#################################################################################################### 01. Formulando hipoteses: Nesta aula, vamos aprender sobre a importância das visualizações na análise exploratória de dados (EDA). Utilize gráficos e visualizações para explorar seus dados e validar suas hipóteses. Esteja aberto a surpresas, pois as melhores descobertas muitas vezes ocorrem quando as hipóteses iniciais são desafiadas. Evite fazer suposições prematuras de causa e efeito. Primeiro, explore a correlação entre as variáveis e depois avalie a causalidade. Refine e atualize suas hipóteses à medida que coleta mais informações. No contexto do módulo de churn de clientes de uma empresa de telecom, vamos confirmar ou refutar três hipóteses: a faixa etária, o tempo de contrato e o tipo de contrato têm associação com o churn. Utilize sua intuição, seja específico e certifique-se de que suas hipóteses possam ser testadas com os dados disponíveis. Considere também as possíveis relações entre variáveis, como a idade dos clientes afetando a taxa de churn ou a localização geográfica influenciando as preferências de compra. #################################################################################################### 02. Analise univariada: Nesta aula, vamos explorar a análise univariada, que é uma abordagem estatística focada na análise de uma única variável de um conjunto de dados. Vamos entender como compreender as características individuais dessa variável, examinando sua distribuição, medidas resumo como média e mediana, variabilidade e a presença de valores atípicos. Isso nos ajudará a ter uma visão detalhada antes de explorar a relação dessa variável com outras variáveis, através da análise bivariada ou multivariada. Vamos mergulhar na parte técnica, aprendendo como gerar e apresentar a distribuição, extrair medidas de posição e dispersão. Vamos para o código! #################################################################################################### 03. Hands-On - Distribuicao em variaveis categoricas: Nesta aula, começamos a análise univariada do nosso conjunto de dados. Primeiro, focamos na variável "churn", que indica se um cliente abandonou ou não o serviço. Mostramos como contar os valores dessa variável e também como obter a proporção em termos percentuais. Em seguida, utilizamos o matplotlib para gerar gráficos de barras que representam a distribuição do churn em números absolutos e em percentuais. Também exploramos a variável "contrato" e analisamos sua distribuição. Observamos que a maioria dos clientes possui contratos mensais. Novos vídeos serão lançados para continuar a análise univariada. #################################################################################################### 04. Hands-On - Distribuicao em variaveis numericas: Nesta aula, continuamos nossa análise univariada, agora focando em variáveis numéricas. Exploramos a variável "Tenor", que representa o tempo de contrato dos clientes. Fizemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores e observamos que a maioria dos clientes tem contratos de curta duração ou contratos longos. Além disso, calculamos medidas de posição, como a média e a mediana, e medidas de dispersão, como o desvio padrão e o coeficiente de variação. Essas informações nos ajudam a entender melhor o comportamento dos clientes e podem ser úteis na hora de fazer previsões. No próximo vídeo, continuaremos nossa análise univariada explorando outras variáveis numéricas. #################################################################################################### 05. Hands-On - Filtros e agrupamento de valores: Nesta aula, aprendemos sobre como fazer contagens e agrupamentos de dados em um DataFrame usando o método `count` e a função `groupby`. Foi mostrado como contar a quantidade de itens em cada grupo, ordenar os resultados e criar gráficos para visualizar as informações de forma mais clara. Também foi explicado como filtrar os dados com base em condições específicas e realizar cálculos com os dados agrupados. Ao final da aula, foi ressaltada a importância de analisar as informações de forma univariada antes de realizar análises bivariadas. #################################################################################################### 01. Formulando hipoteses: Nesta aula, vamos aprender sobre a importância das visualizações na análise exploratória de dados (EDA). Utilize gráficos e visualizações para explorar seus dados e validar suas hipóteses. Esteja aberto a surpresas, pois as melhores descobertas muitas vezes ocorrem quando as hipóteses iniciais são desafiadas. Evite fazer suposições prematuras de causa e efeito. Primeiro, explore a correlação entre as variáveis e depois avalie a causalidade. Refine e atualize suas hipóteses à medida que coleta mais informações. No contexto do módulo de churn de clientes de uma empresa de telecom, vamos confirmar ou refutar três hipóteses: a faixa etária, o tempo de contrato e o tipo de contrato têm associação com o