Memorial de projetos : análise exploratória de dados

Abstract

Resumo: A análise exploratória de dados representa uma das etapas mais fundamentais no processo de descoberta de conhecimento e construção de soluções baseadas em ciência de dados. Seu principal objetivo é permitir uma compreensão inicial dos dados por meio da investigação de suas características, distribuição, correlações e possíveis inconsistências. Ao longo do curso, percebi a importância desse processo não apenas como uma fase preliminar, mas como um recurso estratégico para orientar decisões e escolhas metodológicas mais assertivas. Através de técnicas como estatísticas descritivas, visualização gráfica e identificação de padrões, a análise exploratória oferece insights valiosos que muitas vezes passam despercebidos em análises superficiais. Além disso, ela desempenha papel crucial na detecção de valores atípicos, dados ausentes e possíveis vieses que poderiam comprometer resultados posteriores. Refletindo de forma pessoal, compreendo que essa prática amplia a visão crítica e analítica do profissional, já que exige não apenas domínio técnico, mas também sensibilidade para interpretar os contextos em que os dados estão inseridos. Para mim, trabalhar com análise exploratória significa desenvolver a habilidade de dialogar com os dados, de modo a construir narrativas coerentes e embasadas, capazes de apoiar tanto a pesquisa acadêmica quanto a tomada de decisão em cenários organizacionais. Por isso, considero que esse tema é central dentro da ciência de dados e que seu estudo contribuiu de forma significativa para a consolidação do meu aprendizado e para o desenvolvimento das competências necessárias à minha formação

Abstract: Exploratory data analysis is one of the most fundamental stages in the process of knowledge discovery and the development of data science-based solutions. Its main objective is to provide an initial understanding of the dataset by investigating its characteristics, distribution, correlations, and potential inconsistencies. Throughout the course, I realized the importance of this process not only as a preliminary step, but also as a strategic resource that guides decisions and methodological choices with greater accuracy. By applying techniques such as descriptive statistics, graphical visualization, and pattern identification, exploratory analysis provides valuable insights that often go unnoticed in more superficial approaches. Furthermore, it plays a crucial role in detecting outliers, missing values, and potential biases that could compromise later results. From a personal perspective, I understand that this practice enhances critical and analytical thinking, as it requires not only technical skills but also the ability to interpret the contexts in which data is embedded. For me, working with exploratory data analysis means developing the capacity to "dialogue with the data," building coherent and evidence-based narratives that support both academic research and organizational decision-making. Therefore, I consider this topic central within the field of data science, and its study has significantly contributed to consolidating my learning process and to the development of the competencies necessary for my professional formation