análise exploratória de dados

Neste artigo, vamos apresentar técnicas e métodos úteis para analisar séries temporais e entender suas características. Mostramos as aplicações e interpretações de cada técnica com exemplos de dados reais, usando as linguagens de programação R e Python.
Neste artigo entenderemos sobre a importância da visualização de dados e veremos o que é, como funciona e como gerar gráficos de linha. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
Neste artigo entenderemos sobre a importância da visualização de dados e veremos o que é, como funciona e como gerar gráficos de boxplot. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
Se não fosse o gráfico de dispersão, a famosa curva de Phillips jamais teria sido descoberta pelos economistas. Essa é uma afirmação forte, mas retrata o poder que a visualização de dados desempenhou nos anos 50 no avanço da pesquisa econômica. Apesar de ser simples, o gráfico de dispersão é útil para entender os dados e suas relações. Neste artigo mostramos as principais aplicações e exemplos práticos feitos em R e Python.
Neste artigo navegamos pelas definições, fórmulas, cálculos e computação das estatísticas descritivas de dados do tipo série temporal e/ou corte transversal. Mostramos na prática, em R e Python, como gerar um sumário para reportar e analisar os dados rapidamente.

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