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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:08.01,0:00:09.61,Default,,0000,0000,0000,,Imagina se você não tivesse
Dialogue: 0,0:00:09.61,0:00:13.58,Default,,0000,0000,0000,,gráficos para representar de forma visual\Nos dados que você descobriu?
Dialogue: 0,0:00:13.98,0:00:17.78,Default,,0000,0000,0000,,Seria muito chato porque as pessoas\Niam ficar lendo somente tabelas.
Dialogue: 0,0:00:18.32,0:00:23.39,Default,,0000,0000,0000,,Os gráficos existem exatamente para te\Najudarem a representar de forma visual.
Dialogue: 0,0:00:23.72,0:00:26.29,Default,,0000,0000,0000,,Quais foram os dados que você descobriu?
Dialogue: 0,0:00:26.29,0:00:29.30,Default,,0000,0000,0000,,A gente tem aqui\Nalguns exemplos desses gráficos
Dialogue: 0,0:00:29.30,0:00:33.03,Default,,0000,0000,0000,,e agora vamos entender\Nquando que a gente utiliza cada um deles.
Dialogue: 0,0:00:33.43,0:00:36.90,Default,,0000,0000,0000,,O primeiro gráfico,\Nque é o mais utilizado em vários cenários,
Dialogue: 0,0:00:36.90,0:00:40.84,Default,,0000,0000,0000,,principalmente na análise descritiva,\Né o gráfico de barras.
Dialogue: 0,0:00:41.34,0:00:44.58,Default,,0000,0000,0000,,Gráfico de barras\Na gente utiliza para variáveis
Dialogue: 0,0:00:44.58,0:00:47.95,Default,,0000,0000,0000,,que são categóricas e variáveis\Nqualitativas.
Dialogue: 0,0:00:48.42,0:00:51.58,Default,,0000,0000,0000,,A primeira coisa que a gente faz\Npara utilizar um gráfico de barras
Dialogue: 0,0:00:52.05,0:00:55.29,Default,,0000,0000,0000,,é determinar quais dados que a gente tem.
Dialogue: 0,0:00:55.32,0:00:57.92,Default,,0000,0000,0000,,Então eu tenho ali uma base de dados.
Dialogue: 0,0:00:57.92,0:01:01.86,Default,,0000,0000,0000,,Eu vou classificar aquela base de dados\Ncomo como, por exemplo,
Dialogue: 0,0:01:01.86,0:01:03.70,Default,,0000,0000,0000,,do menor para o maior.
Dialogue: 0,0:01:03.70,0:01:06.87,Default,,0000,0000,0000,,Aqui na representação,\Na gente consegue entender
Dialogue: 0,0:01:06.87,0:01:09.87,Default,,0000,0000,0000,,a variação ali entre essas categorias.
Dialogue: 0,0:01:09.87,0:01:10.87,Default,,0000,0000,0000,,O gráfico de barras
Dialogue: 0,0:01:10.87,0:01:14.91,Default,,0000,0000,0000,,ele vai ser muito utilizado para você\Nde fato comparar variáveis.
Dialogue: 0,0:01:15.68,0:01:19.45,Default,,0000,0000,0000,,Um outro gráfico que a gente utiliza\Nbastante também é o gráfico de pizza.
Dialogue: 0,0:01:19.68,0:01:22.92,Default,,0000,0000,0000,,Aqui na tela a gente tem a representação\Ndesse tipo de gráfico.
Dialogue: 0,0:01:23.35,0:01:26.15,Default,,0000,0000,0000,,É um cenário onde a gente está avaliando
Dialogue: 0,0:01:26.15,0:01:30.42,Default,,0000,0000,0000,,quais são os sabores preferidos\Ndas pessoas relacionadas a sorvete.
Dialogue: 0,0:01:30.89,0:01:33.46,Default,,0000,0000,0000,,Nós temos a variação aqui
Dialogue: 0,0:01:33.46,0:01:37.16,Default,,0000,0000,0000,,mostrando a representatividade\Nem um formato de pizza.
Dialogue: 0,0:01:37.66,0:01:41.10,Default,,0000,0000,0000,,Então, quando a gente tem três sabores,\Npor exemplo,
Dialogue: 0,0:01:41.40,0:01:45.47,Default,,0000,0000,0000,,a gente está considerando aqui\Nque a pizza soma 100%.
Dialogue: 0,0:01:46.11,0:01:48.51,Default,,0000,0000,0000,,O total dela vai ser 100%.
