Melhor repositório para o analista de dados
A análise exploratória de dados (EDA) é o ponto de partida para entender um conjunto de dados. Em meu último projeto, desenvolvi um script em Python que automatiza etapas essenciais dessa análise, tornando o processo mais eficiente e acessível.
O que o script faz?
O objetivo é proporcionar uma visão completa e confiável do conjunto de dados, abrangendo:
- Carregamento de dados: informações básicas, tipos de dados e identificação de valores faltantes.
- Tratamento de dados faltantes: substituição de valores ausentes pela mediana (numéricos) ou moda (categóricos).
- Detecção de outliers: identificação e remoção usando o método IQR.
- Análises estatísticas: medidas descritivas, correlação de Pearson, teste qui-quadrado, teste t de Student e ANOVA.
- Visualizações: Histogramas, boxplots e matrizes de correlação para explorar padrões e relações.
Por que usar um EDA?
Antes de criar modelos ou tomar decisões baseadas em dados, um EDA bem estruturado é crucial para garantir qualidade e confiabilidade. Este script não só facilita esse processo como também oferece insights visuais e estatísticos que auxiliam na identificação de tendências, padrões e anomalias.
Como usar?
Com apenas algumas linhas de código e bibliotecas populares como Pandas, Seaborn e SciPy, você pode executar o script, carregar um arquivo CSV e realizar análises completas. Todo o processo é interativo, permitindo ajustar as ações conforme a necessidade.
Conclusão
Este projeto reforça como ferramentas simples podem impulsionar a análise de dados. Se você se interessa por projetos como esse, confira o código completo no GitHub e compartilhe sua opinião!
📌 Link para o repositório no GitHub: https://github.com/suelio/auto_EDA
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