1
00:00:08,074 --> 00:00:11,211
Com certeza na sua vida 
pessoal ou profissional

2
00:00:11,211 --> 00:00:15,949
você já se deparou com uma situação
que você tem que verificar a performance

3
00:00:15,949 --> 00:00:20,754
do antes e o depois de algo, como
por exemplo, no computador da sua casa.

4
00:00:20,754 --> 00:00:23,823
Supondo que você vai 
aumentar a memória RAM,

5
00:00:23,823 --> 00:00:29,095
e ele está demorando cinco minutos
para iniciar, e aí você coloca memória RAM,

6
00:00:29,095 --> 00:00:32,966
depois você quer verificar o quanto 
melhorou, ou se melhorou,

7
00:00:32,966 --> 00:00:35,935
então você está fazendo 
uma análise do antes e o depois.

8
00:00:35,935 --> 00:00:40,406
E a nossa linguagem R também nos ajuda 
a fazer a análise do antes e o depois.

9
00:00:40,406 --> 00:00:45,645
Só que, nesse caso, nós precisamos ter dados 
que consigam fazer essa comparação.

10
00:00:45,645 --> 00:00:48,015
Vamos trazer aqui 
um exemplo para vocês.

11
00:00:48,015 --> 00:00:51,985
Nesse exemplo, pense num caso 
real da fábrica de software.

12
00:00:51,985 --> 00:00:55,989
Nós temos lá um sistema funcionando
que vai para a produção

13
00:00:55,989 --> 00:00:58,992
e aí descobrimos que a performance 
dele não está muito boa.

14
00:00:58,992 --> 00:01:03,363
Fizeram uma medição hora
a hora nessa nossa performance.

15
00:01:03,363 --> 00:01:07,700
Então, após essa análise 
de uma performance não tão boa,

16
00:01:07,700 --> 00:01:12,171
melhorar o algoritmo, que é 
a lógica que está dentro do sistema,

17
00:01:12,171 --> 00:01:14,857
e, após, fazer uma nova medição.

18
00:01:14,857 --> 00:01:16,242
É isso que vamos ver agora,

19
00:01:16,242 --> 00:01:19,383
vamos fazer uma análise 
descritiva do antes e depois

20
00:01:19,383 --> 00:01:22,530
para vocês terem a confiança 
dos dados que estão sendo analisados,

21
00:01:22,530 --> 00:01:24,250
e até mesmo o seu resultado.

22
00:01:24,250 --> 00:01:25,957
Vem comigo que eu vou mostrar para vocês.

23
00:01:25,957 --> 00:01:31,924
Como sempre, eu deixo um script pronto,
não somente as linhas de execução,

24
00:01:31,924 --> 00:01:36,462
o código do que precisamos fazer,
mas também um comentário.

25
00:01:36,462 --> 00:01:40,366
Um breve resumo da análise 
descritiva está aqui no começo.

26
00:01:40,366 --> 00:01:45,271
Depois, se você quiser
fazer uma pausa, ler e interpretar

27
00:01:45,271 --> 00:01:49,208
sobre o que é uma análise descritiva,
aqui fica um breve resumo.

28
00:01:49,208 --> 00:01:52,639
Então, como nós falamos, nós 
precisamos de uma base de dados

29
00:01:52,639 --> 00:01:54,480
para poder analisar isso.

30
00:01:54,480 --> 00:01:57,683
Vamos rodar essas duas linhas aqui,
criar os nossos dados

31
00:01:57,683 --> 00:02:00,858
para ter esse comparativo
do antes e o depois.

32
00:02:02,055 --> 00:02:03,601
Se pegar aqui...

33
00:02:03,601 --> 00:02:05,481
Perdão. Vamos dar uns Enters aqui.

34
00:02:05,481 --> 00:02:08,961
Sempre apertamos alguns Enters
para ficar uma área limpa aqui.

35
00:02:08,961 --> 00:02:12,865
Então nós estamos criando aqui
um comentário, uma hashtag.

36
00:02:12,865 --> 00:02:17,637
O tempo antes da performance:
hora um, hora dois, hora três.

37
00:02:17,637 --> 00:02:21,507
Aqui nós temos quatro,
cinco, seis, sete, oito.

38
00:02:21,507 --> 00:02:24,410
É uma análise do antes e o depois

39
00:02:24,410 --> 00:02:28,147
em oito horas de execução 
de um código, por exemplo.

40
00:02:28,147 --> 00:02:30,616
Antes de implementar a melhoria no algoritmo,

41
00:02:30,616 --> 00:02:34,419
e depois de implementar 
a melhoria no algoritmo.

42
00:02:34,419 --> 00:02:36,329
Vamos apertar o Enter.

43
00:02:36,329 --> 00:02:39,831
E aí, como sempre, é legal visualizar
como estão os dados.

44
00:02:39,831 --> 00:02:43,162
Olhe, tempo antes... Aperte o Enter.

45
00:02:43,162 --> 00:02:44,826
Opa, o que eu errei aqui?

46
00:02:44,826 --> 00:02:45,956
Print...

47
00:02:45,956 --> 00:02:48,087
Ah, "tempos", está vendo?

48
00:02:48,087 --> 00:02:49,577
O que eu errei?

49
00:02:49,577 --> 00:02:51,037
"tempo antes"...

50
00:02:51,037 --> 00:02:52,905
Agora vai funcionar.

51
00:02:52,905 --> 00:02:54,488
Aqui tem a letra "s".

