{"id":2023,"date":"2023-07-24T01:13:55","date_gmt":"2023-07-24T01:13:55","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/dados-nao-tratados\/"},"modified":"2023-07-24T01:13:55","modified_gmt":"2023-07-24T01:13:55","slug":"dados-nao-tratados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/dados-nao-tratados\/","title":{"rendered":"O que s\u00e3o considerados dados brutos? (defini\u00e7\u00e3o e exemplos)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nas estat\u00edsticas, <strong>os dados brutos<\/strong> referem-se a dados que foram recolhidos diretamente de uma fonte prim\u00e1ria e n\u00e3o foram processados de forma alguma.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Em qualquer tipo de projeto de an\u00e1lise de dados, o primeiro passo \u00e9 coletar dados brutos. Uma vez coletados esses dados, eles podem ser limpos, transformados, resumidos e visualizados.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A vantagem de coletar dados brutos \u00e9 eventualmente poder utiliz\u00e1-los para entender melhor determinados fen\u00f4menos ou utiliz\u00e1-los para construir uma esp\u00e9cie de modelo preditivo.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18959 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes1.png\" alt=\"\" width=\"214\" height=\"630\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O exemplo a seguir ilustra como os dados brutos podem ser coletados e usados na vida real.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo: coleta e uso de dados brutos<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O desporto \u00e9 uma \u00e1rea onde os dados brutos s\u00e3o frequentemente recolhidos. Por exemplo, dados brutos podem ser coletados para diversas estat\u00edsticas relativas a jogadores profissionais de basquete.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 1: coletar dados brutos<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Imagine que um olheiro de basquete coleta os seguintes dados brutos de 10 jogadores de um time profissional de basquete: <img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18960 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes2.png\" alt=\"\" width=\"359\" height=\"292\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este conjunto de dados representa os <strong>dados brutos<\/strong> , pois s\u00e3o coletados diretamente pelo olheiro e n\u00e3o foram limpos ou processados de forma alguma.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 2: limpe os dados brutos<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Antes de usar esses dados para criar tabelas de resumo, gr\u00e1ficos ou qualquer outra coisa, o olheiro deve primeiro remover quaisquer valores ausentes e limpar quaisquer valores de dados \u201csujos\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, podemos identificar v\u00e1rios valores no conjunto de dados que precisam ser transformados ou removidos:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18961 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes3.png\" alt=\"\" width=\"386\" height=\"317\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O olheiro pode decidir remover totalmente a \u00faltima linha porque ela cont\u00e9m v\u00e1rios valores ausentes. Ele pode ent\u00e3o limpar os valores dos caracteres no conjunto de dados para obter os seguintes dados &#8220;limpos&#8221;:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18962 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes4.png\" alt=\"\" width=\"389\" height=\"284\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 3: resumir os dados<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Depois que os dados forem limpos, o olheiro poder\u00e1 resumir cada vari\u00e1vel no conjunto de dados. Por exemplo, poderia calcular as seguintes estat\u00edsticas resumidas para a vari\u00e1vel &#8220;Minutos&#8221;:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>M\u00e9dia<\/strong> : 24 minutos<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mediana<\/strong> : 22 minutos<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Desvio padr\u00e3o<\/strong> : 9,45 minutos<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 4: visualize os dados<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O olheiro pode ent\u00e3o visualizar as vari\u00e1veis no conjunto de dados para entender melhor os valores dos dados.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, ele poderia criar o seguinte gr\u00e1fico de barras para visualizar o total de minutos jogados por cada jogador:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18963 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes5.png\" alt=\"\" width=\"491\" height=\"382\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ou ele poderia criar o seguinte gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar a rela\u00e7\u00e3o entre os minutos jogados e os pontos marcados:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18964 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes6.png\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"369\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Cada um desses tipos de gr\u00e1ficos pode ajud\u00e1-lo a compreender melhor os dados.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 5: use dados para construir um modelo<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Finalmente, uma vez limpos os dados, o olheiro pode decidir adaptar algum tipo de modelo preditivo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, ele pode ajustar um <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelo de regress\u00e3o linear simples<\/a> e usar os minutos jogados para prever o total de pontos marcados por cada jogador.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18966 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/donnees-brutes7.png\" alt=\"\" width=\"527\" height=\"389\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o ajustada \u00e9:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pontos = 8,7012 + 0,2717*(minutos)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O olheiro poderia ent\u00e3o usar esta equa\u00e7\u00e3o para prever o n\u00famero de pontos que um jogador marcar\u00e1 com base no n\u00famero de minutos jogados. Por exemplo, um atleta que joga 30 minutos dever\u00e1 marcar <strong>16,85<\/strong> pontos:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pontos = 8,7012 + 0,2717*(30) = 16,85<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/por-que-as-estatisticas-sao-importantes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Por que as estat\u00edsticas s\u00e3o importantes?<\/a><br \/> Por que o tamanho da amostra \u00e9 importante nas estat\u00edsticas?<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/observacao-em-estatisticas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">O que \u00e9 uma observa\u00e7\u00e3o nas estat\u00edsticas?<\/a><br \/> O que s\u00e3o dados tabulares nas estat\u00edsticas?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nas estat\u00edsticas, os dados brutos referem-se a dados que foram recolhidos diretamente de uma fonte prim\u00e1ria e n\u00e3o foram processados de forma alguma. 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