Quais os dois aspectos que podemos utilizar para fundamentar a importância da realização de uma análise descritiva em um conjunto de dados?

Passo 1

O enunciado pede dois aspectos que fundamentem a importância de fazermos uma análise descritiva num conjunto de dados. Esse tema pertence à Estatística Descritiva e Exploração de Dados, cuja função é oferecer uma visão inicial da amostra antes de partir para modelagem ou inferência.

Passo 2

Primeiro aspecto: sumarização e organização da informação. A análise descritiva usa medidas como a média \bar{x}, a mediana \tilde{x}, o desvio padrão \sigma, quartis e gráficos (histogramas, boxplots etc.) para condensar centenas ou milhares de observações em poucos números e figuras. Essa sumarização permite entender de forma rápida:
• Onde os dados se concentram (tendência central).
• Quão dispersos eles estão (variabilidade).
• Se há assimetrias ou caudas longas na distribuição.

Passo 3

Segundo aspecto: detecção de problemas e orientação das etapas seguintes. Ao olhar estatísticas descritivas e representações gráficas, conseguimos identificar:
• Valores atípicos (outliers) que podem distorcer modelos.
• Dados faltantes ou inconsistentes que exigem limpeza.
• Padrões ou relações iniciais que guiam a escolha de métodos inferenciais ou de machine learning.

Resposta

  1. Sumarização e organização dos dados para revelar tendência central, dispersão e forma da distribuição.
  2. Detecção de outliers, valores faltantes e inconsistências, além de fornecer insights que orientam limpezas e análises posteriores.

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