Na análise de dados, os histogramas servem como ferramentas de visualização essenciais que permitem compreender visualmente a distribuição numérica dos dados. Ao representar a informação graficamente, oferecem uma visão dos padrões subjacentes à frequência ou aos padrões de mudança de qualquer conjunto de dados. Este artigo explora histogramasб os seus componentes, bem como a sua importância na análise de dados.
Um histograma é uma representação visual de dados organizados em caixas ou intervalos ao longo do eixo horizontal e mostrando a frequência ou сontagem de pontos que caem em cada caixa em seu eixo vertical, fornecendo aos analistas informações sobre forma, tendência central e disseminação em qualquer conjunto de dados.
Caixas: barras horizontais ou intervalos ao longo do eixo x que dividem os dados em intervalos discretos;
Frequência: barras verticais no eixo y que indicam contagens ou frequências dentro de cada compartimento;
E finalmente: o eixo horizontal apresenta intervalos de valores ou intervalos ao longo do tempo.
Título e rótulos (descrição do histograma e rótulos nos eixos x e y para auxiliar a interpretação).
Para criar um histograma, siga estes passos:
Estabeleça a gama de pontos de dados e escolha um número adequado de caixas, dividindo-as em intervalos iguais ou selecionando intervalos com larguras variáveis com base nas suas caraterísticas. Finalmente, conte quantos pontos de dados se enquadram em cada caixa.
Crie o histograma. Um histograma fornece informações valiosas sobre a distribuição e os padrões de dados; as principais interpretações incluem:
Forma: as formas do histograma podem variar de simétricas, enviesadas à esquerda (enviesadas à esquerda ou à direita) ou uniformes; indicam como os dados foram distribuídos ao longo do tempo. Tendência central: por meio de um estudo cuidadoso da sua Caixa de pico ou frequência mais alta, os histogramas podem revelar a tendência central dos dados, como o modo médio mediano (MMM).
Spread: os histogramas permitem observar a propagação ou dispersão (ou “spread” em inglês) dos dados medindo a largura da Caixa e a distribuição da frequência. Os histogramas também podem identificar “outliers” - pontos que se desviam significativamente da maioria e aparecem como caixas isoladas em seu gráfico - ajudando a identificá-los rapidamente e permitindo sua identificação como outliers.
Os histogramas encontram aplicações em vários campos:
O controle de qualidade. Envolve a identificação e correção de variações e defeitos nos processos de fabrico. Analisa movimentos e retornos dos preços das ações.
Os cuidados de saúde. Examina a demografia dos pacientes e os resultados dos exames médicos antes de prestar cuidados, enquanto nas Ciências Sociais investiga a distribuição de renda e as respostas às pesquisas.
Aprendizado de máquina: do pré-processamento de dados e engenharia de recursos
Os histogramas são ferramentas visuais poderosas para compreender a distribuição e as caraterísticas dos dados numéricos. Ao oferecer uma representação acessível, os histogramas permitem aos analistas extrair informações valiosas e tomar decisões sólidas em muitos campos. O domínio na construção de histogramas equipa os profissionais de dados com o acesso a padrões ocultos nos conjuntos de dados para obter conhecimentos valiosos que, de outra forma, poderiam permanecer ocultos da vista.