Analysis

Análises Estatísticas

Análise Exploratória de Dados

Estatísticas Descritivas

Descrição: Análise inicial de conjuntos de dados com estatísticas descritivas e visualizações.

Técnicas Utilizadas: - Medidas de tendência central - Medidas de dispersão - Análise de assimetria e curtose - Detecção de outliers - Análise de correlação

Ferramentas: - R: Análise estatística - ggplot2: Visualizações - dplyr: Manipulação de dados - corrplot: Matriz de correlação

Visualizações Interativas

Descrição: Gráficos interativos para exploração de dados.

Tipos de Gráficos: - Histogramas e densidade - Boxplots e violinos - Scatter plots - Heatmaps - Gráficos de barras

Modelagem Estatística

Regressão Linear

Descrição: Modelagem de relações lineares entre variáveis.

Aplicações: - Previsão de valores - Análise de impacto - Validação de hipóteses - Diagnósticos de modelo

Técnicas: - Regressão linear simples - Regressão linear múltipla - Seleção de variáveis - Validação cruzada

Modelos Lineares Generalizados

Descrição: Extensão dos modelos lineares para diferentes distribuições.

Tipos de Modelos: - Regressão logística - Regressão de Poisson - Regressão binomial negativa - Modelos de sobrevivência

Análise de Variância

Descrição: Comparação de médias entre grupos.

Aplicações: - Experimentos controlados - Análise de fatores - Testes de significância - Análise post-hoc

Análise Espacial

Autocorrelação Espacial

Descrição: Análise de dependência espacial entre observações.

Índices Utilizados: - Índice de Moran - Índice de Geary - LISA (Local Indicators of Spatial Association) - Getis-Ord Gi*

Interpolação Espacial

Descrição: Estimação de valores em locais não amostrados.

Métodos: - Krigagem ordinária - Krigagem universal - Krigagem com deriva externa - Co-krigagem

Análise de Clusters

Descrição: Identificação de padrões espaciais.

Técnicas: - Análise de clusters hierárquica - K-means espacial - DBSCAN espacial - Análise de hotspots

Séries Temporais

Análise de Tendências

Descrição: Identificação de padrões temporais nos dados.

Técnicas: - Decomposição temporal - Filtros de tendência - Testes de estacionariedade - Análise de sazonalidade

Modelos de Previsão

Descrição: Desenvolvimento de modelos preditivos temporais.

Modelos: - ARIMA - SARIMA - Modelos de suavização exponencial - Modelos de regressão com variáveis temporais

Análise Multivariada

Análise de Componentes Principais

Descrição: Redução de dimensionalidade e identificação de padrões.

Aplicações: - Redução de variáveis - Análise exploratória - Visualização de dados - Análise de similaridade

Análise de Clusters

Descrição: Agrupamento de observações similares.

Algoritmos: - K-means - Hierarchical clustering - DBSCAN - Spectral clustering

Análise Discriminante

Descrição: Classificação de observações em grupos.

Métodos: - Análise discriminante linear - Análise discriminante quadrática - Análise discriminante regularizada

Qualidade de Dados

Detecção de Outliers

Descrição: Identificação de valores atípicos nos dados.

Métodos: - Métodos estatísticos clássicos - Métodos robustos - Análise de distância - Análise de densidade

Validação de Dados

Descrição: Verificação de consistência e qualidade.

Aspectos: - Verificação de range - Análise de valores faltantes - Verificação de formato - Análise de duplicatas

Estatísticas dos Projetos

Análises Realizadas

• Total: 200+ análises
• Tipos: 15 tipos diferentes
• Dados: 50+ conjuntos de dados

Impacto

• Publicações: 25 artigos
• Decisões: 30 decisões baseadas em dados
• Economia: R$ 2M+ em economia

Tecnologias

• R: 90% das análises
• Python: 10% das análises
• QGIS: Análises espaciais
• Shiny: Dashboards interativos