Ferramentas para Análise de Dados

Prévia do material em texto

Estratégias 
e técnicas de 
gerenciamento 
de dados
Unidade 3
Ferramentas para 
análise de dados
Hertz Wilton de Castro Lins
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 2
UNIDADE III - FERRAMENTAS 
PARA ANÁLISE DE DADOS
Olá, cursista! Até aqui vimos o que são banco de dados, tabelas, dados e 
vários outros conceitos. Vimos também que existem ferramentas, programas 
de computador, para se trabalhar com esses dados de forma simples. 
Mesmo você não sabendo, você já utilizou essas ferramentas e continua 
utilizando dentro da área da saúde. Você também sabe que visualizar um 
dado é uma etapa importante para uma efetiva utilização e compreensão 
da informação. Considere, por exemplo, um arquivo em formato de texto, 
principalmente em grandes volumes, não é fácil a visualização de padrões, 
tendências e outras características inerentes ao conjunto de dados. 
O Quadro 1 mostra uma lista de municípios do Rio Grande do Norte 
junto com suas respectivas populações. Embora essa tabela contenha 
informações valiosas, os detalhes não são imediatamente óbvios. Em 
contraste, o Quadro 2 apresenta as mesmas informações, mas com um 
destaque visual: os municípios com população acima da média estadual 
de 21.163 habitantes por município são ressaltados com um fundo azul. 
Esse destaque facilita a identificação de padrões e tendências. No entanto, 
é na representação gráfica desses dados, mostrada na Figura 1, que as 
informações se tornam ainda mais acessíveis e compreensíveis. Este gráfico 
ilustra claramente as populações dos municípios em relação à média 
estadual, tornando a análise mais intuitiva. A questão então é: qual formato 
de apresentação dos dados tornou a informação mais compreensível?
Quadro 1 – Conjunto de municípios do Rio Grande do Norte
Cidades do Rio Grande do Norte e a sua população
Município População Município População
Alexandria 13 640 Guamaré 15 295
Alto do Rodrigues 12 484 Ielmo Marinho 11 615
Angicos 11 632 Ipanguaçu 14 131
Apodi 36 093 Jardim de Piranhas 13 977
Areia Branca 24 093 Jardim do Seridó 11 655
Arez 13 251 João Câmara 33 290
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 3
Cidades do Rio Grande do Norte e a sua população
Município População Município População
Assú 56 496 Jucurutu 17 793
Baraúna 26 913 Lagoa Nova 15 573
Brejinho 12 202 Macaíba 82 249
Caicó 61 146 Macau 27 369
Canguaretama 29 668 Montanhas 11 444
Caraúbas 19 727 Monte Alegre 23 031
Ceará-Mirim 79 115 Mossoró 264 577
Currais Novos 41 313 Nísia Floresta 31 942
Extremoz 61 635 Nova Cruz 34 269
Goianinha 26 741 Parelhas 21 499
Quadro 2 – Municípios do Rio Grande do Norte com média 
da população maior que a média do Estado
Cidades do Rio Grande do Norte e a sua população
Município População Município População
Alexandria 13 640 Guamaré 15 295
Alto do Rodrigues 12 484 Ielmo Marinho 11 615
Angicos 11 632 Ipanguaçu 14 131
Apodi 36 093 Jardim de Piranhas 13 977
Areia Branca 24 093 Jardim do Seridó 11 655
Arez 13 251 João Câmara 33 290
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 4
Cidades do Rio Grande do Norte e a sua população
Município População Município População
Assú 56 496 Jucurutu 17 793
Baraúna 26 913 Lagoa Nova 15 573
Brejinho 12 202 Macaíba 82 249
Caicó 61 146 Macau 27 369
Canguaretama 29 668 Montanhas 11 444
Caraúbas 19 727 Monte Alegre 23 031
Ceará-Mirim 79 115 Mossoró 264 577
Currais Novos 41 313 Nísia Floresta 31 942
Extremoz 61 635 Nova Cruz 34 269
Goianinha 26 741 Parelhas 21 499
Agora, você verá alguns exemplos de ferramentas com tecnologias para 
essa análise, isto é, que conseguem extrair de um conjunto de dados 
informações que não conseguimos apenas olhando para todos eles. 
