📊 Estatística no Mundo Real da TI
Bem-vindo ao Módulo 10! Ao longo dos últimos módulos, exploramos as ferramentas da Estatística Descritiva: organizar, resumir e visualizar dados. Agora, vamos conectar esses conceitos a aplicações práticas que você encontrará frequentemente em carreiras de TI e Inteligência Artificial.
Entender como e onde usar médias, medianas, desvios padrão, histogramas e boxplots é crucial para extrair insights de dados, monitorar sistemas, entender usuários e tomar decisões informadas. Vamos ver alguns exemplos!
💡 Onde a Estatística Descritiva Brilha
Exemplos de como usamos estatística descritiva para entender dados em TI e IA.
Análise Web (Web Analytics)
Entender como os usuários interagem com um site ou aplicativo web.
- Métricas Comuns:
- Visitantes únicos (Contagem)
- Tempo médio de sessão (Média)
- Páginas por visita (Média, Mediana)
- Taxa de rejeição (Percentual)
- Distribuição de fontes de tráfego (Gráfico de Setores)
Monitoramento de Sistemas
Acompanhar a saúde e o desempenho de servidores, redes e aplicações.
- Métricas Comuns:
- Uso médio de CPU/Memória (Média, Percentis)
- Tempo de resposta da aplicação (Média, Mediana, Desvio Padrão)
- Latência de rede (Média, Boxplot para identificar outliers)
- Taxa de erros (Contagem, Frequência)
- Distribuição de carga ao longo do dia (Histograma)
Análise de Comportamento do Usuário
Compreender como as pessoas usam um software ou plataforma.
- Métricas Comuns:
- Funcionalidades mais usadas (Moda, Frequência)
- Tempo gasto em tarefas específicas (Média, Mediana)
- Sequência de ações comuns (Análise de padrões - visualização)
- Taxa de conclusão de tarefas (Percentual)
- Distribuição de atividade por tipo de usuário (Gráfico de Barras)
Análise de Testes A/B
Comparar o desempenho de duas ou mais versões de uma página, feature ou campanha.
- Métricas Comuns:
- Taxa de conversão por versão (Percentual, Média)
- Receita média por usuário (Média, Mediana)
- Tempo médio na página (Média)
- Comparação de distribuições (Histogramas lado a lado)
- Variabilidade dos resultados (Desvio Padrão)
Estes são apenas alguns exemplos. A estatística descritiva é fundamental em quase todas as áreas que lidam com dados em TI e IA, incluindo segurança, análise de logs, e avaliação de modelos de machine learning.
⚙️ Cenário Prático: Análise de Desempenho de API
Vamos aplicar nossos conhecimentos para analisar dados simulados de logs de uma API.
O Problema
Imagine que somos responsáveis por uma API REST que fornece dados de produtos para um e-commerce. Recentemente, usuários reclamaram de lentidão. Precisamos analisar os logs das últimas 24 horas para entender o desempenho.
Coletamos dados de 10.000 requisições, registrando o tempo de resposta em milissegundos (ms) para cada uma. Queremos resumir esses dados para apresentar à equipe.
Análise Descritiva
Usaremos medidas de tendência central e dispersão para ter uma visão geral:
- Média: O tempo de resposta típico.
- Mediana: O valor central, menos sensível a outliers. Se for muito diferente da média, indica assimetria.
- Moda: O tempo de resposta mais frequente (pode não ser útil aqui se os tempos forem muito variados).
- Desvio Padrão: A variabilidade dos tempos de resposta. Um valor alto indica inconsistência.
- Mínimo e Máximo: A amplitude dos tempos.
- Percentis (ex: P95, P99): O tempo de resposta para 95% ou 99% das requisições mais rápidas, útil para SLAs (Service Level Agreements).
Também visualizaremos os dados com um Histograma para ver a forma da distribuição e um Boxplot para identificar outliers (requisições extremamente lentas).
Resultados (Exemplo Fictício)
(Mostraria uma distribuição assimétrica à direita)
(Mostraria muitos outliers acima de 500ms)
Conclusão: A média (185ms) é maior que a mediana (120ms) e o desvio padrão (250ms) é alto, indicando que algumas requisições são muito lentas (outliers, como o máximo de 3500ms), puxando a média para cima. 95% das requisições terminam em até 450ms. Precisamos investigar as causas dessas requisições lentas.
🧠 Teste Rápido!
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Teoria do Módulo 10 e Bloco 1 Concluídos!
Parabéns! Você viu como a Estatística Descritiva (Módulos 1-10) é aplicada em cenários reais de TI e IA.
Agora você tem uma base sólida para entender e resumir dados. Continue praticando e explorando!