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Glossário

Análise exploratória de dados (EDA)

O que é Análise exploratória de dados (EDA)?

A análise exploratória de dados (EDA, do inglês exploratory data analysis) é o primeiro olhar, aberto, sobre um conjunto de dados: calculam-se valores-resumo, examinam-se distribuições e gráficos e procuram-se padrões, valores atípicos e valores em falta – ainda sem uma hipótese definida. Ajuda a avaliar a qualidade dos dados e a encontrar questões pertinentes para análises ou modelações posteriores. Exemplo: antes de uma previsão de vendas, a EDA revela que um mês foi registado de forma incompleta devido a uma migração de sistema.

Como o KI.ordo ajuda

O modelo "Analisar uma tabela" do KI.ordo dá uma primeira visão geral de indicadores, tendências e anomalias em dados CSV – os cálculos devem ser verificados novamente.

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Modelos correspondentes

Temas

  • Análise de dados
  • Estatística
  • Qualidade dos dados

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Termos relacionados

Data mining

O data mining é a pesquisa sistemática de padrões, relações e anomalias em grandes conjuntos de dados. Recorre a técnicas estatísticas e a métodos de machine learning, como clustering, classificação ou análise de associações. Um exemplo clássico é a análise do cabaz de compras no retalho, que mostra quais os produtos frequentemente comprados em conjunto – uma base para a gama, a colocação e as recomendações.

  • análise de dados
  • reconhecimento de padrões
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Limpeza de dados

A limpeza de dados consiste em detetar e corrigir entradas incorretas, duplicadas ou inconsistentes em conjuntos de dados. Os passos típicos incluem uniformizar grafias e formatos de data, remover espaços supérfluos e fundir duplicados como "Silva Lda" e "Silva Limitada". Dados limpos são um requisito para análises, envios em massa e aplicações de IA fiáveis.

  • qualidade dos dados
  • duplicados
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Modelo

Dados estruturados

Os dados estruturados seguem um esquema fixo com campos claramente nomeados, como tabelas, bases de dados ou objetos JSON com informações como nome, preço e data. As máquinas conseguem lê-los, filtrá-los e processá-los de forma fiável – ao contrário do texto livre ou das imagens. Nos sites, a marcação schema.org descreve, por exemplo, produtos, eventos ou FAQ, para que os motores de pesquisa e os sistemas de IA compreendam o conteúdo sem ambiguidade. A IA também consegue extrair dados estruturados de texto não estruturado.

  • dados
  • JSON
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Análise preditiva

A análise preditiva utiliza dados históricos, estatística e aprendizagem automática para estimar acontecimentos futuros prováveis. Responde a perguntas como: que clientes estão prestes a cancelar? De quanto stock será necessário no próximo mês? Quando é provável que uma máquina avarie? Os resultados são probabilidades, não certezas. O seu valor depende muito da qualidade dos dados e de as previsões se refletirem efetivamente em decisões e processos.

  • análise de dados
  • previsão
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