Estatística Básica para Analistas de Dados: Análise Descritiva, Probabilidade e Correlação na Prática

A estatística é a espinha dorsal da análise de dados. Se você já sentiu que olhar para uma tabela cheia de números era como tentar entender um idioma alienígena, fica tranquilo: essa sensação é mais comum do mundo!
A boa notícia? Com conceitos sólidos de análise descritiva, probabilidade e correlação — e sabendo quais visualizações usar para cada um —, você transforma dados brutos em informações que contam uma história real.

Hoje, vamos explorar esses três pilares de maneira clara, prática e aplicável, para que você possa não apenas entender os dados, mas também enxergar o que eles têm a dizer.

1. Análise Descritiva: Resumindo os Dados

O que é análise descritiva?

A análise descritiva é o seu primeiro contato com qualquer conjunto de dados. Aqui, o objetivo é entender o que está acontecendo de forma resumida: quais são as tendências, os extremos e a variabilidade.

Principais conceitos:

• Média: Soma dos valores dividida pela quantidade de itens.

• Mediana: Valor central do conjunto ordenado.

• Moda: Valor que mais aparece.

• Desvio padrão: Mede o grau de dispersão dos dados em relação à média.

Quais visualizações usar?

• Histograma: Entenda a distribuição dos dados.

• Boxplot (gráfico de caixa): Analise a mediana e valores extremos.

• Gráfico de barras: Compare categorias.

Exemplo prático:

Se você está analisando a idade dos usuários de um app esportivo, o histograma pode mostrar que a maioria tem entre 25 e 35 anos, enquanto o boxplot revelaria a existência de usuários acima dos 60 anos, o que influencia a média geral.

2. Probabilidade: Entendendo as Chances por Trás dos Números

O que é probabilidade?

Se a análise descritiva nos conta o que aconteceu, a probabilidade nos ajuda a estimar o que pode acontecer. Trabalhar com probabilidade é essencial para fazer inferências e previsões.

Principais conceitos:

• Evento: Resultado que queremos medir.

• Espaço amostral: Conjunto de todos os resultados possíveis.

• Probabilidade: Número de eventos favoráveis dividido pelo total de eventos possíveis.

Quais visualizações usar?

• Gráfico de pizza (pie chart): Representação percentual de eventos.

• Gráfico de árvore (tree map): Visualize divisões complexas.

• Distribuições de probabilidade (curva normal): Mostre eventos contínuos.

Exemplo prático:

Para entender a probabilidade de cliques em anúncios, um gráfico de pizza pode ilustrar a proporção de cliques entre campanhas de diferentes esportes.

3. Correlação: Quando Variáveis Caminham Juntas

O que é correlação?

Correlação é a análise de como duas variáveis se relacionam. Pode ser positiva, negativa ou nula.
Importante: correlação não significa causa!

Principais conceitos:

• Correlação positiva: Ambas as variáveis crescem juntas.

• Correlação negativa: Uma cresce enquanto a outra diminui.

• Correlação nula: Não há relação clara.

Quais visualizações usar?

• Gráfico de dispersão (scatter plot): Relacionamento entre duas variáveis.

• Mapa de calor (heatmap): Relação entre várias variáveis ao mesmo tempo.

• Linha de tendência: Complementa gráficos de dispersão.

Exemplo prático:

Você pode analisar se há correlação entre o tempo de visualização e a quantidade de cliques em anúncios, usando um scatter plot. Se os pontos formarem uma linha ascendente, a correlação é positiva.

Conclusão

A estatística básica é como um novo par de óculos: de repente, padrões que estavam invisíveis começam a saltar aos olhos.
Com análise descritiva, probabilidade e correlação bem entendidas — e visualizações bem escolhidas — você será capaz de extrair insights valiosos, apoiar decisões e mostrar o poder dos dados de forma clara e eficiente.