Dialogue: 0,0:01:48.51,0:01:52.95,Default,,0000,0000,0000,,E cada uma dessas fatias\Nvai ser a representatividade desse sabor.
Dialogue: 0,0:01:53.61,0:01:56.42,Default,,0000,0000,0000,,Então a gente vai ter uma visão de qual\Nque é o sabor
Dialogue: 0,0:01:56.42,0:01:59.62,Default,,0000,0000,0000,,preferido dessas pessoas\Nque foram entrevistadas.
Dialogue: 0,0:01:59.62,0:02:03.72,Default,,0000,0000,0000,,Porque o quanto maior for\Na fatia da pizza, maior
Dialogue: 0,0:02:03.72,0:02:06.89,Default,,0000,0000,0000,,vai indicar aquela representatividade,\Nou seja,
Dialogue: 0,0:02:06.89,0:02:09.90,Default,,0000,0000,0000,,aquela, aquela preferência.
Dialogue: 0,0:02:09.96,0:02:12.33,Default,,0000,0000,0000,,Um ponto importante para a gente\Nconsiderar.
Dialogue: 0,0:02:12.33,0:02:16.17,Default,,0000,0000,0000,,Em relação ao gráfico de pizza\Ne que ele não pode ser utilizado para
Dialogue: 0,0:02:16.17,0:02:18.70,Default,,0000,0000,0000,,quando a gente tem muitas variáveis,
Dialogue: 0,0:02:18.70,0:02:23.08,Default,,0000,0000,0000,,porque vai ficar muito confuso de entender\Nali qual que é a representatividade
Dialogue: 0,0:02:23.08,0:02:23.98,Default,,0000,0000,0000,,de cada uma.
Dialogue: 0,0:02:23.98,0:02:26.98,Default,,0000,0000,0000,,Então ele é mais indicado para\Naté quatro fatias.
Dialogue: 0,0:02:27.85,0:02:29.95,Default,,0000,0000,0000,,Um outro gráfico muito utilizado também
Dialogue: 0,0:02:29.95,0:02:33.25,Default,,0000,0000,0000,,é o gráfico Histograma,\No gráfico histograma.
Dialogue: 0,0:02:33.25,0:02:37.36,Default,,0000,0000,0000,,Olhando para a representação visual dele,\Nele é muito confundido
Dialogue: 0,0:02:37.36,0:02:39.19,Default,,0000,0000,0000,,com o gráfico de barras.
Dialogue: 0,0:02:39.19,0:02:43.46,Default,,0000,0000,0000,,Nós já sabemos que o gráfico de barras\Né utilizado para fazer comparações
Dialogue: 0,0:02:43.56,0:02:44.93,Default,,0000,0000,0000,,entre variáveis.
Dialogue: 0,0:02:44.93,0:02:47.87,Default,,0000,0000,0000,,O histograma também\Né utilizado dessa forma.
Dialogue: 0,0:02:47.87,0:02:50.70,Default,,0000,0000,0000,,A única diferença\Nvocê vai visualizar aqui na tela
Dialogue: 0,0:02:50.70,0:02:54.07,Default,,0000,0000,0000,,é que a representação dele\Né um pouquinho diferente,
Dialogue: 0,0:02:54.44,0:02:57.44,Default,,0000,0000,0000,,então o histograma ele vai considerar ali
Dialogue: 0,0:02:57.48,0:03:00.48,Default,,0000,0000,0000,,a frequência de cada uma das variáveis.
Dialogue: 0,0:03:00.78,0:03:05.32,Default,,0000,0000,0000,,Então, quanto maior for a barra,\Nmais frequente é aquela variação.
Dialogue: 0,0:03:05.88,0:03:08.69,Default,,0000,0000,0000,,Um exemplo de utilização\Nali do gráfico histograma
Dialogue: 0,0:03:08.69,0:03:12.56,Default,,0000,0000,0000,,é para quando você quer definir\Nos melhores clientes que você tem.
Dialogue: 0,0:03:13.03,0:03:17.86,Default,,0000,0000,0000,,Então, numa análise que a gente faça\Nem relação ao volume de vendas,
Dialogue: 0,0:03:18.16,0:03:22.10,Default,,0000,0000,0000,,a frequência de compras\Ne a resistência das compras,
Dialogue: 0,0:03:22.44,0:03:25.97,Default,,0000,0000,0000,,a gente vai colocar esses dados\Nem um gráfico, histograma
Dialogue: 0,0:03:26.27,0:03:29.91,Default,,0000,0000,0000,,e aí a gente vai conseguir\Nter aquela visão de quais são os clientes
Dialogue: 0,0:03:29.91,0:03:34.45,Default,,0000,0000,0000,,que mais aparecem, porque ele vai mostrar\Nqual que é o tamanho daquela barra.
