WEBVTT

00:00:08.074 --> 00:00:11.211
Com certeza na sua vida 
pessoal ou profissional

00:00:11.211 --> 00:00:15.949
você já se deparou com uma situação
que você tem que verificar a performance

00:00:15.949 --> 00:00:20.754
do antes e o depois de algo, como
por exemplo, no computador da sua casa.

00:00:20.754 --> 00:00:23.823
Supondo que você vai 
aumentar a memória RAM,

00:00:23.823 --> 00:00:29.095
e ele está demorando cinco minutos
para iniciar, e aí você coloca memória RAM,

00:00:29.095 --> 00:00:32.966
depois você quer verificar o quanto 
melhorou, ou se melhorou,

00:00:32.966 --> 00:00:35.935
então você está fazendo 
uma análise do antes e o depois.

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.

00:00:40.406 --> 00:00:45.645
Só que, nesse caso, nós precisamos ter dados 
que consigam fazer essa comparação.

00:00:45.645 --> 00:00:48.015
Vamos trazer aqui 
um exemplo para vocês.

00:00:48.015 --> 00:00:51.985
Nesse exemplo, pense num caso 
real da fábrica de software.

00:00:51.985 --> 00:00:55.989
Nós temos lá um sistema funcionando
que vai para a produção

00:00:55.989 --> 00:00:58.992
e aí descobrimos que a performance 
dele não está muito boa.

00:00:58.992 --> 00:01:03.363
Fizeram uma medição hora
a hora nessa nossa performance.

00:01:03.363 --> 00:01:07.700
Então, após essa análise 
de uma performance não tão boa,

00:01:07.700 --> 00:01:12.171
melhorar o algoritmo, que é 
a lógica que está dentro do sistema,

00:01:12.171 --> 00:01:14.857
e, após, fazer uma nova medição.

00:01:14.857 --> 00:01:16.242
É isso que vamos ver agora,

00:01:16.242 --> 00:01:19.383
vamos fazer uma análise 
descritiva do antes e depois

00:01:19.383 --> 00:01:22.530
para vocês terem a confiança 
dos dados que estão sendo analisados,

00:01:22.530 --> 00:01:24.250
e até mesmo o seu resultado.

00:01:24.250 --> 00:01:25.957
Vem comigo que eu vou mostrar para vocês.

00:01:25.957 --> 00:01:31.924
Como sempre, eu deixo um script pronto,
não somente as linhas de execução,

00:01:31.924 --> 00:01:36.462
o código do que precisamos fazer,
mas também um comentário.

00:01:36.462 --> 00:01:40.366
Um breve resumo da análise 
descritiva está aqui no começo.

00:01:40.366 --> 00:01:45.271
Depois, se você quiser
fazer uma pausa, ler e interpretar

00:01:45.271 --> 00:01:49.208
sobre o que é uma análise descritiva,
aqui fica um breve resumo.

00:01:49.208 --> 00:01:52.639
Então, como nós falamos, nós 
precisamos de uma base de dados

00:01:52.639 --> 00:01:54.480
para poder analisar isso.

00:01:54.480 --> 00:01:57.683
Vamos rodar essas duas linhas aqui,
criar os nossos dados

00:01:57.683 --> 00:02:00.858
para ter esse comparativo
do antes e o depois.

00:02:02.055 --> 00:02:03.601
Se pegar aqui...

00:02:03.601 --> 00:02:05.481
Perdão. Vamos dar uns Enters aqui.

00:02:05.481 --> 00:02:08.961
Sempre apertamos alguns Enters
para ficar uma área limpa aqui.

00:02:08.961 --> 00:02:12.865
Então nós estamos criando aqui
um comentário, uma hashtag.

00:02:12.865 --> 00:02:17.637
O tempo antes da performance:
hora um, hora dois, hora três.

00:02:17.637 --> 00:02:21.507
Aqui nós temos quatro,
cinco, seis, sete, oito.

00:02:21.507 --> 00:02:24.410
É uma análise do antes e o depois

00:02:24.410 --> 00:02:28.147
em oito horas de execução 
de um código, por exemplo.

00:02:28.147 --> 00:02:30.616
Antes de implementar a melhoria no algoritmo,

00:02:30.616 --> 00:02:34.419
e depois de implementar 
a melhoria no algoritmo.