churn. Utilize sua intuição, seja específico e certifique-se de que suas hipóteses possam ser testadas com os dados disponíveis. Considere também as possíveis relações entre variáveis, como a idade dos clientes afetando a taxa de churn ou a localização geográfica influenciando as preferências de compra. #################################################################################################### 02. Analise univariada: Nesta aula, vamos explorar a análise univariada, que é uma abordagem estatística focada na análise de uma única variável de um conjunto de dados. Vamos entender como compreender as características individuais dessa variável, examinando sua distribuição, medidas resumo como média e mediana, variabilidade e a presença de valores atípicos. Isso nos ajudará a ter uma visão detalhada antes de explorar a relação dessa variável com outras variáveis, através da análise bivariada ou multivariada. Vamos mergulhar na parte técnica, aprendendo como gerar e apresentar a distribuição, extrair medidas de posição e dispersão. Vamos para o código! #################################################################################################### 03. Hands-On - Distribuicao em variaveis categoricas: Nesta aula, começamos a análise univariada do nosso conjunto de dados. Primeiro, focamos na variável "churn", que indica se um cliente abandonou ou não o serviço. Mostramos como contar os valores dessa variável e também como obter a proporção em termos percentuais. Em seguida, utilizamos o matplotlib para gerar gráficos de barras que representam a distribuição do churn em números absolutos e em percentuais. Também exploramos a variável "contrato" e analisamos sua distribuição. Observamos que a maioria dos clientes possui contratos mensais. Novos vídeos serão lançados para continuar a análise univariada. #################################################################################################### 04. Hands-On - Distribuicao em variaveis numericas: Nesta aula, continuamos nossa análise univariada, agora focando em variáveis numéricas. Exploramos a variável "Tenor", que representa o tempo de contrato dos clientes. Fizemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores e observamos que a maioria dos clientes tem contratos de curta duração ou contratos longos. Além disso, calculamos medidas de posição, como a média e a mediana, e medidas de dispersão, como o desvio padrão e o coeficiente de variação. Essas informações nos ajudam a entender melhor o comportamento dos clientes e podem ser úteis na hora de fazer previsões. No próximo vídeo, continuaremos nossa análise univariada explorando outras variáveis numéricas. #################################################################################################### 05. Hands-On - Filtros e agrupamento de valores: Nesta aula, aprendemos sobre como fazer contagens e agrupamentos de dados em um DataFrame usando o método `count` e a função `groupby`. Foi mostrado como contar a quantidade de itens em cada grupo, ordenar os resultados e criar gráficos para visualizar as informações de forma mais clara. Também foi explicado como filtrar os dados com base em condições específicas e realizar cálculos com os dados agrupados. Ao final da aula, foi ressaltada a importância de analisar as informações de forma univariada antes de realizar análises bivariadas. #################################################################################################### 01. Formulando hipoteses: Nesta aula, vamos aprender sobre a importância das visualizações na análise exploratória de dados (EDA). Utilize gráficos e visualizações para explorar seus dados e validar suas hipóteses. Esteja aberto a surpresas, pois as melhores descobertas muitas vezes ocorrem quando as hipóteses iniciais são desafiadas. Evite fazer suposições prematuras de causa e efeito. Primeiro, explore a correlação entre as variáveis e depois avalie a causalidade. Refine e atualize suas hipóteses à medida que coleta mais informações. No contexto do módulo de churn de clientes de uma empresa de telecom, vamos confirmar ou refutar três hipóteses: a faixa etária, o tempo de contrato e o tipo de contrato têm associação com o churn. Utilize sua intuição, seja específico e certifique-se de que suas hipóteses possam ser testadas com os dados disponíveis. Considere também as possíveis relações entre variáveis, como a idade dos clientes afetando a taxa de churn ou a localização geográfica influenciando as preferências de compra. #################################################################################################### 02. Analise univariada: Nesta aula, vamos explorar a análise univariada, que é uma abordagem estatística focada na análise de uma única variável de um conjunto de dados. Vamos entender como compreender as características individuais dessa variável, examinando sua distribuição, medidas resumo como média e mediana, variabilidade e a presença de valores atípicos. Isso nos ajudará a ter uma visão detalhada antes de explorar a relação dessa