10 October, 2018

Em que você baseia suas decisões no dia-a-dia?

  • intuição?
  • dados?

Como interpretar os dados?

  • Exemplo: número de vendas diárias de um app
  • Em determinado dia, foram 50 vendas
  • Depois de uma campanha de marketing, foram 70 vendas
  • Houve um aumento das vendas?

Depende!

Depende!

Este curso

  • Análise quantitativa de dados
  • Uso de estatística, com foco em testes de hipótese
  • Abordagem: estudaremos conceitos e técnicas, e ao mesmo tempo estudaremos a linguagem de programação R

R

  • http://r-project.org/
  • Linguagem de programação muito usada para análise de dados
  • Open source
  • Interpretada
  • Tem muitos pacotes para análise de dados

Por quê?

  • Por que saber R?
  • Quais são as alternativas?
  • Exemplo a seguir: cálculo de média

Exemplo com Excel

Excel: prós e contras

  • Pró: Interface intuitiva
  • Pró: Vasta documentação
  • Contra: é apenas semiautomático
    • Ao adicionar novos dados, é preciso arrastar a célula da fórmula

Mesmo exemplo em Java

class Media {
  public static void main(String[] args) {
    float nota1[] = {5, 8, 4, 7, 2, 5, 8};
    float nota2[] = {5, 7, 8, 4, 9, 6, 8};
    float media[] = new float[nota1.length];
    int i;
    
    for (i = 0; i < media.length; i++) {
      media[i] = (nota1[i] + nota2[i]) / 2;
      System.out.println(media[i]);
    }
  }
}

Java: prós e contras

  • Pró: automático
    • Novos dados? É só recompilar e re-executar
  • Contra: Precisa compilar
  • Contra: código verboso (veja o for)

Mesmo exemplo em R

nota1 <- c(5, 8, 4, 7, 2, 5, 8)
nota2 <- c(5, 7, 8, 4, 9, 6, 8)

media <- (nota1 + nota2) / 2

print(media)

R: prós e contras

  • Pró: linguagem sucinta para operações com conjuntos de dados
  • Pró: interpretada
  • Pró: muitas bibliotecas e funções prontas para manipular dados
  • Contra: mais uma linguagem para aprender
    • Mas você está em um curso da área de computação

Análise qualitativa vs. quantitativa

Avaliação

Referências