1. Análise de dados mais rápida e eficiente: as técnicas de EDA podem ajudar a identificar padrões, tendências e relacionamentos em dados de forma rápida e eficiente, permitindo percepções mais rápidas e tomadas de decisão mais informadas.
2. Melhor compreensão da qualidade dos dados: A análise exploratória pode ajudar a identificar erros, inconsistências e dados ausentes em conjuntos de dados, permitindo análises mais precisas e confiáveis.
3. Visualização de dados aprimorada: o EDA pode ajudar a criar visualizações interativas e envolventes que comunicam dados complexos de maneira mais acessível e compreensível.
4. Identificação de outliers: Identificar outliers nos dados pode ajudar a identificar padrões ou observações incomuns ou inesperados, levando a análises adicionais e insights potenciais.
5. Identificação de variáveis que podem ser úteis na modelagem preditiva: A análise exploratória pode ajudar a identificar variáveis ou recursos que tenham um forte relacionamento com a variável alvo e podem ser úteis na modelagem preditiva.
6. Melhor compreensão do processo de geração de dados: A EDA pode ajudar a descobrir padrões ou relacionamentos subjacentes nos dados, levando a uma melhor compreensão do processo de geração de dados e possíveis relações causais.
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