variável com outras variáveis, através da análise bivariada ou multivariada. Vamos mergulhar na parte técnica, aprendendo como gerar e apresentar a distribuição, extrair medidas de posição e dispersão. Vamos para o código! #################################################################################################### 03. Hands-On - Distribuicao em variaveis categoricas: Nesta aula, começamos a análise univariada do nosso conjunto de dados. Primeiro, focamos na variável "churn", que indica se um cliente abandonou ou não o serviço. Mostramos como contar os valores dessa variável e também como obter a proporção em termos percentuais. Em seguida, utilizamos o matplotlib para gerar gráficos de barras que representam a distribuição do churn em números absolutos e em percentuais. Também exploramos a variável "contrato" e analisamos sua distribuição. Observamos que a maioria dos clientes possui contratos mensais. Novos vídeos serão lançados para continuar a análise univariada. #################################################################################################### 04. Hands-On - Distribuicao em variaveis numericas: Nesta aula, continuamos nossa análise univariada, agora focando em variáveis numéricas. Exploramos a variável "Tenor", que representa o tempo de contrato dos clientes. Fizemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores e observamos que a maioria dos clientes tem contratos de curta duração ou contratos longos. Além disso, calculamos medidas de posição, como a média e a mediana, e medidas de dispersão, como o desvio padrão e o coeficiente de variação. Essas informações nos ajudam a entender melhor o comportamento dos clientes e podem ser úteis na hora de fazer previsões. No próximo vídeo, continuaremos nossa análise univariada explorando outras variáveis numéricas. #################################################################################################### 05. Hands-On - Filtros e agrupamento de valores: Nesta aula, aprendemos sobre como fazer contagens e agrupamentos de dados em um DataFrame usando o método `count` e a função `groupby`. Foi mostrado como contar a quantidade de itens em cada grupo, ordenar os resultados e criar gráficos para visualizar as informações de forma mais clara. Também foi explicado como filtrar os dados com base em condições específicas e realizar cálculos com os dados agrupados. Ao final da aula, foi ressaltada a importância de analisar as informações de forma univariada antes de realizar análises bivariadas. #################################################################################################### 01. Formulando hipoteses: Nesta aula, vamos aprender sobre a importância das visualizações na análise exploratória de dados (EDA). Utilize gráficos e visualizações para explorar seus dados e validar suas hipóteses. Esteja aberto a surpresas, pois as melhores descobertas muitas vezes ocorrem quando as hipóteses iniciais são desafiadas. Evite fazer suposições prematuras de causa e efeito. Primeiro, explore a correlação entre as variáveis e depois avalie a causalidade. Refine e atualize suas hipóteses à medida que coleta mais informações. No contexto do módulo de churn de clientes de uma empresa de telecom, vamos confirmar ou refutar três hipóteses: a faixa etária, o tempo de contrato e o tipo de contrato têm associação com o churn. Utilize sua intuição, seja específico e certifique-se de que suas hipóteses possam ser testadas com os dados disponíveis. Considere também as possíveis relações entre variáveis, como a idade dos clientes afetando a taxa de churn ou a localização geográfica influenciando as preferências de compra. #################################################################################################### 02. Analise univariada: Nesta aula, vamos explorar a análise univariada, que é uma abordagem estatística focada na análise de uma única variável de um conjunto de dados. Vamos entender como compreender as características individuais dessa variável, examinando sua distribuição, medidas resumo como média e mediana, variabilidade e a presença de valores atípicos. Isso nos ajudará a ter uma visão detalhada antes de explorar a relação dessa variável com outras variáveis, através da análise bivariada ou multivariada. Vamos mergulhar na parte técnica, aprendendo como gerar e apresentar a distribuição, extrair medidas de posição e dispersão. Vamos para o código! #################################################################################################### 03. Hands-On - Distribuicao em variaveis categoricas: Nesta aula, começamos a análise univariada do nosso conjunto de dados. Primeiro, focamos na variável "churn", que indica se um cliente abandonou ou não o serviço. Mostramos como contar os valores dessa variável e também como obter a proporção em termos percentuais. Em seguida, utilizamos o matplotlib para gerar gráficos de barras que representam a distribuição do churn em números absolutos e em percentuais. Também exploramos a variável "contrato" e analisamos