Descrição
Esta aula prática integra a disciplina PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA PARA ANÁLISE DE DADOS (Unidade: U1_Fundamentos de Probabilidade e Estatística para Análise de Dados; Aula: A4_Ferramentas para Análise de Dados) e apresenta um exercício aplicado de manipulação e análise de um conjunto de dados reais. A proposta foca no uso de ferramentas estatísticas em R para carregar, explorar, transformar e visualizar dados estruturados, além de aplicar conceitos probabilísticos a perguntas concretas sobre ocorrência de acidentes.
O trabalho orienta o uso de ambientes como RStudio (https://www.rstudio.com/) ou versão online via Google Colab (https://colab.google/) e indica o conjunto de dados usado no experimento: https://github.com/AndersonSalata/projeto-integrado-ciencia-dedados/blob/main/datatran2024.csv. Entre as etapas previstas estão a leitura do arquivo (.csv), inspeção inicial (por exemplo, summary(dados) e str(dados)), manipulação com dplyr e visualização com ggplot2, além do cálculo de probabilidades relacionadas a eventos no conjunto de dados.
O produto final solicitado é um relatório em arquivo Word (tamanho máximo 2 MB) contendo as informações e cálculos obtidos, texto conclusivo e referências formatadas em ABNT; devem ser anexados o código R completo e evidências visuais dos gráficos quando aplicável.
O que é desenvolvido nesta atividade
Carregar e explorar o conjunto de dados fornecido, aplicar comandos como read.csv (ex.: dados <- read.csv(“datatran2024.csv”, sep = “;”, fill = TRUE, check.names = FALSE)), usar pacotes estatísticos (dplyr para filtragem, agrupamento e sumarização; ggplot2 para visualização), executar cálculos probabilísticos para responder questões sobre os dados e organizar os resultados em um relatório técnico com código e gráficos.
Principais conteúdos abordados
- Leitura e inspeção de dados (.csv) em R
- Manipulação de dados com dplyr (filtragem, agrupamento, sumarização)
- Cálculos probabilísticos aplicados a eventos do conjunto de dados
- Visualização de resultados com ggplot2
- Elaboração de relatório técnico em Word com código e referências ABNT
- Questões de análise sugeridas: estado com maior número de acidentes; probabilidade de acidente em condições climáticas claras; efeito da fase do dia; tipos de acidentes predominantes e suas causas
Aula prática Probabilidade e estatística para análise de dados
NOME DA DISCIPLINA: PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA PARA ANÁLISE DE DADOS
Unidade: U1_Fundamentos de Probabilidade e Estatística para Análise de Dados
Aula: A4_Ferramentas para Análise de Dados
Roteiro
Aula Prática
Público2
OBJETIVOS
Definição dos objetivos da aula prática:
Apresentar ferramentas e bibliotecas estatísticas disponíveis no R para análise de dados.
Demonstrar como manipular dados e implementar cálculos probabilísticos em R.
Capacitar os alunos para realizar análises básicas de conjuntos de dados estruturados.
SOLUÇÃO DIGITAL: RStudio ou Google Colab
• Se for um software será necessário a inserção do link no roteiro:
LINK SOLUÇÃO DIGITAL (EXCETO ALGETEC): https://www.rstudio.com/ ou
https://colab.google/
PROCEDIMENTOS PRÁTICOS E APLICAÇÕES
Procedimento/Atividade nº 1
Inserir o nome do experimento: Manipulação e análise de dados com R
Atividade proposta: Utilizar bibliotecas estatísticas no R para realizar manipulação de dados e
cálculos probabilísticos.
Procedimentos para a realização da atividade:
• Acessar a plataforma RStudio instalada no computador ou acessar a versão online.
• Baixar os dados https://github.com/AndersonSalata/projeto-integrado-ciencia-dedados/blob/main/datatran2024.csv
• Carregar o conjunto de dados em formato .csv (como o exemplo fornecido).
Exemplo de comando: dados <- read.csv(“datatran2024.csv”, sep = “;”, fill = TRUE,
check.names = FALSE)
• Explorar o conjunto de dados para identificar variáveis e valores principais:
Exemplo: summary(dados) e str(dados).
• Utilizar a biblioteca dplyr para realizar operações básicas de manipulação de dados (ex.:
filtragem, agrupamento e sumarização).
Exemplo: library(dplyr)
• Aplicar conceitos probabilísticos para responder questões sobre os dados.
Exemplo: Calcular a probabilidade de um acidente ocorrer em uma determinada hora do
dia.
• Visualizar os resultados usando a biblioteca ggplot2
Público3
Avaliando os resultados:
1.Introdução
Contextualização sobre o objetivo da análise.
Breve descrição do conjunto de dados utilizado (ex.: número de observações, variáveis
principais).
2. Métodos
Explicação das etapas realizadas para manipulação e análise dos dados, incluindo:
Ferramentas utilizadas (R, pacotes como dplyr e ggplot2).
Breve descrição dos comandos aplicados.
3. Resultados e responder as seguintes questões.
Qual foi o estado com o maior número de acidentes?
Qual a probabilidade de um acidente ocorrer em condições climáticas claras?
Como a fase do dia afeta a ocorrência de acidentes?
Que insights podem ser gerados sobre os tipos de acidentes predominantes e suas causas?
4. Conclusão
Resumo dos principais insights obtidos com a análise.
Considerações sobre a aplicação de conceitos estatísticos na análise de dados reais.
5. Anexos
Código completo em R utilizado para a análise.
Capturas de tela ou links para gráficos gerados.
Checklist:
✓ Baixar e acessar a plataforma RStudio.
✓ Carregar o conjunto de dados no R.
✓ Realizar manipulações básicas com o conjunto de dados.
✓ Explorar os dados com funções do R e bibliotecas.
✓ Aplicar cálculos probabilísticos no conjunto de dados.
✓ Visualizar resultados com gráficos.
✓ Responder às perguntas com base nos resultados.
RESULTADOS
Resultados do experimento:
Ao final dessa aula prática, você deverá enviar um arquivo em word contendo as informações
obtidas no experimento, os cálculos realizados, em conjunto com um texto conclusivo a respeito
das informações obtidas. O arquivo não pode exceder o tamanho de 2Mb.
• Referências bibliográficas ABNT (quando houver).
Resultados de Aprendizagem:
Público4
Ao final da aula prática, o aluno será capaz de:
• Carregar e explorar conjuntos de dados em R.
• Utilizar bibliotecas estatísticas como dplyr e ggplot2 para manipulação e visualização.
• Aplicar conceitos de probabilidade em dados reais.
• Interpretar insights baseados na análise exploratória e probabilística de dados.
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