52
00:02:54,488 --> 00:02:55,608
São tempos, né?

53
00:02:55,608 --> 00:02:59,053
Eu não tinha colocado o "s",
então ele falou: "Opa!, Not found".

54
00:02:59,053 --> 00:03:00,813
Not found quer dizer que não existe.

55
00:03:00,813 --> 00:03:02,682
Ai depois eu coloquei certo.

56
00:03:02,682 --> 00:03:06,400
Então sigam aquela velha dica, né,
ou vocês colocam aqui print,

57
00:03:06,400 --> 00:03:11,991
vocês copiam o nome da variável
e colocam aqui no conjunto de dados,

58
00:03:11,991 --> 00:03:16,562
ou você digita, e ele dá 
a sugestão do nome.

59
00:03:16,562 --> 00:03:18,197
Aqui, no caso, ele deu a sugestão.

60
00:03:18,197 --> 00:03:20,800
A sugestão está correta, eu vou apertar.

61
00:03:20,800 --> 00:03:25,471
Então temos a análise do antes e o depois.

62
00:03:25,471 --> 00:03:29,008
Facilitando a interpretação 
aqui, se formos verificar,

63
00:03:29,008 --> 00:03:32,614
como sempre temos um conjunto 
de valores bem pequeno

64
00:03:32,614 --> 00:03:35,105
para facilitar a nossa análise.

65
00:03:36,182 --> 00:03:40,953
Olhando, nós já podemos fazer 
esse resultado prévio sem o R.

66
00:03:40,953 --> 00:03:44,239
O antes e o depois, o depois ficou melhor.

67
00:03:44,239 --> 00:03:46,859
Então implementou-se a melhoria no algoritmo

68
00:03:46,859 --> 00:03:50,529
e houve realmente uma melhor 
performance no sistema.

69
00:03:50,529 --> 00:03:56,168
Inclusive, olhando em todas as horas 
de execução, realmente está melhor.

70
00:03:56,168 --> 00:03:58,239
Eu, olhando, consigo.

71
00:03:58,239 --> 00:04:02,318
Mas se fosse uma análise 
com 300 horas de execução,

72
00:04:02,318 --> 00:04:05,578
iria ficar bem difícil vocês 
conseguirem olhando.

73
00:04:05,578 --> 00:04:09,456
Então vamos pedir para o R fazer para nós.

74
00:04:09,456 --> 00:04:10,282
O que vamos fazer?

75
00:04:10,282 --> 00:04:11,650
Vamos para a próxima parte.

76
00:04:11,650 --> 00:04:14,787
Então criamos o antes e o depois,

77
00:04:14,787 --> 00:04:17,316
Vamos apertar mais alguns Enters aqui.

78
00:04:17,316 --> 00:04:20,059
É sempre legal para facilitar a nossa área.

79
00:04:20,059 --> 00:04:22,862
Vamos para uma próxima parte.

80
00:04:22,862 --> 00:04:25,698
Nós vamos agora gerar todo o cenário

81
00:04:25,698 --> 00:04:30,536
para calcular as medidas 
descritivas para o antes.

82
00:04:30,536 --> 00:04:35,207
Então nós vamos fazer primeiro uma análise
do antes, preparar esses dados do antes.

83
00:04:35,207 --> 00:04:40,179
Aqui nós vamos calcular 
a média simples do antes,

84
00:04:40,179 --> 00:04:43,983
e vamos calcular a mediana do antes.

85
00:04:43,983 --> 00:04:45,149
Vamos aqui?

86
00:04:45,149 --> 00:04:48,888
Eu vou apertar o Enter, vou apertar print.

87
00:04:48,888 --> 00:04:50,573
Olhe, média...

88
00:04:50,573 --> 00:04:55,364
Aí aqui, aquela velha história,
ou você copia "media_antes",

89
00:04:55,364 --> 00:04:58,464
ou você deixa ele fazer 
a sugestão para você.

90
00:04:58,464 --> 00:05:00,099
Então essa é a média.

91
00:05:00,099 --> 00:05:04,870
Se somar todos esses valores,
são quatro, cinco, seis, oito valores.

92
00:05:04,870 --> 00:05:06,405
São oito horas de análise.

93
00:05:06,405 --> 00:05:09,675
Somo e divido por oito, vai ser a média.

94
00:05:09,675 --> 00:05:14,474
Além de calcular a média 
que acabamos de visualizar,

95
00:05:14,474 --> 00:05:16,615
nós também pedimos 
para calcular a mediana.

96
00:05:16,615 --> 00:05:18,862
Vamos visualizar o valor da mediana?

97
00:05:20,252 --> 00:05:23,922
"Ô, Rafa, estamos tendo que utilizar
os conceitos que aprendemos anteriormente."

98
00:05:23,922 --> 00:05:25,357
Sim. Isso é bom, né?

99
00:05:25,357 --> 00:05:27,669
As coisas vão se juntando.

100
00:05:27,669 --> 00:05:28,869
E aqui a mediana.

101
00:05:28,869 --> 00:05:30,529
Opa, um sinalzinho a mais.

102
00:05:30,529 --> 00:05:34,400
Então esse é o valor da média
e esse é o valor da mediana.

103
00:05:34,400 --> 00:05:39,371
São informações referentes 
aos dados do antes, tudo bem?

104
00:05:39,371 --> 00:05:43,289
Então está aqui o nosso script,
o resumo para vocês.

105
00:05:43,289 --> 00:05:47,546
Já criamos os dados do antes e o depois,

106
00:05:47,546 --> 00:05:52,963
já fizemos aqui o cálculo da média e da mediana.