00:02:34.419 --> 00:02:36.329
Vamos apertar o Enter.

00:02:36.329 --> 00:02:39.831
E aí, como sempre, é legal visualizar
como estão os dados.

00:02:39.831 --> 00:02:43.162
Olhe, tempo antes... Aperte o Enter.

00:02:43.162 --> 00:02:44.826
Opa, o que eu errei aqui?

00:02:44.826 --> 00:02:45.956
Print...

00:02:45.956 --> 00:02:48.087
Ah, "tempos", está vendo?

00:02:48.087 --> 00:02:49.577
O que eu errei?

00:02:49.577 --> 00:02:51.037
"tempo antes"...

00:02:51.037 --> 00:02:52.905
Agora vai funcionar.

00:02:52.905 --> 00:02:54.488
Aqui tem a letra "s".

00:02:54.488 --> 00:02:55.608
São tempos, né?

00:02:55.608 --> 00:02:59.053
Eu não tinha colocado o "s",
então ele falou: "Opa!, Not found".

00:02:59.053 --> 00:03:00.813
Not found quer dizer que não existe.

00:03:00.813 --> 00:03:02.682
Ai depois eu coloquei certo.

00:03:02.682 --> 00:03:06.400
Então sigam aquela velha dica, né,
ou vocês colocam aqui print,

00:03:06.400 --> 00:03:11.991
vocês copiam o nome da variável
e colocam aqui no conjunto de dados,

00:03:11.991 --> 00:03:16.562
ou você digita, e ele dá 
a sugestão do nome.

00:03:16.562 --> 00:03:18.197
Aqui, no caso, ele deu a sugestão.

00:03:18.197 --> 00:03:20.800
A sugestão está correta, eu vou apertar.

00:03:20.800 --> 00:03:25.471
Então temos a análise do antes e o depois.

00:03:25.471 --> 00:03:29.008
Facilitando a interpretação 
aqui, se formos verificar,

00:03:29.008 --> 00:03:32.614
como sempre temos um conjunto 
de valores bem pequeno

00:03:32.614 --> 00:03:35.105
para facilitar a nossa análise.

00:03:36.182 --> 00:03:40.953
Olhando, nós já podemos fazer 
esse resultado prévio sem o R.

00:03:40.953 --> 00:03:44.239
O antes e o depois, o depois ficou melhor.

00:03:44.239 --> 00:03:46.859
Então implementou-se a melhoria no algoritmo

00:03:46.859 --> 00:03:50.529
e houve realmente uma melhor 
performance no sistema.

00:03:50.529 --> 00:03:56.168
Inclusive, olhando em todas as horas 
de execução, realmente está melhor.

00:03:56.168 --> 00:03:58.239
Eu, olhando, consigo.

00:03:58.239 --> 00:04:02.318
Mas se fosse uma análise 
com 300 horas de execução,

00:04:02.318 --> 00:04:05.578
iria ficar bem difícil vocês 
conseguirem olhando.

00:04:05.578 --> 00:04:09.456
Então vamos pedir para o R fazer para nós.

00:04:09.456 --> 00:04:10.282
O que vamos fazer?

00:04:10.282 --> 00:04:11.650
Vamos para a próxima parte.

00:04:11.650 --> 00:04:14.787
Então criamos o antes e o depois,

00:04:14.787 --> 00:04:17.316
Vamos apertar mais alguns Enters aqui.

00:04:17.316 --> 00:04:20.059
É sempre legal para facilitar a nossa área.

00:04:20.059 --> 00:04:22.862
Vamos para uma próxima parte.

00:04:22.862 --> 00:04:25.698
Nós vamos agora gerar todo o cenário

00:04:25.698 --> 00:04:30.536
para calcular as medidas 
descritivas para o antes.

00:04:30.536 --> 00:04:35.207
Então nós vamos fazer primeiro uma análise
do antes, preparar esses dados do antes.

00:04:35.207 --> 00:04:40.179
Aqui nós vamos calcular 
a média simples do antes,

00:04:40.179 --> 00:04:43.983
e vamos calcular a mediana do antes.

00:04:43.983 --> 00:04:45.149
Vamos aqui?

00:04:45.149 --> 00:04:48.888
Eu vou apertar o Enter, vou apertar print.

00:04:48.888 --> 00:04:50.573
Olhe, média...