sua distribuição. Observamos que a maioria dos clientes possui contratos mensais. Novos vídeos serão lançados para continuar a análise univariada. #################################################################################################### 04. Hands-On - Distribuicao em variaveis numericas: Nesta aula, continuamos nossa análise univariada, agora focando em variáveis numéricas. Exploramos a variável "Tenor", que representa o tempo de contrato dos clientes. Fizemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores e observamos que a maioria dos clientes tem contratos de curta duração ou contratos longos. Além disso, calculamos medidas de posição, como a média e a mediana, e medidas de dispersão, como o desvio padrão e o coeficiente de variação. Essas informações nos ajudam a entender melhor o comportamento dos clientes e podem ser úteis na hora de fazer previsões. No próximo vídeo, continuaremos nossa análise univariada explorando outras variáveis numéricas. #################################################################################################### 05. Hands-On - Filtros e agrupamento de valores: Nesta aula, aprendemos sobre como fazer contagens e agrupamentos de dados em um DataFrame usando o método `count` e a função `groupby`. Foi mostrado como contar a quantidade de itens em cada grupo, ordenar os resultados e criar gráficos para visualizar as informações de forma mais clara. Também foi explicado como filtrar os dados com base em condições específicas e realizar cálculos com os dados agrupados. Ao final da aula, foi ressaltada a importância de analisar as informações de forma univariada antes de realizar análises bivariadas. #################################################################################################### 01. Formulando hipoteses: Nesta aula, vamos aprender sobre a importância das visualizações na análise exploratória de dados (EDA). Utilize gráficos e visualizações para explorar seus dados e validar suas hipóteses. Esteja aberto a surpresas, pois as melhores descobertas muitas vezes ocorrem quando as hipóteses iniciais são desafiadas. Evite fazer suposições prematuras de causa e efeito. Primeiro, explore a correlação entre as variáveis e depois avalie a causalidade. Refine e atualize suas hipóteses à medida que coleta mais informações. No contexto do módulo de churn de clientes de uma empresa de telecom, vamos confirmar ou refutar três hipóteses: a faixa etária, o tempo de contrato e o tipo de contrato têm associação com o churn. Utilize sua intuição, seja específico e certifique-se de que suas hipóteses possam ser testadas com os dados disponíveis. Considere também as possíveis relações entre variáveis, como a idade dos clientes afetando a taxa de churn ou a localização geográfica influenciando as preferências de compra. #################################################################################################### 02. Analise univariada: Nesta aula, vamos explorar a análise univariada, que é uma abordagem estatística focada na análise de uma única variável de um conjunto de dados. Vamos entender como compreender as características individuais dessa variável, examinando sua distribuição, medidas resumo como média e mediana, variabilidade e a presença de valores atípicos. Isso nos ajudará a ter uma visão detalhada antes de explorar a relação dessa variável com outras variáveis, através da análise bivariada ou multivariada. Vamos mergulhar na parte técnica, aprendendo como gerar e apresentar a distribuição, extrair medidas de posição e dispersão. Vamos para o código! #################################################################################################### 03. Hands-On - Distribuicao em variaveis categoricas: Nesta aula, começamos a análise univariada do nosso conjunto de dados. Primeiro, focamos na variável "churn", que indica se um cliente abandonou ou não o serviço. Mostramos como contar os valores dessa variável e também como obter a proporção em termos percentuais. Em seguida, utilizamos o matplotlib para gerar gráficos de barras que representam a distribuição do churn em números absolutos e em percentuais. Também exploramos a variável "contrato" e analisamos sua distribuição. Observamos que a maioria dos clientes possui contratos mensais. Novos vídeos serão lançados para continuar a análise univariada. #################################################################################################### 04. Hands-On - Distribuicao em variaveis numericas: Nesta aula, continuamos nossa análise univariada, agora focando em variáveis numéricas. Exploramos a variável "Tenor", que representa o tempo de contrato dos clientes. Fizemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores e observamos que a maioria dos clientes tem contratos de curta duração ou contratos longos. Além disso, calculamos medidas de posição, como a média e a mediana, e medidas de dispersão, como o desvio padrão e o coeficiente de variação. Essas informações nos ajudam a entender melhor o comportamento dos