107
00:05:52,963 --> 00:05:54,553
Também já fizemos.

108
00:05:54,553 --> 00:05:57,489
E agora nós vamos para uma próxima parte.

109
00:05:57,489 --> 00:06:01,660
Eu estou copiando essa parte do código,
isolando-o, e vamos trazer aqui para baixo.

110
00:06:01,660 --> 00:06:05,177
Como sempre é legal
apertar um pouquinho de Enter aqui

111
00:06:05,177 --> 00:06:08,265
para isolar a área do código
para podermos interpretar.

112
00:06:09,682 --> 00:06:13,071
Deixe-me limpar um pouquinho aqui
para facilitar a visualização.

113
00:06:13,071 --> 00:06:16,809
Opa,.. Damos um Control + Z aqui.

114
00:06:16,809 --> 00:06:19,089
Antes de apertar o Enter, 
você dá um Control + Z.

115
00:06:20,579 --> 00:06:22,815
"E agora, Rafa, o que nós temos?"

116
00:06:22,815 --> 00:06:27,777
Nós temos três linhas de comentário
aqui para deixar para vocês, tá?

117
00:06:27,777 --> 00:06:31,265
Lembrando que às vezes esse é o momento 
que você pode dar uma pausa no vídeo,

118
00:06:31,265 --> 00:06:33,759
antes de eu falar ou após eu falar.

119
00:06:33,759 --> 00:06:38,664
Por quê? Porque você precisa entender esses
comentários que não fazem parte da execução.

120
00:06:38,664 --> 00:06:43,969
E depois que você conseguir entender
essas três linhas de comentários,

121
00:06:43,969 --> 00:06:46,872
nós poderemos fazer a execução
do que precisamos.

122
00:06:46,872 --> 00:06:48,175
Vamos entender?

123
00:06:48,175 --> 00:06:50,235
O que eu criei para vocês então?

124
00:06:50,235 --> 00:06:51,642
O "moda_antes".

125
00:06:51,642 --> 00:06:53,502
É o nome de uma variável.

126
00:06:53,502 --> 00:06:55,480
Aí é sinal de menor, tracinho.

127
00:06:55,480 --> 00:06:56,682
"Ô, Rafa, já entendi.

128
00:06:56,682 --> 00:07:01,014
O resultado daqui será 
armazenado no moda_antes."

129
00:07:01,014 --> 00:07:03,155
"Mas o que nós estamos fazendo, Rafa?"

130
00:07:03,155 --> 00:07:04,015
Vamos aqui.

131
00:07:04,015 --> 00:07:08,495
Primeiro vem uma instrução
aqui do R, "as.numeric".

132
00:07:08,495 --> 00:07:10,239
O que é isso?

133
00:07:10,239 --> 00:07:15,307
Vocês vão usar muito ainda dentro 
da linguagem R na parte estatística.

134
00:07:15,307 --> 00:07:19,304
É utilizado para converter 
os valores em vetor numérico.

135
00:07:19,304 --> 00:07:22,586
Aí pode vir uma pergunta na sua cabeça:

136
00:07:22,586 --> 00:07:24,476
"Mas, Rafa, como assim?

137
00:07:24,476 --> 00:07:26,211
Os dados são numéricos."

138
00:07:26,211 --> 00:07:31,244
Você sabe porque o conjunto de dados, 
essas oito horas, é pequeno.

139
00:07:31,244 --> 00:07:32,584
Mas quem garante isso?

140
00:07:32,584 --> 00:07:35,787
É sempre bom você confirmar, tá?

141
00:07:35,787 --> 00:07:39,458
Então, voltando aqui, olhando,
nós sabemos que eles são numéricos,

142
00:07:39,458 --> 00:07:43,128
mas você tem que garantir isso
para poder fazer essa análise.

143
00:07:43,128 --> 00:07:46,231
É isso que o as.numeric faz.

144
00:07:46,231 --> 00:07:49,701
Se não for, tiver algum probleminha lá
e o dado for possível de conversão para numérico,

145
00:07:49,701 --> 00:07:52,468
ele vai ser feito, é o as.numeric.

146
00:07:53,805 --> 00:07:57,637
E aí nós vamos continuar aqui
a interpretar essa parte dessa instrução.

147
00:07:58,677 --> 00:08:00,271
Aqui são os nomes.

148
00:08:00,271 --> 00:08:01,221
O que são os nomes?

149
00:08:01,221 --> 00:08:02,681
É o conjunto de valores.

150
00:08:02,681 --> 00:08:04,716
Nós temos apenas um conjunto de valores.

151
00:08:04,716 --> 00:08:05,884
Poderíamos ter mais?

152
00:08:05,884 --> 00:08:06,777
Sim.

153
00:08:06,777 --> 00:08:09,387
Se fosse um dataframe 
com diversas colunas? Poderia.

154
00:08:09,387 --> 00:08:12,648
Aqui nós temos uma linha, ou uma coluna.

155
00:08:12,648 --> 00:08:15,241
É um exemplo um pouco mais simples.

156
00:08:15,241 --> 00:08:16,881
E aí você entra aqui no "sort".

157
00:08:16,881 --> 00:08:18,251
O que seria o sort?

158
00:08:18,251 --> 00:08:22,238
Novamente, fica aqui 
um comentário para vocês.

159
00:08:22,238 --> 00:08:26,004
Vocês já tenham utilizado em alguma 
outra linguagem de programação.

