Aprendendo Análise Exploratória de Dados com Python e filmes
Você sabe como os analistas descobrem padrões em grandes conjuntos de dados? Parece ser um bicho de sete cabeças, né? Mas na verdade, é mais fácil do que imaginamos. A Análise Exploratória de Dados (EDA) é o primeiro passo e com Python, esse caminho fica muito mais fácil.
A EDA é uma etapa usada por cientistas de dados para examinar um conjunto de dados, entender suas principais características e tirar conclusões iniciais. Nessa fase, é comum usar gráficos e visualizações para facilitar a compreensão das informações. Com a EDA, conseguimos descobrir padrões, erros, valores fora do comum, testar hipóteses e confirmar ou descartar suposições. Ela nos ajuda a decidir como organizar, tratar ou transformar os dados para obter respostas úteis.
Antes de usar modelos estatísticos ou partir para análises mais avançadas, é muito importante fazer essa primeira investigação nos dados. Assim, começamos a entender melhor cada variável e como elas se conectam. Essa etapa também ajuda a perceber se o método que a gente pretende usar realmente faz sentido para o tipo de dado que temos.
A EDA é como se fosse a nossa primeira conversa com os dados, com ela conseguimos transformar aquele monte de informação bagunçada em algo mais organizado e fácil de interpretar. É nesse momento que percebemos o que está faltando, o que está errado ou o que precisa ser ajustado. Mas, para tudo isso funcionar bem, tem uma coisa que não dá para esquecer: é essencial saber qual é a pergunta que você quer responder. Sem um objetivo claro, a chance de se perder no meio dos dados é grande.
Para realizar esse tipo de análise, uma das linguagens de programação mais utilizadas é o Python. Ele é fácil de aprender, tem uma linguagem clara e permite criar códigos de forma rápida, o que o torna muito popular entre pessoas que trabalham com dados. Com Python, é possível analisar um conjunto de dados, encontrar problemas como valores ausentes e decidir como tratá-los antes de aplicar técnicas de inteligência artificial ou aprendizado de máquina.
No meu caso, para praticar e aplicar a EDA, escolhi um tema que gosto muito, os filmes. Usei um conjunto de dados do IMDb, que reúne informações sobre diversos títulos. Esse tipo de dataset é bastante usado em projetos de ciência de dados, pois contém variáveis variadas e interessantes para explorar. Entre as principais colunas presentes, temos: o título do filme (Title), o gênero (Genre), o ano de lançamento (Year), a duração em minutos (Runtime), a nota média recebida (Rating) e a receita obtida (Revenue). Com essas informações, é possível fazer diversas análises, como verificar quais gêneros costumam ter as melhores ou piores avaliações, comparar a duração média dos filmes por tipo, observar tendências ao longo dos anos e analisar relações entre receita e nota ou entre o gênero e o sucesso financeiro. Esse dataset é ideal para quem está começando, pois contém dados numéricos e categóricos, que são fáceis de visualizar e interpretar.
Antes de iniciar a análise, é preciso preparar o ambiente de trabalho, ou seja, carregar as ferramentas que vamos usar e abrir o arquivo com os dados. No Python, usamos algumas bibliotecas que funcionam como caixinhas de ferramentas prontas para ajudar nesse processo. As principais são: pandas, que serve para ler e organizar os dados em formato de tabela (como uma planilha), e matplotlib.pyplot e seaborn, que são usadas para criar gráficos e tornar a visualização dos dados mais clara.
Depois que os dados são carregados, é comum encontrarmos informações incompletas ou incorretas. Por isso, a próxima etapa é a limpeza, remover ou corrigir valores faltando, duplicados ou incoerentes.
Com os dados limpos, partimos para a análise descritiva e visual. Essa parte consiste em observar os dados com atenção, calcular medidas como médias e frequências, e criar gráficos que nos ajudem a enxergar os padrões. Foi exatamente isso que fiz com o conjunto de dados sobre filmes. Como eu amo cinema, achei que esse tema tornaria a análise mais atrativa. Afinal, quem nunca pesquisou a nota de um filme antes de assisti-lo? É uma prática muito comum buscarmos avaliações do público ou da crítica antes de decidir assistir algo. Eu, particularmente, faço muito isso. Os dados que usei nessa análise são fictícios, criados apenas para fins didáticos, e os gráficos foram gerados com a ajuda de inteligência artificial. Mesmo assim, eles cumprem bem o papel de mostrar, na prática, como a EDA funciona. Através dela, conseguimos entender melhor o comportamento dos dados e fazer comparações com mais facilidade. 
A análise descritiva e visual é importante porque é ela que nos ajuda a entender de verdade o que os dados estão dizendo antes de tomar qualquer decisão mais complexa. Como isso, conseguimos enxergar padrões, como por exemplo, perceber que filmes de drama costumam ter notas mais altas. Também dá para comparar categorias, como descobrir qual gênero costuma ter filmes mais longos, em média.
Além disso, esse tipo de análise ajuda a identificar possíveis problemas, como notas muito baixas ou valores que fogem do normal, o que pode indicar algum erro ou algo que precisa ser revisto. Tudo isso facilita bastante na hora de decidir os próximos passos da análise, como qual técnica usar ou qual modelo aplicar.
A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa essencial para entender um conjunto de dados antes de seguir com análises mais avançadas. Ela nos ajuda a identificar padrões, valores ausentes e possíveis problemas, além de revelar informações importantes que muitas vezes passam despercebidas.
Com o uso do Python, esse processo se torna mais simples e visual, sendo acessível mesmo para quem está começando, como foi o meu caso. A EDA funciona como um diagnóstico inicial, que orienta decisões e evita conclusões erradas, tornando a análise mais segura e eficiente.
Referências
https://www.kaggle.com/code/imoore/intro-to-exploratory-data-analysis-eda-in-python
https://www.inf.ufsc.br/~andre.zibetti/probabilidade/aed.html https://www.kaggle.com/datasets/PromptCloudHQ/imdb-data
https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/exploratory-data-analysis
