Análise Exploratória de Dados: Um Exemplo em

📝Descrição

Este script R realiza uma análise exploratória de um conjunto de dados contido no arquivo "banco de dados.csv". A análise inclui:

• Carregamento dos dados: Leitura do arquivo CSV e criação de um dataframe.
• Estatísticas descritivas: Cálculo de medidas como média, mediana, quartis, mínimo e máximo.
• Visualização: Criação de histogramas e boxplots para visualizar a distribuição das variáveis.
• Testes de normalidade: Aplicação do teste de Shapiro-Wilk para verificar a normalidade das variáveis numéricas.
• Testes t: Realização de testes t para comparar as médias das variáveis numéricas com valores específicos.
• Salvamento de resultados: Os resultados dos testes t são salvos em um arquivo de texto.

⚠️Pré-requisitos

• R: Instalar a versão mais recente do R (https://www.r-project.org/).

📋Utilização

1. Configuração:
   • Diretório de trabalho: Defina o diretório de trabalho para o local onde o script e o arquivo CSV estão salvos.
   • Nome do arquivo: Verifique se o nome do arquivo CSV está correto.
2. Execução:
   • Execute o script em um ambiente R (como o RStudio).
   • Os resultados dos testes t serão salvos no arquivo especificado.

📑Estrutura do Código

• Seção de carregamento: Carrega os dados e realiza as primeiras análises.
• Seção de visualização: Cria gráficos para explorar a distribuição dos dados.
• Seção de testes: Realiza os testes de normalidade e os testes t.
• Seção de salvamento: Salva os resultados dos testes t em um arquivo.

🔬Observações

• Adaptabilidade: O script pode ser facilmente adaptado para outros conjuntos de dados, alterando o nome do arquivo e as variáveis de interesse.
• Extensibilidade: Novas análises podem ser adicionadas, como correlações, análises de variância (ANOVA) ou modelos de regressão.
• Melhorias: O código pode ser otimizado utilizando funções mais específicas do R, como as do pacote dplyr.

📊Exemplos de gráficos criado pelo script:

👀Analisando o Boxplot e Histograma

O boxplot apresentado mostra a relação entre o número de filhos e o salário de um grupo de pessoas. Através dele, podemos extrair as seguintes informações:

• À medida que o número de filhos aumenta, o salário médio parece diminuir ligeiramente. No entanto, essa tendência não é linear e apresenta uma variação considerável entre os diferentes grupos.

O histograma da idade nos fornece uma visão geral da distribuição das idades dos indivíduos em um determinado grupo.

• Concentração na faixa dos 30 anos: O histograma indica que a maioria dos indivíduos possui entre 30 e 35 anos. Essa faixa etária apresenta a maior frequência, ou seja, é onde se concentra o maior número de pessoas.
• Grupo homogêneo: A concentração de indivíduos na faixa dos 30 anos sugere que o grupo analisado é relativamente homogêneo em termos de idade.

🏁Conclusão

Esse tipo de pesquisa serve para marketing afim de definir públicos-alvo, criar campanhas segmentadas e personalizar mensagens. Também útil para âmbito governamentatal, como projetar cidades que atendam às necessidades de diferentes grupos etários, como a construção de espaços de lazer para idosos ou escolas para crianças.

🚶Próximos Passos

• Análise mais aprofundada: Explorar outras relações entre as variáveis, como correlações e modelos de regressão.
• Visualizações: Criar gráficos mais complexos e personalizados utilizando o pacote ggplot2.