00:04:50.573 --> 00:04:55.364
Aí aqui, aquela velha história,
ou você copia "media_antes",

00:04:55.364 --> 00:04:58.464
ou você deixa ele fazer 
a sugestão para você.

00:04:58.464 --> 00:05:00.099
Então essa é a média.

00:05:00.099 --> 00:05:04.870
Se somar todos esses valores,
são quatro, cinco, seis, oito valores.

00:05:04.870 --> 00:05:06.405
São oito horas de análise.

00:05:06.405 --> 00:05:09.675
Somo e divido por oito, vai ser a média.

00:05:09.675 --> 00:05:14.474
Além de calcular a média 
que acabamos de visualizar,

00:05:14.474 --> 00:05:16.615
nós também pedimos 
para calcular a mediana.

00:05:16.615 --> 00:05:18.862
Vamos visualizar o valor da mediana?

00:05:20.252 --> 00:05:23.922
"Ô, Rafa, estamos tendo que utilizar
os conceitos que aprendemos anteriormente."

00:05:23.922 --> 00:05:25.357
Sim. Isso é bom, né?

00:05:25.357 --> 00:05:27.669
As coisas vão se juntando.

00:05:27.669 --> 00:05:28.869
E aqui a mediana.

00:05:28.869 --> 00:05:30.529
Opa, um sinalzinho a mais.

00:05:30.529 --> 00:05:34.400
Então esse é o valor da média
e esse é o valor da mediana.

00:05:34.400 --> 00:05:39.371
São informações referentes 
aos dados do antes, tudo bem?

00:05:39.371 --> 00:05:43.289
Então está aqui o nosso script,
o resumo para vocês.

00:05:43.289 --> 00:05:47.546
Já criamos os dados do antes e o depois,

00:05:47.546 --> 00:05:52.963
já fizemos aqui o cálculo da média e da mediana.

00:05:52.963 --> 00:05:54.553
Também já fizemos.

00:05:54.553 --> 00:05:57.489
E agora nós vamos para uma próxima parte.

00:05:57.489 --> 00:06:01.660
Eu estou copiando essa parte do código,
isolando-o, e vamos trazer aqui para baixo.

00:06:01.660 --> 00:06:05.177
Como sempre é legal
apertar um pouquinho de Enter aqui

00:06:05.177 --> 00:06:08.265
para isolar a área do código
para podermos interpretar.

00:06:09.682 --> 00:06:13.071
Deixe-me limpar um pouquinho aqui
para facilitar a visualização.

00:06:13.071 --> 00:06:16.809
Opa,.. Damos um Control + Z aqui.

00:06:16.809 --> 00:06:19.089
Antes de apertar o Enter, 
você dá um Control + Z.

00:06:20.579 --> 00:06:22.815
"E agora, Rafa, o que nós temos?"

00:06:22.815 --> 00:06:27.777
Nós temos três linhas de comentário
aqui para deixar para vocês, tá?

00:06:27.777 --> 00:06:31.265
Lembrando que às vezes esse é o momento 
que você pode dar uma pausa no vídeo,

00:06:31.265 --> 00:06:33.759
antes de eu falar ou após eu falar.

00:06:33.759 --> 00:06:38.664
Por quê? Porque você precisa entender esses
comentários que não fazem parte da execução.

00:06:38.664 --> 00:06:43.969
E depois que você conseguir entender
essas três linhas de comentários,

00:06:43.969 --> 00:06:46.872
nós poderemos fazer a execução
do que precisamos.

00:06:46.872 --> 00:06:48.175
Vamos entender?

00:06:48.175 --> 00:06:50.235
O que eu criei para vocês então?

00:06:50.235 --> 00:06:51.642
O "moda_antes".

00:06:51.642 --> 00:06:53.502
É o nome de uma variável.

00:06:53.502 --> 00:06:55.480
Aí é sinal de menor, tracinho.

00:06:55.480 --> 00:06:56.682
"Ô, Rafa, já entendi.

00:06:56.682 --> 00:07:01.014
O resultado daqui será 
armazenado no moda_antes."

00:07:01.014 --> 00:07:03.155
"Mas o que nós estamos fazendo, Rafa?"

00:07:03.155 --> 00:07:04.015
Vamos aqui.

00:07:04.015 --> 00:07:08.495
Primeiro vem uma instrução
aqui do R, "as.numeric".