160
00:08:26,004 --> 00:08:28,240
Quem não usou, não 
tem problema nenhum, tá?

161
00:08:28,240 --> 00:08:30,008
Esse é o momento de aprender.

162
00:08:30,008 --> 00:08:34,024
Ele é utilizado para ordenar os elementos.

163
00:08:34,024 --> 00:08:39,317
Porque se vocês pegarem aqui, 
esse o primeiro aqui do antes,

164
00:08:39,317 --> 00:08:42,254
não é obrigatório que ele esteja
numa ordem crescente ou decrescente.

165
00:08:42,254 --> 00:08:43,371
"Porque não, Rafa?"

166
00:08:43,371 --> 00:08:44,145
É uma análise.

167
00:08:44,145 --> 00:08:50,428
Supondo que, na primeira hora, demorou 220 
segundos para executar na segunda, 210.

168
00:08:50,428 --> 00:08:54,399
Então vai ser difícil você encontrar
na ordem crescente ou decrescente.

169
00:08:54,399 --> 00:08:57,836
Você está olhando hora a hora
como ele se comporta.

170
00:08:57,836 --> 00:08:59,971
O que você vai fazer então?

171
00:08:59,971 --> 00:09:02,807
Por isso que vem essa instrução sort.

172
00:09:02,807 --> 00:09:07,389
Você vai dizer que, nessa instrução true ou false,

173
00:09:07,389 --> 00:09:11,750
se você colocar true, você está 
pedindo para que essa análise

174
00:09:11,750 --> 00:09:15,887
seja feita numa ordem decrescente.

175
00:09:15,887 --> 00:09:20,587
Se você colocar false, ele vai 
fazer uma ordem crescente.

176
00:09:20,587 --> 00:09:23,278
Lembrando que decrescente, 
do maior para o menor,

177
00:09:23,278 --> 00:09:25,397
que vai ser como ele 
vai analisar esse caso.

178
00:09:25,397 --> 00:09:30,168
E se fosse crescente, 
do menor para o maior.

179
00:09:30,168 --> 00:09:32,804
Esse é o sort.

180
00:09:32,804 --> 00:09:36,107
Bem recheada de conhecimento 
essa instrução aqui.

181
00:09:36,107 --> 00:09:38,710
E o que é o "table"?

182
00:09:38,710 --> 00:09:41,513
É o conjunto de dados para ser analisado.

183
00:09:41,513 --> 00:09:45,717
Lembrando, aqui é uma linha
só, que é o tempo antes,

184
00:09:45,717 --> 00:09:47,819
mas poderia ser um dataframe.

185
00:09:47,819 --> 00:09:51,590
Então esse é o conjunto de dados
que nós estamos pedindo para analisar.

186
00:09:52,590 --> 00:09:54,063
Vamos apertar um Enter.

187
00:09:54,993 --> 00:09:56,028
E aí, o que nós temos?

188
00:09:56,028 --> 00:09:57,507
"Rafa, e agora?"

189
00:09:57,507 --> 00:09:58,797
Quer olhar o resultado?

190
00:09:58,797 --> 00:09:59,893
Vamos olhar, lógico.

191
00:09:59,893 --> 00:10:01,103
"print"...

192
00:10:01,103 --> 00:10:05,937
Ou você copia e cola, ou você 
digita e deixa ele dar a sugestão.

193
00:10:05,937 --> 00:10:08,173
Realmente é esse que eu quero.

194
00:10:08,173 --> 00:10:13,044
Se eu apertar o Enter,
o que ele nos trouxe de resultado?

195
00:10:13,044 --> 00:10:17,151
Essa análise chegou num resultado de 210.

196
00:10:17,151 --> 00:10:20,150
Mas o que seria esse número 210?

197
00:10:20,150 --> 00:10:23,187
Vamos continuar aqui, aí 
eu vou explicar para vocês.

198
00:10:23,187 --> 00:10:26,200
Aqui foi a introdução, os dois dados,

199
00:10:26,200 --> 00:10:29,827
calculamos a média e a mediana do antes.

200
00:10:29,827 --> 00:10:33,464
E aqui, nós conseguimos fazer a moda,

201
00:10:33,464 --> 00:10:36,935
qual o número moda que é gerado com essa 
análise desses dados, nesse conjunto.

202
00:10:36,935 --> 00:10:40,638
De novo, continuamos com o intervalo

203
00:10:40,638 --> 00:10:44,208
de valores do antes
ainda não fizemos o depois.

204
00:10:44,275 --> 00:10:45,810
Vamos continuar aí.

205
00:10:45,810 --> 00:10:50,315
Aqui nós vamos pôr uma outra parte
do nosso código aqui na nossa análise.

206
00:10:50,548 --> 00:10:55,520
Vou copiar a descer lá para baixo
um pouquinho

207
00:10:55,620 --> 00:10:58,623
novamente aquela velha dica, se possível,

208
00:10:58,623 --> 00:11:02,393
quer que eu, que estou transmitindo
conhecimento para vocês?

209
00:11:02,493 --> 00:11:05,997
Se você quiser, não precisa apertar muito,
mas é legal para vocês dividirem

210
00:11:06,097 --> 00:11:08,232
por partes. Essa análise tá?

211
00:11:08,232 --> 00:11:10,168
Aqui novamente, tem um resto,

212
00:11:10,168 --> 00:11:13,971
é só limpar o código aqui para depois
quando executá lo acontecer.

