Criada para produzir códigos de maneira rápida, a linguagem de programação Python é uma cartada na análise de dados. Até mesmo para quem não tem um conhecimento aprofundado, a ferramenta apresenta resultados interessantes na hora de realizar essa tarefa.
Um dos pontos importantes para colocar em prática antes de iniciar uma análise de dados é identificar quais questões deverão ser resolvidas. Com respostas mais claras para iniciar o trabalho, o próximo passo é construir um projeto que possa incluir o uso do Python.
Por conta do grande suporte que recebe da comunidade científica, essa linguagem se tornou uma das mais populares. “Ela pode ser considerada uma das mais fáceis de aprender, sendo muito intuitiva e mais simples de usar e manter”, observa Lucas Guerreiro, doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional e pesquisador em IA (Inteligência Artificial) do Pecege.
Adotando o Python
Essa linguagem de programação pode ser aplicada em todas as fases da análise de dados, já que ela é bem robusta para programação em geral e tem muitas bibliotecas de apoio, como a própria exploração e a visualização de dados.
Segundo Guerreiro, o Python não precisa ser usado como linguagem única e sim combinada com outras. Entretanto, por ser completo é, em geral, empregado sozinho na análise de dados.
Para resumir o processo de análise de dados, ele cita 5 passos:
- Definir questões: antes de começar a fazer uma análise ou coletar dados, é importante ter em mente quais perguntas pretende resolver com essa tarefa. Também deve-se saber as limitações das perguntas e como obter os dados.
- Medir resultados: com base nas perguntas da análise, deve-se saber quais resultados serão medidos e como serão apurados. Tendo esse objetivo claro, é possível direcionar melhor o programa para atender as expectativas.
- Coleta de dados: sabendo o que está buscando e como medir, pode-se obter os dados e organizá-los. Nessa etapa também cabe avaliar se todos os dados serão de novas bases ou se cabe fazer uso de bases existentes para encorpar os dados.
- Análise de dados: somente nesse momento podemos passar a trabalhar com os dados de fato – a partir dos dados coletados na etapa anterior e sempre com o objetivo de responder as perguntas iniciais da análise. Interessante também fazer uso de gráficos nessa etapa para melhorar a visualização dos resultados e entender se a análise está atendendo o objetivo inicial.
- Interpretação dos resultados: Concluída a análise, ela pode não responder detalhadamente a questão ou trazer insights que evidenciem algo prático. Para isso é importante a interpretação dos resultados, podendo provar, desmistificar as perguntas iniciais ou até originar novos questionamentos, podendo-se repetir o processo até atingir o objetivo da análise.
Bibliotecas para análise de dados
As bibliotecas auxiliam no desenvolvimento de determinadas tarefas. Elas são partes de códigos, prontas para uso e que facilitam muito o processo de análise de dados.
É possível utilizar bibliotecas independentes ou em conjunto. Algumas das mais utilizadas em análise de dados são: Numpy, Pandas, Matplotlib e Scipy.
Guerreiro explica que Numpy é muito empregada no processamento de matrizes e operações científicas complexas. Já a Pandas é uma biblioteca que oferece facilidades no uso de estruturas complexas, fornecendo uma estrutura de dados específica para análise. Além disso, traz diversos data sets prontos para uso.
Na Matplotlib, uma das melhores para visualização de dados, é possível criar gráficos de forma simplificada, para entender o significado dos dados ou os resultados encontrados. Por fim, a Scipy integra algumas ferramentas estatísticas e de otimização, que facilitam cálculos complexos.
“O uso de bibliotecas é essencial para realizar as mais diversas tarefas em análise de dados e encurtam processos que demandariam a construção ‘do zero’ de códigos para um programa”, finaliza o pesquisador.
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