O que é uma variável quantitativa? E uma variável qualitativa? Quais são os exemplos dessas variáveis? E quais ferramentas de análise exploratória de dados podem ser usadas para cada caso? Neste artigo mostramos as diferenças entre os principais tipos de variáveis usadas em ciência de dados e vemos exemplos práticos com dados públicos.
Neste post, veremos quais são os principais formatos nos quais os dados costumam ser disponibilizados e aprenderemos, através de exemplos práticos, sobre as ferramentas de ciência de dados para coletar essas informações, sejam de fontes nacionais ou internacionais, seja usando o R ou o Python.
Neste artigo percorremos o ciclo de análise de dados de ponta a ponta, visando resolver um problema de assimetria de informação no mercado de combustíveis. Mostramos uma visão geral sobre o processo de análise de dados no dia a dia de trabalho, dando ênfase na linha de raciocínio por trás de cada etapa e ressaltando ferramentas e alternativas que podem ser utilizadas.
Com o aumento da disponibilidade de dados, torna-se fundamental conhecer técnicas e métodos para analisá-los e utilizá-los de forma estratégica. Nesse contexto, é importante compreender como os dados são estruturados e quais ferramentas podem ser usadas para trabalhar com eles. Neste artigo, exploramos os conceitos das principais estruturas de dados, mostramos exemplos e aplicações em R e Python para trabalhar com dados de série temporal e corte transversal.
É possível automatizar todo o processo de coleta e visualização de dados construindo um Dashboard no Python. O processo de coleta é feito por meio da biblioteca yfinance. O Dashboard é construído no ambiente da biblioteca Dash e os gráficos construídos por meio do Plotly.