Ciência de Dados - Análise exploratória.

O que é a Análise Exploratória de Dados (EDA)?

• Um processo inicial e necessário na Ciência de Dados

• Um método de coleta de dados

• Uma técnica de visualização de dados

• Um tipo de banco de dados

Qual é o objetivo principal da Análise Exploratória de Dados (EDA)?

• Explorar e analisar conjuntos de dados para resumir suas características principais

• Coletar dados de diferentes fontes

• Armazenar dados em bancos de dados

• Criar modelos preditivos

Com que frequência a Análise Exploratória de Dados (EDA) utiliza métodos visuais?

• Frequentemente

• Raramente

• Nunca

• Apenas em casos específicos

O que é a Análise Exploratória de Dados (EDA)?

• Uma prática para criar gráficos bonitos

• Uma fase para identificar padrões, anomalias, testar hipóteses e verificar suposições

• Um método para armazenar dados

• Uma técnica para deletar dados desnecessários

Qual é o objetivo principal da EDA?

• Criar relatórios financeiros

• Usar diversas técnicas para entender melhor os dados

• Desenvolver novos softwares

• Melhorar a segurança dos dados

Qual é a abordagem fundamental da EDA?

• Visual e estatística

• Matemática e lógica

• Teórica e prática

• Analítica e descritiva

Quais tipos de gráficos são comumente utilizados na EDA?

• Gráficos de barras e gráficos de linhas

• Histogramas, gráficos de dispersão e box plots

• Gráficos de pizza e gráficos de radar

• Gráficos de área e gráficos de bolhas

Para que são utilizadas as visualizações na EDA?

• Para criar modelos preditivos

• Para visualizar distribuições e relações entre variáveis

• Para realizar cálculos complexos

• Para armazenar grandes volumes de dados

O que é importante entender sobre a EDA para iniciantes?

• Que é apenas sobre a aplicação de técnicas.

• Que é sobre a curiosidade e a investigação dos dados.

• Que não permite fazer perguntas sobre os dados.

• Que não utiliza visualizações e estatísticas básicas.

O que a EDA nos permite fazer?

• Aplicar técnicas sem investigar os dados.

• Fazer perguntas sobre os dados e buscar respostas através de visualizações e estatísticas básicas.

• Evitar perguntas sobre os dados.

• Utilizar apenas técnicas avançadas sem visualizações.