213
00:11:13,971 --> 00:11:16,207
Nenhum erro

214
00:11:16,274 --> 00:11:18,476
legal aqui eu deixo esse comentário.

215
00:11:18,476 --> 00:11:23,114
Aí nós podemos verificar o que a variância
que é a variância deixo aqui.

216
00:11:23,181 --> 00:11:26,818
É uma medida estatística
que indica a dispersão dos valores

217
00:11:26,818 --> 00:11:28,319
em relação à média.

218
00:11:28,319 --> 00:11:33,024
Nós não temos a média o quanto os valores,
que valores,

219
00:11:33,124 --> 00:11:38,563
o quanto cada um desses valores
estão distantes da média.

220
00:11:38,629 --> 00:11:40,298
Por isso que nós fizemos aqui.

221
00:11:40,298 --> 00:11:44,469
Essa não é a média, deu 218 a seu olhar.

222
00:11:44,469 --> 00:11:48,840
Aqui me parece, por exemplo,
qual que está mais distante,

223
00:11:48,840 --> 00:11:50,308
olhando aqui, interpretando.

224
00:11:50,308 --> 00:11:51,976
Mas você vai deixar o contador
fazer por nós?

225
00:11:51,976 --> 00:11:56,347
Talvez seja esse
qual tá mais perto de 218.

226
00:11:56,414 --> 00:12:00,084
Olhando aqui o valor 220 Tá,

227
00:12:00,184 --> 00:12:03,788
mas deixa o computador falar pra nós
o uso desse intervalo de valores.

228
00:12:03,788 --> 00:12:08,092
Quais estão mais perto
ou menos perto da média?

229
00:12:08,192 --> 00:12:10,661
Quanto maior a variância,

230
00:12:10,661 --> 00:12:14,565
mais dispersos os dados estão, ou seja,

231
00:12:14,632 --> 00:12:18,236
o valor do resultado da variação
que nós vamos pedir para calcular.

232
00:12:18,336 --> 00:12:19,804
Agora

233
00:12:19,870 --> 00:12:20,571
que quanto

234
00:12:20,571 --> 00:12:24,809
mais, quanto maior o número,
mais distante estará da média.

235
00:12:24,909 --> 00:12:30,181
Então tem uma disparidade aí,
uma distância aí da média dos dados.

236
00:12:30,248 --> 00:12:33,217
Aí vamos executar para executar.

237
00:12:33,217 --> 00:12:38,556
Como sempre, eu vou apertar um entre
aqui e aí nós vamos analisar o variância

238
00:12:38,556 --> 00:12:41,892
antes queremos encontrar
como que eu acho o valor da variância,

239
00:12:42,059 --> 00:12:44,996
porque é isso que a gente acabou
de explicar aqui.

240
00:12:44,996 --> 00:12:49,433
E novamente,
é mérito você fazer uma pausa, anotar,

241
00:12:49,533 --> 00:12:52,536
verificar o material
que está disponível para vocês, escrito,

242
00:12:52,703 --> 00:12:55,706
escrito para você
depois conseguir executar aqui.

243
00:12:55,906 --> 00:13:00,945
Então aqui como que eu consigo armazenar
o valor da variância

244
00:13:01,012 --> 00:13:05,816
do tempo
do conjunto de dados tempos antes?

245
00:13:05,916 --> 00:13:09,520
Como que eu consigo pedir
para ele achar a variância aqui?

246
00:13:09,587 --> 00:13:13,624
É simples, depois que você entendeu,
o conceito é simples

247
00:13:13,691 --> 00:13:19,063
você cria uma variável, nesse caso
ela de variância antes, onde antes?

248
00:13:19,130 --> 00:13:21,732
Aqui eu coloca a instrução que é var

249
00:13:21,732 --> 00:13:25,503
v a r é o nome do conjunto de dados.

250
00:13:25,569 --> 00:13:26,036
Eu quero dar

251
00:13:26,036 --> 00:13:29,106
uma olhadinha aqui e dar uma olhadinha
já antecipado.

252
00:13:29,106 --> 00:13:32,943
Podemos não ter problema na variância

253
00:13:33,010 --> 00:13:36,013
antes não, é só apertar o enter,

254
00:13:36,113 --> 00:13:40,651
nós conseguimos saber qual que é o valor,
o resultado da variância.

255
00:13:40,718 --> 00:13:41,685
Tá, e aí?

256
00:13:41,685 --> 00:13:46,924
Agora o desvio padrão desvio padrão,
vocês já tem esse conhecimento?

257
00:13:46,924 --> 00:13:49,226
Como calcular o desvio padrão?

258
00:13:49,226 --> 00:13:53,531
Vamos criar uma variável desvio padrão
antes que nós estamos analisando,

259
00:13:53,597 --> 00:13:56,567
antes da implementação
da melhoria do algoritmo

260
00:13:56,567 --> 00:14:00,170
e se a instrução é qualquer
o conjunto de dados.

261
00:14:00,271 --> 00:14:04,008
Rafa,
podemos visualizar lógico que podemos.

262
00:14:04,108 --> 00:14:06,911
Qual que é o nome da variável desvio

263
00:14:06,911 --> 00:14:09,480
padrão antes?

264
00:14:09,480 --> 00:14:10,681
Legal.

265
00:14:10,681 --> 00:14:12,917
E aqui nós temos o desvio padrão para esse

266
00:14:12,917 --> 00:14:16,754
conjunto de valores é 7,03.

