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Análise compreensiva de métodos de transformação de dados

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Esta dissertação apresenta uma análise detalhada de vários métodos de transformação de dados, com particular ênfase na sua aplicabilidade, culminando no desenvolvimento de uma ferramenta (framework) para o apoio à decisão de técnicas de transformação. A pesquisa aborda a complexidade na preparação de dados para análise estatística, onde a escolha apropriada de transformações pode ter impacto na qualidade da análise estatística. O estudo examina detalhadamente cada método de transformação, considerando as suas propriedades matemáticas, limitações, pressupostos subjacentes e impacto nos dados originais. A implementação dos métodos é ilustrada com código elaborado na linguagem Python. A framework proposta integra características fundamentais dos dados (como a distribuição, formato, tipo e intervalo de dados) com os requisitos específicos da análise estatística a ser realizada, fornecendo um processo para a seleção da transformação mais adequada. Para complementar, foi desenvolvida uma ferramenta web de forma a agilizar o processo de escolha. A metodologia foi aplicada a alguns casos de estudo de áreas distintas permitindo uma comparação do seu desempenho. Os resultados demonstram que a eficácia das transformações está dependente das características dos dados e dos objetivos.
Autores principais:Correia, João Paulo Marques
Assunto:Transformação de dados Análise estatística Framework de decisão Pré-processamento de dados Data transformation Statistical analysis Decision framework Data pre-processing
Ano:2025
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade Aberta
Idioma:português
Origem:Repositório Aberto da Universidade Aberta
Descrição
Resumo:Esta dissertação apresenta uma análise detalhada de vários métodos de transformação de dados, com particular ênfase na sua aplicabilidade, culminando no desenvolvimento de uma ferramenta (framework) para o apoio à decisão de técnicas de transformação. A pesquisa aborda a complexidade na preparação de dados para análise estatística, onde a escolha apropriada de transformações pode ter impacto na qualidade da análise estatística. O estudo examina detalhadamente cada método de transformação, considerando as suas propriedades matemáticas, limitações, pressupostos subjacentes e impacto nos dados originais. A implementação dos métodos é ilustrada com código elaborado na linguagem Python. A framework proposta integra características fundamentais dos dados (como a distribuição, formato, tipo e intervalo de dados) com os requisitos específicos da análise estatística a ser realizada, fornecendo um processo para a seleção da transformação mais adequada. Para complementar, foi desenvolvida uma ferramenta web de forma a agilizar o processo de escolha. A metodologia foi aplicada a alguns casos de estudo de áreas distintas permitindo uma comparação do seu desempenho. Os resultados demonstram que a eficácia das transformações está dependente das características dos dados e dos objetivos.