00:07:08.495 --> 00:07:10.239
O que é isso?

00:07:10.239 --> 00:07:15.307
Vocês vão usar muito ainda dentro 
da linguagem R na parte estatística.

00:07:15.307 --> 00:07:19.304
É utilizado para converter 
os valores em vetor numérico.

00:07:19.304 --> 00:07:22.586
Aí pode vir uma pergunta na sua cabeça:

00:07:22.586 --> 00:07:24.476
"Mas, Rafa, como assim?

00:07:24.476 --> 00:07:26.211
Os dados são numéricos."

00:07:26.211 --> 00:07:31.244
Você sabe porque o conjunto de dados, 
essas oito horas, é pequeno.

00:07:31.244 --> 00:07:32.584
Mas quem garante isso?

00:07:32.584 --> 00:07:35.787
É sempre bom você confirmar, tá?

00:07:35.787 --> 00:07:39.458
Então, voltando aqui, olhando,
nós sabemos que eles são numéricos,

00:07:39.458 --> 00:07:43.128
mas você tem que garantir isso
para poder fazer essa análise.

00:07:43.128 --> 00:07:46.231
É isso que o as.numeric faz.

00:07:46.231 --> 00:07:49.701
Se não for, tiver algum probleminha lá
e o dado for possível de conversão para numérico,

00:07:49.701 --> 00:07:52.468
ele vai ser feito, é o as.numeric.

00:07:53.805 --> 00:07:57.637
E aí nós vamos continuar aqui
a interpretar essa parte dessa instrução.

00:07:58.677 --> 00:08:00.271
Aqui são os nomes.

00:08:00.271 --> 00:08:01.221
O que são os nomes?

00:08:01.221 --> 00:08:02.681
É o conjunto de valores.

00:08:02.681 --> 00:08:04.716
Nós temos apenas um conjunto de valores.

00:08:04.716 --> 00:08:05.884
Poderíamos ter mais?

00:08:05.884 --> 00:08:06.777
Sim.

00:08:06.777 --> 00:08:09.387
Se fosse um dataframe 
com diversas colunas? Poderia.

00:08:09.387 --> 00:08:12.648
Aqui nós temos uma linha, ou uma coluna.

00:08:12.648 --> 00:08:15.241
É um exemplo um pouco mais simples.

00:08:15.241 --> 00:08:16.881
E aí você entra aqui no "sort".

00:08:16.881 --> 00:08:18.251
O que seria o sort?

00:08:18.251 --> 00:08:22.238
Novamente, fica aqui 
um comentário para vocês.

00:08:22.238 --> 00:08:26.004
Vocês já tenham utilizado em alguma 
outra linguagem de programação.

00:08:26.004 --> 00:08:28.240
Quem não usou, não 
tem problema nenhum, tá?

00:08:28.240 --> 00:08:30.008
Esse é o momento de aprender.

00:08:30.008 --> 00:08:34.024
Ele é utilizado para ordenar os elementos.

00:08:34.024 --> 00:08:39.317
Porque se vocês pegarem aqui, 
esse o primeiro aqui do antes,

00:08:39.317 --> 00:08:42.254
não é obrigatório que ele esteja
numa ordem crescente ou decrescente.

00:08:42.254 --> 00:08:43.371
"Porque não, Rafa?"

00:08:43.371 --> 00:08:44.145
É uma análise.

00:08:44.145 --> 00:08:50.428
Supondo que, na primeira hora, demorou 220 
segundos para executar na segunda, 210.

00:08:50.428 --> 00:08:54.399
Então vai ser difícil você encontrar
na ordem crescente ou decrescente.

00:08:54.399 --> 00:08:57.836
Você está olhando hora a hora
como ele se comporta.

00:08:57.836 --> 00:08:59.971
O que você vai fazer então?

00:08:59.971 --> 00:09:02.807
Por isso que vem essa instrução sort.

00:09:02.807 --> 00:09:07.389
Você vai dizer que, nessa instrução true ou false,

00:09:07.389 --> 00:09:11.750
se você colocar true, você está 
pedindo para que essa análise

00:09:11.750 --> 00:09:15.887
seja feita numa ordem decrescente.

00:09:15.887 --> 00:09:20.587
Se você colocar false, ele vai 
fazer uma ordem crescente.