267
00:14:16,820 --> 00:14:20,124
Agora que conseguimos encontrar o valor

268
00:14:20,190 --> 00:14:21,892
da variância

269
00:14:21,892 --> 00:14:24,428
e também do desvio padrão, vamos continuar

270
00:14:24,428 --> 00:14:28,899
para conseguir concluir a análise
que queremos do antes e o depois.

271
00:14:28,966 --> 00:14:30,467
Então, o que nós já vimos?

272
00:14:30,467 --> 00:14:34,705
Retomando essa parte, criamos os dados,
criamos a média

273
00:14:34,705 --> 00:14:38,208
e a mediana do do antes,

274
00:14:38,275 --> 00:14:40,611
conseguimos achar a moda,

275
00:14:40,611 --> 00:14:45,883
acabamos de conseguir descobrir
a variância e o desvio padrão.

276
00:14:45,949 --> 00:14:48,485
Agora vamos para essa
próxima parte da análise.

277
00:14:48,485 --> 00:14:51,488
Vou copiar aqui para baixo aqui.

278
00:14:51,488 --> 00:14:54,958
Como sempre, eu vou apertar alguns pontos

279
00:14:55,025 --> 00:14:58,295
para facilitar aqui para vocês
a visualização.

280
00:14:58,362 --> 00:15:00,064
Um Vou apertaram Control v.

281
00:15:00,064 --> 00:15:04,868
Deixa eu arrumar aqui
para explicar o que nós vamos fazer agora

282
00:15:04,935 --> 00:15:08,806
calculando
medidas descritivas para o depois.

283
00:15:08,806 --> 00:15:11,809
Agora fizemos o antes,
vamos para o depois.

284
00:15:11,942 --> 00:15:15,712
Agora nós iremos repetir o script
que nós fizemos anteriormente

285
00:15:15,813 --> 00:15:19,149
para a parte da execução do antes.

286
00:15:19,283 --> 00:15:20,918
Agora iremos fazer depois.

287
00:15:20,918 --> 00:15:23,887
Lembre se do cenário do case.

288
00:15:23,887 --> 00:15:28,759
Tem um sistema que ele não estava
com uma performance de algoritmo tão boa,

289
00:15:28,826 --> 00:15:33,230
então fizeram uma análise
extrair os tempos de execução

290
00:15:33,297 --> 00:15:36,200
antes da implementação da melhoria
no algoritmo.

291
00:15:36,200 --> 00:15:39,536
E aí precisava
se agora fazer uma análise do depois.

292
00:15:39,603 --> 00:15:42,339
Então no depois nós temos a base de dados.

293
00:15:42,339 --> 00:15:43,607
Como está a performance?

294
00:15:43,607 --> 00:15:47,911
Dois Depois e agora o R
vai verificar o antes e o depois.

295
00:15:47,911 --> 00:15:52,516
Para fazer esse comparativo
e conseguir ter uma análise descritiva,

296
00:15:52,583 --> 00:15:53,884
fizemos para o antes.

297
00:15:53,884 --> 00:15:58,222
Vamos fazer a mesma coisa agora
para o conjunto de dados do depois vem

298
00:15:58,222 --> 00:15:59,289
aqui comigo.

299
00:15:59,289 --> 00:16:04,995
Então, como sempre discutindo aqui,
eu deixo um comentário para vocês,

300
00:16:05,062 --> 00:16:07,998
calculando medidas descritivas para depois

301
00:16:07,998 --> 00:16:12,002
nós iremos achar a média,
a média de quem alpha.

302
00:16:12,202 --> 00:16:14,137
Lembre se. Agora

303
00:16:14,137 --> 00:16:19,042
vamos trabalhar com essa base de dados,
a performance do algoritmo do depois.

304
00:16:19,142 --> 00:16:21,244
Então vamos descer um pouquinho.

305
00:16:21,244 --> 00:16:26,083
Nós estamos aqui cria uma variável
chamado média depois esse é o nome.

306
00:16:26,083 --> 00:16:29,386
Esse é o nome da base de dados
e vamos também achar os valores.

307
00:16:29,386 --> 00:16:31,655
O valor da mediana.

308
00:16:31,655 --> 00:16:35,826
Se eu apertar um entra aqui é sempre legal
visualizar o resultado,

309
00:16:35,826 --> 00:16:39,997
a média depois e o depois.

310
00:16:39,997 --> 00:16:41,465
Vou apertar o enter.

311
00:16:41,465 --> 00:16:44,468
Então essa é a média
da performance do depois.

312
00:16:44,634 --> 00:16:48,305
E agora nós vamos achar também
o valor da mediana Visualizar.

313
00:16:48,305 --> 00:16:51,641
Perdão, nós já temos o valor 20

314
00:16:51,708 --> 00:16:54,378
mediano, não underline.

315
00:16:54,378 --> 00:16:56,680
Depois vou apertar o então.

316
00:16:56,680 --> 00:17:02,252
Então essa é a média e essa é a mediana do
depois vou subir aqui,

317
00:17:02,319 --> 00:17:05,689
vamos pegar o nosso script, tá?

318
00:17:05,756 --> 00:17:08,258
Já fizemos antes, agora

319
00:17:08,258 --> 00:17:13,730
nós estamos calculando tudo,
depois vamos achar agora o valor da moda

320
00:17:13,830 --> 00:17:14,831
é a mesma coisa

321
00:17:14,831 --> 00:17:18,602
que nós fizemos do antes,
só que agora é a moda para depois.

