O Tableau Public é um aplicativo de análise e visualização de dados que permite aos usuários publicar dados interativos na web. A versão gratuita do Tableau é limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milhão de linhas de dados.
A análise de dados tornou-se uma parte essencial de qualquer negócio ou actividade de investigação. Com o aumento dos grandes volumes de dados, tornou-se crucial dispor de software que possa analisar eficientemente grandes quantidades de informação. Existem várias aplicações disponíveis que podem lidar com a análise de dados, mas qual é a melhor?
Qual é o software estatístico que mais utiliza?
Existem vários pacotes de software estatístico disponíveis que são normalmente utilizados para a análise de dados. Alguns dos mais populares incluem o SPSS, o SAS e o R. O SPSS é uma aplicação comercial de fácil utilização e amplamente utilizada na investigação em ciências sociais. O SAS é outra aplicação comercial que é utilizada por grandes empresas e agências governamentais. O R é uma aplicação gratuita e de código aberto, popular entre os cientistas e investigadores de dados.
Quando se faz referência a software estatístico numa referência, é essencial fornecer o máximo de informação possível. Isto pode incluir o nome do software, a versão e o editor. Por exemplo, uma referência para o SPSS pode ter o seguinte aspeto: IBM Corp. (2017). IBM SPSS Statistics for Windows, Versão 25.0. Armonk, NY: IBM Corp.
De forma correspondente, que actividades fazem parte da análise da porta de dados?
A análise de portabilidade dos dados envolve várias actividades, incluindo a recolha, a limpeza, a transformação, a modelação e a interpretação dos dados. A recolha de dados envolve a recolha de dados de várias fontes, como inquéritos, experiências ou bases de dados. A limpeza envolve a remoção de erros e valores anómalos dos dados. A transformação envolve a conversão dos dados num formato adequado para análise. A modelação envolve a criação de modelos estatísticos para explicar as relações entre variáveis. A interpretação consiste em tirar conclusões e fazer recomendações com base na análise.
Quais são as ferramentas mais utilizadas no quotidiano de um analista de dados e um exemplo de utilização estratégica dessas ferramentas?
As ferramentas mais utilizadas para a análise de dados incluem folhas de cálculo, software estatístico e ferramentas de visualização de dados. As folhas de cálculo, como o Excel, são utilizadas para organizar e gerir dados. O software estatístico, como o R e o SAS, é utilizado para análise e modelação avançadas de dados. As ferramentas de visualização de dados, como o Tableau e o Power BI, são utilizadas para criar representações visuais dos dados. Um exemplo de utilização estratégica destas ferramentas pode ser a utilização de uma combinação de Excel e Tableau para criar dashboards interactivos que permitam às partes interessadas explorar e compreender os dados em tempo real.
Tendo isto em mente, como é que se faz uma análise de dados estatísticos?
A análise de dados estatísticos envolve várias etapas, incluindo a definição da questão de investigação, a recolha de dados, a limpeza e transformação de dados, a realização de testes estatísticos e a interpretação dos resultados. O primeiro passo consiste em definir a questão de investigação e determinar os métodos estatísticos adequados a utilizar. O segundo passo é a recolha de dados, quer através da realização de inquéritos, experiências ou utilizando conjuntos de dados existentes. A terceira etapa consiste em limpar e transformar os dados para garantir que são adequados para análise. A quarta etapa consiste em efectuar testes estatísticos para determinar a importância das relações entre as variáveis. A última etapa consiste em interpretar os resultados e tirar conclusões com base na análise.
Em conclusão, existem várias aplicações disponíveis para a análise de dados, incluindo o SPSS, o SAS e o R. A análise de dados envolve várias actividades, incluindo a recolha de dados, a limpeza, a transformação, a modelação e a interpretação. As ferramentas mais utilizadas para a análise de dados incluem folhas de cálculo, software estatístico e ferramentas de visualização de dados. Para efectuar uma análise estatística de dados, é necessário definir a questão de investigação, recolher dados, limpar e transformar dados, realizar testes estatísticos e interpretar resultados.
A função “cont se” no Excel é utilizada para calcular o erro padrão de um conjunto de dados contínuos. Para utilizar esta função, é necessário introduzir o intervalo de dados na fórmula, da seguinte forma “=STDEV(intervalo)/SQRT(COUNT(intervalo))”. Isto dar-lhe-á o valor do erro padrão para o conjunto de dados. No entanto, é importante notar que esta função assume que o conjunto de dados é normalmente distribuído.
Para activar a estatística descritiva no Excel, comece por seleccionar os dados que pretende analisar. Em seguida, aceda ao separador “Dados” e seleccione “Análise de dados”. Se não vir “Análise de dados” no separador “Dados”, poderá ter de a activar indo a “Ficheiro” > “Opções” > “Suplementos” > “Suplementos do Excel” > “Analysis ToolPak” > “OK”. Depois de ter seleccionado “Análise de dados”, escolha “Estatísticas descritivas” e clique em “OK”. Finalmente, seleccione o intervalo de entrada e o intervalo de saída para a sua análise e clique em “OK”. As estatísticas descritivas dos seus dados serão então apresentadas no intervalo de saída.