Blog do Statplace

Explore temas gerais e conceitos aprofundados de estatística, Data Science e softwares de análise de dados como R e Python.

Dados de Alta Frequência em Séries Temporais

Artigo escrito por Denise Paiva A todo momento, lidamos com dados de alta frequência — como temperaturas diárias, volume de

Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 2)

Veja como a regressão logística pode prever sintomas cognitivos em idosos com base em escores de exames psicológicos.

Dashboard vs. Report: Entendendo as diferenças fundamentais

Dashboard vs report: saiba as diferenças, suas características, vantagens e quando usar cada ferramenta para análise de dados.

Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 1)

Aprenda a implementar um modelo de regressão logística em Python para prever a ocorrência de doenças com base na idade dos pacientes.

Gestão de Fluxos de Trabalho de Dados com Airflow

Aprenda a otimizar a gestão de fluxos de trabalho de dados com Airflow, automatizando processos e melhorando a eficiência.

Mineração de Dados

Descubra a importância do pré-processamento para melhorar a eficiência e a facilidade do processo de mineração de dados.

Data Science é um termo novo e que muitas vezes é confundido com ferramentas, técnicas ou áreas específicas do trabalho. Sendo que, na verdade, ele é um conjunto de métodos e práticas que possibilita o trabalho com os dados.

O que são modelos de benchmarking?

Benchmarking é uma estratégia de comparar a performance de empresas e ver quais são as melhores práticas. Essa comparação pode ser feita apenas por meio da troca de experiências e da observação ou comparando dados e conduzindo uma análise estatística.

Moneyball: como uma análise estatística pode fazer a diferença

A análise estatística pode ajudar desde um time de basebol até uma empresa. Conheça o caso do Oakland Athletics, no filme Moneyball, e como essa estratégia pode ser usada nos negócios para obter resultados surpreendentes!

O valor dos dados

Nesse artigo abordamos o real valor dos dados e sua importância para a ciência e para o desenvolvimento dos negócios e da sociedade.