dados: Como Utilizar em Análise de Dados

Introdução

Você já ouviu falar em análise de dados utilizando a linguagem de programação Python?

Nos dias atuais, os dados são considerados o novo ouro. A capacidade de analisar, extrair e interpretar informações pode fazer toda a diferença em uma empresa, um negócio ou até mesmo em decisões cotidianas. Python é uma ferramenta poderosa que torna esse processo mais acessível e intuitivo.

Neste artigo, exploraremos como utilizar essa linguagem para extrair, limpar e analisar dados, utilizando bibliotecas específicas para essas tarefas.

Por que escolher Python?

Uma dúvida muito comum entre iniciantes é: "Por que devo aprender e utilizar Python para análise de dados se existem outras ferramentas disponíveis?". A resposta está na simplicidade e versatilidade dessa linguagem.

Python é mais intuitivo e fácil de aprender se comparado a outras linguagens de programação. Além disso, possui uma vasta comunidade ativa e bibliotecas poderosas que facilitam a manipulação dos dados, podendo ser utilizado para análises, automatização de processos, Inteligência Artificial e outros.

Por essas razões, Python se tornou a escolha preferida de analistas, cientistas de dados e engenheiros de software ao redor do mundo, tornando o seu crescimento ainda mais potente.

Bibliotecas Essenciais para Análise de Dados

Antes de começarmos a exploração dos dados, é primordial conhecermos as principais bibliotecas que utilizaremos:

• Pandas: Facilita a manipulação e análise em formato tabular (DataFrames e Series). Permite a leitura, escrita, filtragem e agregação dos dados com facilidade.
• NumPy: Voltada para cálculos numéricos, trabalhando com arrays multidimensionais e fornecendo operações matemáticas otimizadas de forma eficiente.
• Matplotlib e Seaborn: Usadas para criar a visualização de dados em forma de gráficos estatísticos, animados e interativos. Oferecendo controle total sobre a personalização dos gráficos.
• Scikit-learn (sklearn): Fornece ferramentas para aprendizado de máquina, utilizando técnicas de processamento de dados, modelagem, avaliação e validação dos modelos estatísticos.

Passo a Passo da Análise de Dados com Python

1. Coleta de Dados

O primeiro passo é obter os dados que serão analisados. Eles podem vir de diversas fontes e locais, como planilhas, banco de dados, arquivos CSV, JSON e entre outros.

Exemplo de importação de um arquivo CSV com a biblioteca Pandas:

import pandas as pd
dataset = pd.read_csv("carros.csv") # Importando um arquivo CSV
print(dataset.head()) # Exibindo as primeiras linhas do conjunto de dados

2. Limpeza e Tratamento de Dados

Antes de cozinhar, é preciso limpar e organizar os ingredientes. Em dados, isso significa garantir que os dados estejam limpos e estruturados corretamente. Isso envolve remover dados duplicados, tratar dados ausentes ou inconsistências e padronizar formatos.

dataset.isnull().sum() # Verificando valores nulos

dataset.dropna(inplace=True) # Removendo valores nulos

dataset.fillna(0, inplace=True) # Substituindo valores ausentes por 0

Depois de tratarmos os valores, podemos começar a notar padrões e características coletivas ou individuais.

3. Análise Exploratória de Dados (EDA)

O objetivo dessa etapa é entender melhor os dados, identificar relações entre variáveis, identificar padrões e possíveis outliers (desvios). Algumas perguntas que podemos responder nessa etapa são:

• Quais são as colunas mais relevantes?
• Existe relação entre algumas variávies?
• Existem outliers (desvios) ou padrões inesperados?
• Quais são os principais indicadores dos dados?

Um dos primeiros passos é verificar os tipos de dados em cada coluna:

dataset.dtypes

Também podemos obter um resumo estatístico da "Quilometragem" em relação ao valor dos carros:

dataset[['Quilometragem', 'Valor']].describe()

A partir dessa descrição, podemos observar que o menor valor de um carro na base de dados é R$50.000,00 , enquanto o maior está em torno de R$149.489,00 , representando os limites inferior e superior de preço.

Para uma análise mais específica, podemos filtrar apenas carros com zero km e entender quais são as diferenças de preço em relação aos usados:

dataset.query("Zero_km == True")

Outra análise relevante é identificar os motores mais comuns na base de dados:

data_motor_count = dataset.groupby("Motor").size().reset_index(name="Quantidade")
data_motor_example = dataset.groupby("Motor")["Nome"].first().reset_index()

data_motor = pd.merge(df_motor_count, df_motor_example, on="Motor")
data_motor = data_motor.sort_values(by="Quantidade", ascending=False)

print(data_motor)

Além disso, podemos utilizar gráficos para visualizar melhor a distribuição dos valores dos veículos:

plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.histplot(df['Valor'], bins=10, kde=True)
plt.xlabel("Valor dos Veículos")
plt.ylabel("Frequência")
plt.title("Distribuição dos Preços dos Veículos")
plt.show()

A análise exploratória permite identificar padrões, tendências e possíveis inconsistências nos dados, fornecendo uma base sólida para tomada de decisões e insights estratégicos.

Conclusão

A análise de dados com Python é uma habilidade essencial para profissionais de diversas áreas. Com a utilização de bibliotecas especializadas, conseguimos importar, limpar, analisar e visualizar informações de maneira eficiente e acessível.

Se você ainda não utiliza Python para análise de dados, este é o melhor momento para ingressar nesse processo. Aprofunde-se nas bibliotecas mencionadas, pratique em um conjunto de dados modelo e veja como essa habilidade pode transformar suas análises de forma simples e eficaz!

Referências:

JORNADA DADOS. A importância do Python para um analista de dados: https://jornadadados.com/a-importancia-do-python-para-um-analista-de-dados/

CUBOS ACADEMY. Python para análise de dados: https://blog.cub