Dialogue: 0,0:03:35.62,0:03:37.88,Default,,0000,0000,0000,,Outro gráfico que é muito utilizado também
Dialogue: 0,0:03:37.88,0:03:43.16,Default,,0000,0000,0000,,na estatística descritiva\Né o Scatter Plot ou gráfico de dispersão
Dialogue: 0,0:03:43.72,0:03:46.46,Default,,0000,0000,0000,,no gráfico de dispersão\Nque está aqui na tela.
Dialogue: 0,0:03:46.46,0:03:49.56,Default,,0000,0000,0000,,Você vai conseguir visualizar\No quanto as variáveis
Dialogue: 0,0:03:49.56,0:03:52.53,Default,,0000,0000,0000,,que você está analisando\Nse dispersam entre elas.
Dialogue: 0,0:03:52.93,0:03:57.54,Default,,0000,0000,0000,,Ele é muito utilizado para você conseguir\Nentender padrões de comportamento.
Dialogue: 0,0:03:57.90,0:04:01.61,Default,,0000,0000,0000,,Então, quando eu coloco os meus dados\Nnum gráfico de dispersão,
Dialogue: 0,0:04:01.61,0:04:04.98,Default,,0000,0000,0000,,eu vou conseguir definir\Nquais são as minhas variáveis
Dialogue: 0,0:04:04.98,0:04:07.98,Default,,0000,0000,0000,,que são fora da curva,\Nque são os outliers.
Dialogue: 0,0:04:08.28,0:04:12.02,Default,,0000,0000,0000,,Então, quando eu represento dessa forma,\Nquanto mais perto
Dialogue: 0,0:04:12.02,0:04:16.36,Default,,0000,0000,0000,,você tiver aquela concentração aqui\Nno nosso Cantinho do Eixo,
Dialogue: 0,0:04:16.69,0:04:20.13,Default,,0000,0000,0000,,você vai visualizar que as variáveis\Nficam muito próximas.
Dialogue: 0,0:04:20.46,0:04:24.03,Default,,0000,0000,0000,,Agora, quanto mais elas se dispersam,\Naí você vai entender
Dialogue: 0,0:04:24.66,0:04:26.73,Default,,0000,0000,0000,,quais são essas variáveis
Dialogue: 0,0:04:26.73,0:04:30.84,Default,,0000,0000,0000,,que fogem do seu padrão\Ne aí você vai conseguir investigar melhor
Dialogue: 0,0:04:30.84,0:04:35.94,Default,,0000,0000,0000,,essas variações nessas variáveis\Ne entender qual é o comportamento delas.
Dialogue: 0,0:04:36.81,0:04:42.15,Default,,0000,0000,0000,,E quando a gente precisa visualizar\Nvariáveis que são temporais para isso,
Dialogue: 0,0:04:42.15,0:04:45.85,Default,,0000,0000,0000,,nós temos um tipo de gráfico,\Nque é o gráfico de séries temporais.
Dialogue: 0,0:04:45.92,0:04:47.75,Default,,0000,0000,0000,,Ele está aparecendo aqui na tela.
Dialogue: 0,0:04:47.75,0:04:50.12,Default,,0000,0000,0000,,E basicamente é um gráfico de linhas.
Dialogue: 0,0:04:50.12,0:04:54.79,Default,,0000,0000,0000,,A ideia do gráfico temporal\Nele é para mostrar essa continuidade.
Dialogue: 0,0:04:54.83,0:04:58.36,Default,,0000,0000,0000,,Então, vamos supor que eu fiz\Nali uma análise onde eu precisei
Dialogue: 0,0:04:58.36,0:05:01.97,Default,,0000,0000,0000,,anotar os dados em dias diferentes\Npara ter uma média.
Dialogue: 0,0:05:02.44,0:05:06.20,Default,,0000,0000,0000,,Quando eu posto esses dados\Nnum gráfico de série temporal,
Dialogue: 0,0:05:06.54,0:05:10.44,Default,,0000,0000,0000,,eu vou conseguir visualizar essa\Nesse ciclo nessa tendência.
