Del curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
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Transformando distribuições de dados - Tutorial de Python
Del curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
Transformando distribuições de dados
Para finalizar esse capítulo, vamos falar sobre colocar os nossos dados em escala. Colocar os dados em escala ajuda a evitar que variáveis com grandezas diferentes, levam a conclusões erradas. Por exemplo, imagine que você quer medir o impacto das estratégias de marketing para as campanhas de fim de ano nas vendas de uma loja. Para isso, você está comparando as vendas diárias de dezembro de 1990 e dezembro de 2016. Você percebe que em 1990, a média de valor gasto por venda aumenta, diariamente, 20 reais, e em 2016, a média de gasto diário, aumenta, diariamente, 200 reais. Será que essa diferença de 180 reais é resultado das campanhas de marketing de 2016 apenas? Não. Existem outros fatores, como o aumento do poder aquisitivo, inflação e o aumento da confiança na marca, que influenciam esses valores. Ao comparar valores de 1990 e 2016, puramente, você está tentando comparar maçãs e laranjas, porque você não colocou as suas variáveis em escala.…
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Contenido
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Arrays e Numpy4 min 27 s
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Matrizes e Numpy5 min 10 s
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Estatística Descritiva1 min 26 s
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Investigando valores numéricos2 min 42 s
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Investigando a dispersão de uma variável2 min 57 s
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Variáveis categóricas1 min 4 s
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Dados categóricos e o Pandas4 min 22 s
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Identificando correlações: Método paramétrico2 min 6 s
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Calculando o Coeficiente de Pearson5 min 43 s
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Identificando correlações: Método não-paramétrico2 min 25 s
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Usando Spearman e Qui-Quadrado6 min 27 s
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Transformando distribuições de dados2 min
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Pre-processamento com Sckit-Learn6 min 13 s
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