Ao iniciar a análise de um conjunto de dados é necessário entender suas características, possíveis problemas, entre outras particularidades que podem ajudar o cientista de dados no decorrer do estudo. A seguir explico o que é a análise exploratória de dados e como pode ser feita com a ajuda do R.
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Recentemente expliquei sobre como construir gráficos básicos com R, sem a utilização de muitos recursos. Neste artigo mostro como utilizar o ggplot2, recurso da biblioteca tidyverse, com ele será possível ter mais opções de gráficos e ferramentas para elaborar os seus estudos.
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Ao escrever o artigo “Gráficos: conte histórias com os tipos mais utilizados!” mostrei como eles são importantes, quando se trata da representação de informações, pois, facilitam a visualização de dados e enriquecem os relatórios, de modo que, os mais leigos em matemática ou estatística, consigam absorver o conhecimento necessário. Nesse artigo vou mostrar como utilizar seis gráficos super importantes, na linguagem R.
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A quantidade de dados que uma empresa produz, nos dias de hoje, é imensa. Pense em cada processo, a quantidade de informações geradas: sobre movimentos, acontecimentos, resultados, números, entre outros.
O que ocorre é que muitos desses dados são perdidos no dia a dia. Se hoje a informação é um ativo da empresa, um bem, não utilizá-la ou mesmo ignorar a existência dela, é um grande desperdício.
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O R é uma das linguagens mais utilizadas quando se trata de ciência de dados. Na minha opinião é muito simples e eficiente para o que propõe, facilitar a elaboração de estudos estatísticos. A similaridade de comandos com outras linguagens proporciona, quem já tem conhecimento prévio em programação, aprender rapidamente.
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