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FCD - Análise de Dados - Coggle Diagram

- - - - Ambientes de saúde: São usados para monitorar em tempo real e remotamente as condições físicas de pacientes ou melhorar tratamentos para pacientes inválidos e idosos (IBM, 2015).
      - Ambientes de prédio inteligentes: dispositivos inteligentes e CPSs interagem para reduzir o consumo de energia, aumentar a segurança e a proteção e aumentar o conforto dos moradores. Com CPSs, é possível ativar o uso de sistemas de monitoramento e controle de energia, o que ajuda a obter prédios de energia zero e a prevenir falhas estruturais (IBM, 2015).
      - Ambientes de Transporte: a infraestrutura, juntamente com veículos individuais, pode se comunicar internamente, compartilhando informações em tempo real sobre tráfego, localização ou eventuais problemas, ajudando a prevenir acidentes e congestionamentos, aumentando a segurança e, consequentemente, economizando tempo e dinheiro (IBM, 2015).
  - - - 5Vs do Big Data - Categorias
        
        Volume:
        
        O volume de dados disponíveis hoje é grande e a tendência é que continue a crescer. Portanto, é necessário buscar ferramentas e formas de tratar os dados de maneira a obter informações úteis para o crescimento e desenvolvimento das empresas.
        
        Velocidade:
        
        A grande quantidade de dados produzidos se torna desatualizada muito rapidamente. Portanto, o grande desafio é utilizá-los antes que isso aconteça, trabalhando o processamento das informações em tempo real, para que eles possuam valor real e aplicabilidade no mercado.
        
        Variedade:
        
        Se temos um volume de dados, também temos uma variedade dos mesmos, que são provenientes de fontes diversas, como e-mails, redes sociais, aplicativos, fotografias etc. Para se conseguir compilar dados tão heterogêneos, é necessário desenvolver novas ferramentas de análise.
        
        Veracidade:
        
        O conceito de veracidade está alinhado ao conceito de velocidade, pois, dados desatualizados podem ser considerados inverídicos para o momento em que são analisados. Portanto, é necessário verificar a adequação dos dados ao propósito da análise, de maneira a obter informações que agreguem valor ao processo.
        
        Valor:
        
        Nem todos os dados disponíveis são úteis para os objetivos específicos da empresa. Portanto, é necessário realizar perguntas certas no início de todo o processo de análise que permitam orientar a análise para o objetivo da empresa, gerando informações úteis à empresa, colocando-a à frente da concorrência no mercado.
    - - Características
        
        I. Interoperabilidade, que permite que todos os sistemas cyber-físicos (CPS) de uma fábrica, mesmo que provenientes de diversos fornecedores, possam se comunicar através de redes.
        
        II. Virtualização, que permite a rápida tomada de decisão por meio de simulação computacional, utilizando dados reais, coletados em tempo real.
        
        III Descentralização dos controles dos processos produtivos, pois os sistemas cyber-físicos tomam decisões com base em análise de dados, sem depender de ação externa, tornando a tomada de decisão mais seguras e certeira.
        
        IV Adaptação da produção em tempo real, pois os dados serão analisados no instante em que são coletados, permitindo ajustes na produção em caso de falhas ou na produção de bens personalizados.
        
        V Orientação a serviços, pois, como dados e serviços serão disponibilizados em rede aberta, a customização de processos de produção e operação terá maior flexibilidade de adaptação de acordo com as especificações do cliente.
        
        VI Modularização, que tornará as fábricas mais flexíveis e adaptáveis às alterações necessárias. O sistema é dividido em módulos (partes distintas) e uma máquina irá produzir de acordo com a demanda, utilizando somente os recursos necessários para a realização de cada tarefa.
- - - - Coletar
        
        Organizar
        
        Visualizar
        
        Analisar
        
        Obter resultados e tirar conclusões
        
        Gráficos
        
        Tabelas
        
        Dados
      - Definição de problema e objetivo
  - - - Qualitativas Ordinais
        
        Se existir uma ordenação natural, elas são classificadas como Qualitativas Ordinais
      - Qualitativa Nominais
        
        Se não existir uma ordenação natural, elas são classificadas como Qualitativas Nominais
    - - Quantitativas discretas
        
        São resultantes de uma operação de contagem, assumindo respostas cujos números são inteiros.
      - Quantitativas Continuas
        
        São resultantes de mensurações, assumindo valores que pertencem a um intervalo de números reais, ou seja, números decimais.
    - - Variáveis
        
        Qualitativas (categóricas)
        