clientes e podem ser úteis na hora de fazer previsões. No próximo vídeo, continuaremos nossa análise univariada explorando outras variáveis numéricas. #################################################################################################### 05. Hands-On - Filtros e agrupamento de valores: Nesta aula, aprendemos sobre como fazer contagens e agrupamentos de dados em um DataFrame usando o método `count` e a função `groupby`. Foi mostrado como contar a quantidade de itens em cada grupo, ordenar os resultados e criar gráficos para visualizar as informações de forma mais clara. Também foi explicado como filtrar os dados com base em condições específicas e realizar cálculos com os dados agrupados. Ao final da aula, foi ressaltada a importância de analisar as informações de forma univariada antes de realizar análises bivariadas. #################################################################################################### 01. Formulando hipoteses: Nesta aula, vamos aprender sobre a importância das visualizações na análise exploratória de dados (EDA). Utilize gráficos e visualizações para explorar seus dados e validar suas hipóteses. Esteja aberto a surpresas, pois as melhores descobertas muitas vezes ocorrem quando as hipóteses iniciais são desafiadas. Evite fazer suposições prematuras de causa e efeito. Primeiro, explore a correlação entre as variáveis e depois avalie a causalidade. Refine e atualize suas hipóteses à medida que coleta mais informações. No contexto do módulo de churn de clientes de uma empresa de telecom, vamos confirmar ou refutar três hipóteses: a faixa etária, o tempo de contrato e o tipo de contrato têm associação com o churn. Utilize sua intuição, seja específico e certifique-se de que suas hipóteses possam ser testadas com os dados disponíveis. Considere também as possíveis relações entre variáveis, como a idade dos clientes afetando a taxa de churn ou a localização geográfica influenciando as preferências de compra. #################################################################################################### 02. Analise univariada: Nesta aula, vamos explorar a análise univariada, que é uma abordagem estatística focada na análise de uma única variável de um conjunto de dados. Vamos entender como compreender as características individuais dessa variável, examinando sua distribuição, medidas resumo como média e mediana, variabilidade e a presença de valores atípicos. Isso nos ajudará a ter uma visão detalhada antes de explorar a relação dessa variável com outras variáveis, através da análise bivariada ou multivariada. Vamos mergulhar na parte técnica, aprendendo como gerar e apresentar a distribuição, extrair medidas de posição e dispersão. Vamos para o código! #################################################################################################### 03. Hands-On - Distribuicao em variaveis categoricas: Nesta aula, começamos a análise univariada do nosso conjunto de dados. Primeiro, focamos na variável "churn", que indica se um cliente abandonou ou não o serviço. Mostramos como contar os valores dessa variável e também como obter a proporção em termos percentuais. Em seguida, utilizamos o matplotlib para gerar gráficos de barras que representam a distribuição do churn em números absolutos e em percentuais. Também exploramos a variável "contrato" e analisamos sua distribuição. Observamos que a maioria dos clientes possui contratos mensais. Novos vídeos serão lançados para continuar a análise univariada. #################################################################################################### 04. Hands-On - Distribuicao em variaveis numericas: Nesta aula, continuamos nossa análise univariada, agora focando em variáveis numéricas. Exploramos a variável "Tenor", que representa o tempo de contrato dos clientes. Fizemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores e observamos que a maioria dos clientes tem contratos de curta duração ou contratos longos. Além disso, calculamos medidas de posição, como a média e a mediana, e medidas de dispersão, como o desvio padrão e o coeficiente de variação. Essas informações nos ajudam a entender melhor o comportamento dos clientes e podem ser úteis na hora de fazer previsões. No próximo vídeo, continuaremos nossa análise univariada explorando outras variáveis numéricas. #################################################################################################### 05. Hands-On - Filtros e agrupamento de valores: Nesta aula, aprendemos sobre como fazer contagens e agrupamentos de dados em um DataFrame usando o método `count` e a função `groupby`. Foi mostrado como contar a quantidade de itens em cada grupo, ordenar os resultados e criar gráficos para visualizar as informações de forma mais clara. Também foi explicado como filtrar os dados com base em condições específicas e realizar cálculos com os dados agrupados. Ao final da aula, foi ressaltada a importância de analisar as informações de forma univariada antes de realizar análises bivariadas.