Quais as principais utilidades práticas da realização:
De uma análise descritiva nas observaçōes de uma determinada variável de interesse (indicador) que se pretenda entender como se comporta?
De uma análise descritiva nas observaçōes de uma determinada variável de interesse (indicador) que se pretenda entender como se comporta?
Passo 1
O enunciado pede para listar as utilidades práticas de se realizar uma análise descritiva em observações de um indicador qualquer, ou seja, entender como essa variável se comporta. O conteúdo da matéria é estatística descritiva, que usa medidas e gráficos para resumir e explorar dados.
Passo 2
Uma das primeiras ações da análise descritiva é calcular medidas de posição e de dispersão, pois elas condensam milhares de observações em poucos números que indicam onde ficam o “centro” e o “espalhamento” dos dados.
Em seguida, construímos representações gráficas (histogramas, boxplots, diagramas de dispersão) para visualizar a forma da distribuição, identificar assimetrias, possíveis multimodalidades e tendências gerais.
Em seguida, construímos representações gráficas (histogramas, boxplots, diagramas de dispersão) para visualizar a forma da distribuição, identificar assimetrias, possíveis multimodalidades e tendências gerais.
Passo 3
Outro ponto fundamental é a detecção de outliers e problemas de qualidade: valores extremos ou inconsistentes podem indicar erros de medição, necessidade de limpeza ou fenômenos reais que merecem investigação.
Com as estatísticas e gráficos em mãos, podemos orientar escolhas de modelos estatísticos ou de machine learning (por exemplo, testar normalidade, definir transformações) e fundamentar decisões de negócio ou políticas baseadas em evidências.
Com as estatísticas e gráficos em mãos, podemos orientar escolhas de modelos estatísticos ou de machine learning (por exemplo, testar normalidade, definir transformações) e fundamentar decisões de negócio ou políticas baseadas em evidências.
Passo 4
Por fim, os resultados da análise descritiva servem para montar relatórios e dashboards claros, facilitando a comunicação dos insights com outros analistas, gestores ou público em geral.
Resposta
- Resumir o comportamento do indicador por meio de medidas de posição (média, mediana, moda) e de dispersão (desvio-padrão, variância, intervalo).
- Visualizar a forma da distribuição e padrões com gráficos (histogramas, boxplots, etc.).
- Identificar outliers e problemas de qualidade nos dados.
- Informar e embasar a escolha de modelos estatísticos ou de machine learning.
- Apoiar decisões de negócio ou políticas com base em evidências quantitativas.
- Facilitar a comunicação de resultados por meio de relatórios e dashboards claros.