instruction
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value | input
stringclasses 3
values | output
stringclasses 3
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|---|---|---|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
|
## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
|
## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
|
## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
|
## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
|
## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
|
## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
|
Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
|
## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 150
- Total de colunas: 4
- Percentual médio de valores nulos: 8.5%
## Perfil das Colunas
**preco** (Float64):
- Valores nulos: 5.0%
- Cardinalidade: 120 valores únicos
**categoria** (String):
- Valores nulos: 12.0%
- Cardinalidade: 5 valores únicos
- Top valores: A, B, C
**quantidade** (Int64):
- Valores nulos: 8.0%
- Cardinalidade: 45 valores únicos
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 150 linhas e 4 colunas, com percentual médio de valores nulos de 8.5%. A variável 'categoria' apresenta 12% de valores nulos (18 registros), 'quantidade' 8% (12 registros) e 'preco' 5% (7.5 registros). Esta completude é um pré-requisito, não um insight. Os nulos devem ser investigados para determinar se são aleatórios ou sistemáticos.
## Caracterização Estatística
A variável 'preco' possui alta cardinalidade (120 valores únicos em 150 registros), indicando alta variabilidade. A variável 'categoria' possui baixa cardinalidade (5 valores únicos), sendo adequada para análise categórica. A variável 'quantidade' possui cardinalidade moderada (45 valores únicos).
## Análise Visual Recomendada
**Histograma (preco)**: Para analisar forma da distribuição e identificar assimetria.
**Box Plot (quantidade por categoria)**: Para comparar dispersão entre grupos.
## Insights
**Observação**: Dataset pequeno com presença significativa de valores nulos.
**Interpretação**: Os nulos podem impactar análises estatísticas. Recomenda-se investigar padrão de missingness.
**Hipótese**: Os nulos podem ser Missing At Random (MAR) ou Missing Completely At Random (MCAR), requerendo análise específica.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 800
- Total de colunas: 5
- Percentual médio de valores nulos: 1.2%
## Perfil das Colunas
**temperatura** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 780 valores únicos
**umidade** (Float64):
- Valores nulos: 2.5%
- Cardinalidade: 650 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS ORIGINAIS:
- temperatura ↔ umidade: 0.12 (muito fraca positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 800 linhas e 5 colunas, com percentual médio de valores nulos de 1.2%. A variável 'umidade' apresenta 2.5% de valores nulos (20 registros). Completude é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação muito fraca (0.12) entre 'temperatura' e 'umidade' indica ausência de correlação linear significativa. Isso não invalida a possibilidade de relação não-linear, clusters ou limites estruturais.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot (temperatura vs umidade)**:
- Pergunta: Há clusters ou padrões não-lineares entre temperatura e umidade?
- Mesmo com correlação fraca, o gráfico pode revelar estruturas não capturadas por correlação linear.
## Insights
**Observação**: Correlação muito fraca entre temperatura e umidade.
**Interpretação**: Não há relação linear clara entre as variáveis. Pode haver relação não-linear, múltiplos regimes ou ausência de padrão.
**Hipótese**: Investigar visualmente se há clusters ou padrões não-lineares. Se não houver estrutura adicional, declarar ausência de padrão informativo.
**Limitação**: Com correlação tão fraca e sem evidência visual adicional, não é possível inferir relação significativa entre as variáveis.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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Realize uma Análise Exploratória de Dados (EDA) completa seguindo OBRIGATORIAMENTE os critérios estabelecidos.
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## Visão Geral do Dataset
- Total de linhas: 5000
- Total de colunas: 6
- Percentual médio de valores nulos: 0.0%
## Perfil das Colunas
**vendas** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 4500 valores únicos
**marketing** (Float64):
- Valores nulos: 0.0%
- Cardinalidade: 3200 valores únicos
## Matriz de Correlação
CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS CENTRALIZADAS:
- vendas_centered ↔ marketing_centered: 0.856 (forte positiva)
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## Qualidade e Integridade dos Dados
O dataset possui 5000 linhas e 6 colunas, com 0% de valores nulos. Completude total é um pré-requisito, não um insight.
## Correlações e Relacionamentos
A correlação forte (0.856) entre 'vendas_centered' e 'marketing_centered' sugere uma relação linear provável. Este cruzamento entre variáveis centralizadas é ideal para análise por quadrantes.
## Análise Visual Recomendada
**Scatter Plot com Quadrantes (vendas_centered vs marketing_centered)**:
- Pergunta: Onde estão os casos que fogem do padrão em vendas e marketing?
- Este gráfico mostra posicionamento relativo ao padrão, dividindo em 4 quadrantes.
**Interpretação por Quadrantes**:
- (+,+): Acima da média em ambas - casos de sinergia
- (+,-): Vendas acima, marketing abaixo - eficiência ou desalinhamento
- (-,+): Vendas abaixo, marketing acima - ineficiência ou oportunidade
- (-,-): Abaixo da média em ambas - casos de baixo desempenho
## Insights
**Observação**: Correlação forte positiva entre vendas e marketing centralizados.
**Interpretação**: Casos acima da média em marketing tendem a estar acima da média em vendas, sugerindo sinergia.
**Hipótese**: Investimento em marketing pode estar correlacionado com performance de vendas, mas correlação não implica causalidade.
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