Figura 1 - Municípios do Rio Grande do Norte com média da população 
maior que a média do Estado
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 5
AULA 1 - Mineração de Dados 
A mineração de dados é uma dessas ferramentas e consiste de uma série 
de etapas de transformação necessárias à obtenção de conhecimento 
válido. Por meio da mineração de dados se viabiliza a análise dos dados 
no contexto das relações para identificar padrões e dentre estas etapas 
podemos citar a classificação, a análise de Associações e agrupamentos. 
• Classificação: É o processo de encontrar um modelo 
(ou função) que descreve e distingue classes de 
dados ou conceitos. O resultado da classificação é 
um conjunto de objetos classificados por categoria 
dentre diversas pré-definidas e conhecidas. 
• Exemplos: Detecção de spam, categorização de células.
• Análise de Associações: Consiste em determinar afinidades 
entre dados que não foram previamente estabelecidas, 
ou seja, definir regras de associação entre eles.
• Como exemplo temos o caso de dois itens que são 
comprados frequentemente juntos, podem passar 
a ser vendidos num pacote em promoção.
• Análise de agrupamentos: Consiste na Identificação 
e aproximação de registros similares sem o 
conhecimento prévio das características das classes. 
Um agrupamento ou cluster é formado por registros 
similares, mas diferentes de outros agrupamentos.
• Exemplos: segmentação de mercado por nicho 
de produtos, separação de comportamentos.
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 6
AULA 2 - Ferramentas para 
Análise e Manipulação dos Dados 
Atualmente existem várias ferramentas, com licença open source, 
disponíveis para análise e visualização de dados. Essas ferramentas 
disponibilizam um conjunto de recursos para manipulação dos dados 
e aplicação de técnica de mineração de dados como a classificação e 
implementações de vários algoritmos de aprendizado de máquina (JOVIC 
et al., 2014), como por exemplo: RapidMIner (HOFMANN; KLINKENBERG, 
2013), R (ZHAO, 2012), Weka (HALL et al., 2009), KNIME (BERTHOLD, 2008), 
Scikit-learn (PEDREGOSA et al., 2011) e Orange (DEMSAR et al., 2013).
Open Source: O programa com licença open source ou de 
código aberto é um tipo de programa que se caracteriza por 
ter seu código fonte disponibilizado para uso ou modificação 
por usuários ou outros desenvolvedores.
O Orange, disponível no link , é uma ferramenta 
open source que oferece um conjunto de recursos para visualização e 
análise de dados. Pode ser utilizado através da linguagem Python, como 
uma biblioteca que fornece uma extensão dos recursos da linguagem, ou 
através da programação visual, com a interface de programação visual 
apresentada na Figura 2.
Para entender melhor o funcionamento do Orange e conhecer mais detalhes 
a respeito de seus recursos, acesse os links: e .
http://orange.biolab.si/
http://orange.biolab.si/getting-started/
http://orange.biolab.si/getting-started/
http://docs.orange.biolab.si/3/data-mining-library/#tutorial
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 7
Figura 2 – Interface de programação visual.
Como apresentado na Figura 2, é possível observar na parte esquerda 
um conjunto de funcionalidades e recursos para análise e visualização 
dados organizados em categorias: visualização, classificação, 
regressão e avaliação. 
As principais ferramentas de manipulação de dados são fundamentais para 
projetos que lidam com grandes volumes de dados, oferecendo recursos 
poderosos para processamento e visualização desses conjuntos. Aqui 
estão algumas das ferramentas mais populares e amplamente utilizadas:
• Python e Bibliotecas de Dados: Uma linguagem de 
programação que vem ganhando destaque na área de 
ciência de dados e machine learning. Com o suporte de 
bibliotecas como Pandas e NumPy, facilita a manipulação 
de dados, visualização e realização de cálculos estatísticos.