        Nominais
        
        Ordinais
        
        Quantitativas (numéricas)
        
        Continuas
        
        Discretas
    - - Análise univariada
        
        Variáveis qualitativa
        
        Distribuição de Frequência
        
        Gráficos: barras, setores, Pareto
        
        Variáveis quantitativas
        
        Distribuição de Frequência
        
        Gráficos: barras, histograma, box-plot
        
        Medidas descritivas, resumo dos cinco números
  - - - Evitar construir gráficos com uso excessivo de figuras que podem ocultar a informação que se deseja transmitir.
      - Incluir título abaixo da ilustração.
      - Colocar título nos eixos
      - Legendas explicativas devem aparecer, de preferência, à direita da figura.
      - Começar a escala para o eixo vertical em zero.
      - Utilizar uma escala constante.
    - - O gráfico de barras é muito utilizado para variáveis qualitativas (categóricas), em que cada barra representa a identificação de cada uma das categorias da variável em estudo. O comprimento de cada uma das barras representa a frequência absoluta ou a frequência relativa (%) de cada categoria. As barras podem estar na posição vertical ou horizontal. As barras na posição horizontal facilitam a leitura nos casos em que as categorias têm nomes extensos. Há, também, a possibilidade de se utilizar barras paralelas para ilustrar respostas de duas ou mais variáveis qualitativas.
    - - O Diagrama de Pareto é um gráfico de barras no qual as respostas da variável qualitativa aparecem em ordem decrescente de frequência ao longo do eixo horizontal. O diagrama apresenta dois eixos: o da esquerda mostra a frequência absoluta e o da direta mostra as porcentagens acumuladas, que são utilizadas para traçar a curva de porcentagens acumuladas. Essa curva identifica as poucas respostas da variável (normalmente causas ou problemas) que merecem atenção.
- - - - Encontrar a amplitude total dos dados, ou seja amplitude total = valor máximo - valor mínimo
      - Dividir a amplitude total pelo número de classes, ou seja, amplitude de classe = amplitude total/k
      - O valor mínimo dos dados pode ser utilizado como o limite inferior da primeira classe. Caso esse número seja decimal, podemos considerar o inteiro anterior a esse número. Por exemplo, se o menor valor do conjunto de dados é 2,15, podemos considerar como limite inferior da primeira classe o número 2.
      - Após a identificação dos limites inferiores e superiores das classes, contamos o número de observações que pertencem a cada intervalo de classe (frequências absolutas). Também, podemos encontrar as frequências relativas (%) de cada classe.
      - Devemos deixar claro, na distribuição de frequências, se os valores iguais aos limites estão ou não incluídos na classe. Construiremos intervalos de classe fechados à esquerda. A representação deste tipo de intervalo é:
  - - - Já utilizamos o gráfico de barras para mostrar visualmente o comportamento das categorias de uma variável qualitativa. Aqui, o procedimento é o mesmo, porém, colocaremos os valores da variável quantitativa no eixo das abscissas (eixo x) e as frequências absolutas ou porcentagens no eixo das ordenadas. Não devemos esquecer dos cuidados que devemos ter na construção de um gráfico!
    - - Um histograma é semelhante ao diagrama de barras, porém refere-se a uma distribuição de frequências construída com intervalos de classes. Por isso, apresenta uma diferença: não há espaços entre as barras. Os intervalos de classes são colocados no eixo horizontal enquanto as frequências são colocadas no eixo vertical.
  - - - Vantagens e Desvantagens
        
        É a medida de posição central mais conhecida e mais utilizada
        
        É influenciada pela presença de valores discrepantes (outliers) no conjunto de dados. Nessas situações, a mediana é mais representativa que a média aritmética.
        
        Só pode se encontrada para variáveis quantitativas.
    - - Vantagens e Desvantagens
        
        A moda pode ser encontrada para variáveis qualitativas e quantitativas.
        
        A limitação do uso da moda está no fato de que um conjunto de dados pode não ter moda alguma, ou pode ter mais de uma moda, ao passo que a média e a mediana são únicas.
    - - Vantagens e Desvantagens
        
        A mediana não é influenciada pela presença de valores discrepantes (outliers) no conjunto de dados, sendo, nesses casos, mais representativa que a média aritmética.
        
        A mediana pode ser encontrada para variáveis qualitativas ordinais.
        
        Para encontrar a mediana os dados devem estar ordenados.
        
        A mediana é o valor do meio de um conjunto de dados ordenado. Metade dos valores é menor ou igual à mediana, e metade dos valores é maior ou igual ao valor da mediana.