322
00:17:18,668 --> 00:17:22,005
Vamos apertar alguns enter
para ficar limpa a hora

323
00:17:22,005 --> 00:17:26,443
que nossa de programação
poder entender criar a variável modo

324
00:17:26,610 --> 00:17:31,848
e logo depois depois as numeric len serve
serve para converter os valores

325
00:17:31,882 --> 00:17:36,620
numérico, por mais que estão ali, mas
é bom confirmar que os valores existam.

326
00:17:36,720 --> 00:17:39,523
São um número, eles estão como número.

327
00:17:39,523 --> 00:17:44,160
E aqui nós temos a parte da organização
dos dados em ordem decrescente.

328
00:17:44,227 --> 00:17:48,965
E aqui, qual que é o conjunto de dados aí
que vai ser feita essa moda?

329
00:17:49,065 --> 00:17:52,736
O valor da moda, se eu apertar o enter
é igualzinho anterior,

330
00:17:52,836 --> 00:17:56,673
só muda que
agora nós estamos fazendo a análise

331
00:17:56,740 --> 00:18:01,611
para os dados do depois,
porque após implementação do algoritmo,

332
00:18:01,711 --> 00:18:07,817
então a moda para o depois de um valor
resultou em um valor de 190.

333
00:18:07,917 --> 00:18:13,023
Vamos voltar mais um pouquinho aqui
de pegar o script que nós deixamos

334
00:18:13,089 --> 00:18:15,492
a palavra pré pronto e pronto

335
00:18:15,492 --> 00:18:18,161
e vamos verificar o já geramos a moda

336
00:18:18,161 --> 00:18:21,831
e agora nós vamos criar,
que é a variância, é o desvio padrão.

337
00:18:21,931 --> 00:18:24,734
Vamos descobrir
qual é o valor da variância

338
00:18:24,734 --> 00:18:29,172
e qual o valor do desvio padrão para o
depois e de apertar novamente alguns.

339
00:18:29,239 --> 00:18:30,707
Então

340
00:18:30,774 --> 00:18:33,643
vou dar um control v se eu só limpar aqui,

341
00:18:33,643 --> 00:18:37,280
se a gente executar com esse tracinho
aqui vai vai ocorrer um erro.

342
00:18:37,380 --> 00:18:39,682
Então o que nós temos aqui?

343
00:18:39,682 --> 00:18:41,618
Criamos uma variável chamada variância.

344
00:18:41,618 --> 00:18:46,823
Depois aqui a instrução para calcular
a variância dessa base de dados

345
00:18:46,923 --> 00:18:49,159
utilizando o VAR e o desvio padrão.

346
00:18:49,159 --> 00:18:51,528
Vou apertar enter.

347
00:18:51,528 --> 00:18:53,630
A gente esperava que dá certo.

348
00:18:53,630 --> 00:18:57,867
E aqui vamos só visualizar
para confirmar que deu certo.

349
00:18:57,967 --> 00:18:59,202
Visualizou?

350
00:18:59,202 --> 00:19:04,140
E agora vamos verificar
o valor do desvio padrão que foi

351
00:19:04,207 --> 00:19:05,108
encontrado.

352
00:19:05,108 --> 00:19:08,745
Desvio padrão
depois ou pode ter um errinho aqui?

353
00:19:08,745 --> 00:19:14,517
Pessoal, cuidado aqui eu visualizei
o antes, não era o antes e sim o depois.

354
00:19:14,617 --> 00:19:15,351
Vamos ver.

355
00:19:15,351 --> 00:19:18,855
Oh, então aqui o print é um erro.

356
00:19:18,855 --> 00:19:20,824
Não é um erro do script que a gente criou.

357
00:19:20,824 --> 00:19:24,294
Tais sim, na hora de visualizar o depois.

358
00:19:24,360 --> 00:19:27,430
Oh, então essa é a variância
do que tínhamos feito anteriormente.

359
00:19:27,430 --> 00:19:29,866
E agora esse erro
depois que acabamos de fazer.

360
00:19:29,866 --> 00:19:30,200
Tá vendo?

361
00:19:30,200 --> 00:19:31,100
Tomem cuidado,

362
00:19:31,100 --> 00:19:35,572
senão vocês podem estar a visualizar
a informação que você não queria.

363
00:19:35,672 --> 00:19:36,739
Print.

364
00:19:36,739 --> 00:19:41,678
Agora vamos verificar o que o valor
do desvio padrão do depois.

365
00:19:41,711 --> 00:19:45,315
Sim, novamente
depois ou antes nós já passamos.

366
00:19:45,381 --> 00:19:46,182
Esse é o valor.

367
00:19:46,182 --> 00:19:48,751
Então nova aliança do depois.

368
00:19:48,751 --> 00:19:51,220
É esse o valor do desvio padrão.

369
00:19:51,220 --> 00:19:52,488
Depois.

370
00:19:52,488 --> 00:19:55,792
Agora vamos subir aqui
e verificar o nosso script

371
00:19:55,792 --> 00:19:59,028
que nós deixamos pronto aqui. Legal!

372
00:19:59,128 --> 00:20:01,898
Nós já conseguimos criar,

373
00:20:01,898 --> 00:20:05,835
vamos lembrar a média mediana, a moda,

374
00:20:05,902 --> 00:20:11,174
a variância e o desvio padrão
para base de dados do antes e do depois.

375
00:20:11,240 --> 00:20:15,411
Agora podemos dizer que a gente precisa
juntar tudo isso

376
00:20:15,511 --> 00:20:18,815
para visualizar esses valores aqui.