• R e seus Pacotes: Uma linguagem de programação 
especializada em análise estatísticaavançada, 
permitindo uma exploração aprofundada dos dados.
• Microsoft Excel: Uma ferramenta extensivamente usada 
para análise de dados, especialmente útil em contextos 
empresariais para análises e geração de relatórios.
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 8
• Tableau: Uma ferramenta de visualização de 
dados que possibilita a criação de visualizações 
interativas e compartilháveis.
• Power BI da Microsoft: Uma ferramenta de business 
intelligence para análise e compartilhamento de insights.
Essas ferramentas abrangem uma vasta gama de necessidades, desde 
a manipulação e análise básicas de dados até tarefas mais complexas, 
como machine learning e análise de grandes volumes de dados. 
A escolha da ferramenta adequada geralmente depende das necessidades 
específicas do projeto, do tamanho e complexidade dos dados, e da 
experiência do usuário.
EXEMPLOS DE APLICAÇÃO COM DADOS 
DE SAÚDE PÚBLICA
Um exemplo notável de utilização de dados na saúde pública é o uso de 
técnicas de análise e ciência de dados para monitorar e prevenir surtos 
de doenças, como é o caso das arbovirores. O boletim epidemiológico de 
arboviroses, elaborado pela Secretaria de Saúde do Estado do Rio Grande 
do Norte, é um exemplo dessa aplicação. Este boletim compila dados 
essenciais para fornecer uma visão abrangente da situação da dengue, zika 
e chikungunya no estado. Utilizando ferramentas de visualização de dados, 
é possível gerar mapas de calor, gráficos e dashboards interativos. Estes 
instrumentos são cruciais para que profissionais de saúde e formuladores 
de políticas tenham uma compreensão clara da situação atual e possam 
tomar decisões fundamentadas em dados reais. A Figura 3 exemplifica 
essa abordagem, ilustrando os casos prováveis de chikungunya no Rio 
Grande do Norte, segmentados por faixa etária, nos anos de 2023 e 2024, 
e destaca o valor inestimável dessas ferramentas na análise e resposta a 
desafios de saúde pública.
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 9
Figura 3 - Casos prováveis de Chikungunya de acordo com faixa etária. 
Rio Grande do Norte, 2023/2024."
Fonte: Boletim Epidemiológico Aborviroses - Semana 5 (Dengue, Chikugunha 
e Zika) do Estado do Rio Grande Do Norte. Disponível em: 
Outra ferramenta com recursos para acesso a dados de saúde é o TABNET, 
disponível aqui, que fornece acesso on-line a bases de dados do SUS 
como, por exemplo, bases de dados de morbidade, incapacidade, acesso 
a serviços, qualidade da atenção, condições de vida e fatores ambientais.
As figuras 4 e 5 a seguir apresentam um exemplo de consulta de informações 
de atenção básica do Rio Grande do Norte com essa ferramenta e o 
respectivo resultado, disponível em aqui.
http://www.adcon.rn.gov.br/ACERVO/sesap/DOC/DOC000000000326279.PDF
http://www.adcon.rn.gov.br/ACERVO/sesap/DOC/DOC000000000326279.PDF
http://datasus.saude.gov.br/informacoes-de-saude/tabnet
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?siab/cnv/SIABSrn.def
Estratégias e técnicas de gerenciamento de dados
Ferramentas para análise de dados 10
Figura 4 – Tela de consulta no Tabnet.
Fonte: Tabnet/DATASUS.
Figura 5 – Resultado da busca no Tabnet que mostra 
a quantidade de nascidos vivos nos municípios do 
Rio Grande do Norte no mês de dezembro de 2015.
Fonte: Tabnet/DATASUS.