Dialogue: 0,0:05:10.64,0:05:14.88,Default,,0000,0000,0000,,Não necessariamente ele vai ter sempre\Num aumento ou uma queda.
Dialogue: 0,0:05:14.88,0:05:16.72,Default,,0000,0000,0000,,Ele pode ter variações.
Dialogue: 0,0:05:16.72,0:05:19.65,Default,,0000,0000,0000,,Então, através desse gráfico\Neu consigo ter essa visão
Dialogue: 0,0:05:19.65,0:05:24.09,Default,,0000,0000,0000,,muito mais rápida de média do quanto\Nque subiu,
Dialogue: 0,0:05:24.19,0:05:27.19,Default,,0000,0000,0000,,o quanto flutuaram os meus dados.
Dialogue: 0,0:05:27.36,0:05:31.10,Default,,0000,0000,0000,,O último gráfico que nós temos\Npara representar ele estatisticamente
Dialogue: 0,0:05:31.10,0:05:32.70,Default,,0000,0000,0000,,é o Box Plot.
Dialogue: 0,0:05:32.70,0:05:36.27,Default,,0000,0000,0000,,Esse gráfico é muito utilizado\Npara você conseguir visualizar
Dialogue: 0,0:05:36.27,0:05:40.17,Default,,0000,0000,0000,,as variações dos seus dados\Ne como eles estão concentrados
Dialogue: 0,0:05:40.61,0:05:43.54,Default,,0000,0000,0000,,nesse formato de gráfico\Nque está aparecendo aqui na tela.
Dialogue: 0,0:05:43.54,0:05:46.35,Default,,0000,0000,0000,,Você vai conseguir visualizar\Nos seus dados
Dialogue: 0,0:05:46.35,0:05:49.35,Default,,0000,0000,0000,,sempre divididos de 25 e 25%.
Dialogue: 0,0:05:49.68,0:05:53.42,Default,,0000,0000,0000,,E quanto maior for a sua caixinha,\Nsignifica que os dados
Dialogue: 0,0:05:53.42,0:05:55.29,Default,,0000,0000,0000,,estão mais dispersos.
Dialogue: 0,0:05:55.29,0:05:58.86,Default,,0000,0000,0000,,E quanto menor,\Nsignifica que eles estão mais condensados.
Dialogue: 0,0:05:59.22,0:06:02.80,Default,,0000,0000,0000,,Esse tipo de gráfico é muito útil\Nexatamente para você olhar ali
Dialogue: 0,0:06:02.80,0:06:06.50,Default,,0000,0000,0000,,aquela representatividade\Ne você conseguir entender melhor
Dialogue: 0,0:06:06.77,0:06:08.67,Default,,0000,0000,0000,,o comportamento dos seus dados.
Dialogue: 0,0:06:08.67,0:06:11.67,Default,,0000,0000,0000,,Foram extraídos ali da sua amostra.
Dialogue: 0,0:06:12.50,0:06:16.68,Default,,0000,0000,0000,,Bom, então agora que você conhece\Nesses formatos de gráficos,
Dialogue: 0,0:06:16.68,0:06:18.14,Default,,0000,0000,0000,,você vai conseguir entender
Dialogue: 0,0:06:18.14,0:06:21.71,Default,,0000,0000,0000,,qual o gráfico que vai te aplicar melhor\Na realidade dos seus dados
Dialogue: 0,0:06:22.08,0:06:26.55,Default,,0000,0000,0000,,e vai te ajudar a transformar\Naquele gráfico ou aquela visualização
Dialogue: 0,0:06:26.85,0:06:29.69,Default,,0000,0000,0000,,de forma muito mais visual, de fato.
Dialogue: 0,0:06:29.69,0:06:33.96,Default,,0000,0000,0000,,Então você vai conseguir mostrar\Nqual foi a descoberta que você teve
Dialogue: 0,0:06:33.96,0:06:39.66,Default,,0000,0000,0000,,com os seus dados, coisa que uma tabela\Nnão te ajudaria tanto no nível tão visual.
Dialogue: 0,0:06:39.93,0:06:44.97,Default,,0000,0000,0000,,Então utilize aí os gráficos a seu favor,\Nconsiderando a particularidade de cada um
Dialogue: 0,0:06:45.27,0:06:50.58,Default,,0000,0000,0000,,e quando você vai aplicar, quando você\Nvai selecionar cada formato de gráfico e.