377
00:20:18,815 --> 00:20:22,285
Na verdade, seria uma impressão
de tudo que nós fizemos até agora.

378
00:20:22,318 --> 00:20:26,089
Só vou apertar alguns em três aqui,
mas a última parte

379
00:20:26,189 --> 00:20:27,924
são apenas duas instruções agora.

380
00:20:27,924 --> 00:20:29,559
Opa, vou apagar.

381
00:20:29,559 --> 00:20:33,196
Controlo
ver o que essa última parte, Rafa,

382
00:20:33,262 --> 00:20:36,532
imprimindo os resultados aqui
vamos trabalhar

383
00:20:36,532 --> 00:20:40,670
com todas as informações do antes
e o depois.

384
00:20:40,737 --> 00:20:41,337
Vou apertar.

385
00:20:41,337 --> 00:20:45,708
Então é assim simples de visualizar

386
00:20:45,775 --> 00:20:49,512
o entender que está na riqueza,
entender todas essas informações.

387
00:20:49,579 --> 00:20:50,646
Então o que nós temos aqui?

388
00:20:50,646 --> 00:20:54,550
Olha aqui,
antes disso, aqui é um texto sempre.

389
00:20:54,550 --> 00:20:57,720
Eu quero juntar um texto com valores,
eu coloco teste, aí

390
00:20:57,720 --> 00:20:59,055
eu coloco a informação, lembra?

391
00:20:59,055 --> 00:21:00,723
Divido por vírgula.

392
00:21:00,723 --> 00:21:04,460
E o nome da variável só aqui,
na verdade é uma impressão

393
00:21:04,460 --> 00:21:07,163
mostrando tudo o que nós fizemos
anteriormente.

394
00:21:07,163 --> 00:21:08,865
Vamos pegar o outro script.

395
00:21:08,865 --> 00:21:11,601
Poderíamos fazer aqui na mão
agora, poderíamos talvez

396
00:21:11,601 --> 00:21:15,771
demorar só um pouquinho
aqui para vocês, pra gente digitar junto

397
00:21:15,872 --> 00:21:18,374
para digitarmos essas informações.

398
00:21:18,374 --> 00:21:20,209
Nós apertar mais alguns inteiros.

399
00:21:20,209 --> 00:21:23,679
Aqui, como sempre, vou apertar muito
o que nós temos aqui

400
00:21:23,679 --> 00:21:27,183
até um momento de uma revisão antes,

401
00:21:27,250 --> 00:21:30,920
a média antes e esse valor média antes

402
00:21:31,020 --> 00:21:34,423
e esse valor mediano

403
00:21:34,490 --> 00:21:36,359
antes mediana antes.

404
00:21:36,359 --> 00:21:39,328
Então, aqui nós só juntamos uma impressão
de tudo o que nós

405
00:21:39,328 --> 00:21:42,698
projetamos anteriormente e aqui do depois.

406
00:21:42,765 --> 00:21:46,969
E é agora que fica o que se a gente pegar
o nosso TO do nosso script,

407
00:21:47,036 --> 00:21:48,704
pegamos desde uma introdução.

408
00:21:48,704 --> 00:21:51,340
O que é uma análise descritiva,

409
00:21:51,340 --> 00:21:55,544
duas bases de dados
com verificamos o antes e o depois,

410
00:21:55,611 --> 00:22:00,516
calculamos a média mediana,
conseguimos nos achar o valor da moda

411
00:22:00,516 --> 00:22:04,920
também, tanto para os dados do antes
como depois

412
00:22:04,987 --> 00:22:08,290
e enfim, só voltando,
descendo um pouquinho aqui,

413
00:22:08,357 --> 00:22:11,994
agora a gente consegue imprimir
e com essas informações

414
00:22:11,994 --> 00:22:15,998
em mãos nós conseguimos obter os nossos
resultados.

415
00:22:16,065 --> 00:22:19,468
Então aqui é o conjunto

416
00:22:19,568 --> 00:22:20,669
mostrando o resultado.

417
00:22:20,669 --> 00:22:22,471
Todas as informações numa impressão

418
00:22:22,471 --> 00:22:26,175
só, tudo o que calculamos antes,
tudo que calculamos o depois.

419
00:22:26,242 --> 00:22:28,411
E agora que você consegue fazer
a interpretação,

420
00:22:28,411 --> 00:22:33,482
vamos pegar o mais simples
aqui a média de tempo de execução

421
00:22:33,582 --> 00:22:36,919
do antes antes de implementar
a melhoria no algoritmo.

422
00:22:37,019 --> 00:22:37,720
O tempo de execução.

423
00:22:37,720 --> 00:22:41,891
Supondo que fossem segundos,
demorava 218/2.

424
00:22:41,957 --> 00:22:44,760
Agora caiu para 196 e por aí vai.

425
00:22:44,760 --> 00:22:50,432
Você consegue comparar o antes
e o depois de cada uma dessas informações

426
00:22:50,499 --> 00:22:53,169
para saber se realmente

427
00:22:53,169 --> 00:22:56,138
melhorou a performance do sistema

428
00:22:56,138 --> 00:22:59,508
após a implementação
da melhoria do algoritmo?

429
00:22:59,608 --> 00:23:01,210
Eu tenho certeza que vocês conseguiram

430
00:23:01,210 --> 00:23:04,980
entender a importância de saber
utilizar todas essas instruções,

431
00:23:05,014 --> 00:23:09,018
a linguagem R e até mesmo saber
interpretar esses resultados e.