00:09:20.587 --> 00:09:23.278
Lembrando que decrescente, 
do maior para o menor,

00:09:23.278 --> 00:09:25.397
que vai ser como ele 
vai analisar esse caso.

00:09:25.397 --> 00:09:30.168
E se fosse crescente, 
do menor para o maior.

00:09:30.168 --> 00:09:32.804
Esse é o sort.

00:09:32.804 --> 00:09:36.107
Bem recheada de conhecimento 
essa instrução aqui.

00:09:36.107 --> 00:09:38.710
E o que é o "table"?

00:09:38.710 --> 00:09:41.513
É o conjunto de dados para ser analisado.

00:09:41.513 --> 00:09:45.717
Lembrando, aqui é uma linha
só, que é o tempo antes,

00:09:45.717 --> 00:09:47.819
mas poderia ser um dataframe.

00:09:47.819 --> 00:09:51.590
Então esse é o conjunto de dados
que nós estamos pedindo para analisar.

00:09:52.590 --> 00:09:54.063
Vamos apertar um Enter.

00:09:54.993 --> 00:09:56.028
E aí, o que nós temos?

00:09:56.028 --> 00:09:57.507
"Rafa, e agora?"

00:09:57.507 --> 00:09:58.797
Quer olhar o resultado?

00:09:58.797 --> 00:09:59.893
Vamos olhar, lógico.

00:09:59.893 --> 00:10:01.103
"print"...

00:10:01.103 --> 00:10:05.937
Ou você copia e cola, ou você 
digita e deixa ele dar a sugestão.

00:10:05.937 --> 00:10:08.173
Realmente é esse que eu quero.

00:10:08.173 --> 00:10:13.044
Se eu apertar o Enter,
o que ele nos trouxe de resultado?

00:10:13.044 --> 00:10:17.151
Essa análise chegou num resultado de 210.

00:10:17.151 --> 00:10:20.150
Mas o que seria esse número 210?

00:10:20.150 --> 00:10:23.187
Vamos continuar aqui, aí 
eu vou explicar para vocês.

00:10:23.187 --> 00:10:26.200
Aqui foi a introdução, os dois dados,

00:10:26.200 --> 00:10:29.827
calculamos a média e a mediana do antes.

00:10:29.827 --> 00:10:33.464
E aqui, nós conseguimos fazer a moda,

00:10:33.464 --> 00:10:37.765
qual o número moda que é gerado com essa 
análise desses dados, desse conjunto.

00:10:37.765 --> 00:10:42.038
De novo, continuamos 
com o intervalo de valores do antes.

00:10:42.038 --> 00:10:44.275
Ainda não fizemos o depois.

00:10:44.275 --> 00:10:45.500
Vamos continuar?

00:10:45.500 --> 00:10:50.548
Aqui nós vamos para uma outra parte
do nosso código da nossa análise.

00:10:50.548 --> 00:10:54.803
Eu vou copiar a descer um pouquinho.

00:10:55.620 --> 00:10:58.623
Novamente, aquela velha dica: se possível...

00:10:58.623 --> 00:11:02.493
É que aqui eu que estou transmitindo
conhecimento para vocês;

00:11:02.493 --> 00:11:03.787
Se você quiser, não 
precisa apertar o Enter.

00:11:03.787 --> 00:11:08.232
Mas é legal para vocês dividirem 
por partes essa análise, tá?

00:11:08.232 --> 00:11:10.168
Aqui, novamente, tem uma hashtag.

00:11:10.168 --> 00:11:14.611
Deixe-me só limpar o código aqui para quando 
executá-lo depois não acontecer nenhum erro.

00:11:16.804 --> 00:11:18.476
Aqui eu deixo esse comentário, né?

00:11:18.476 --> 00:11:21.121
Nós iremos verificar a variância.

00:11:21.121 --> 00:11:23.181
O que é a variância?

00:11:23.181 --> 00:11:28.319
É uma medida estatística que indica 
a dispersão dos valores em relação à média.

00:11:28.319 --> 00:11:29.774
Nós não temos a média?

00:11:29.774 --> 00:11:31.689
O quanto os valores...

00:11:31.689 --> 00:11:32.989
"Que valores, Rafa?"

00:11:32.989 --> 00:11:38.629
O quanto cada um desses valores
está distantes da média.

00:11:38.629 --> 00:11:40.298
Por isso que nós fizemos aqui, olhe.

00:11:40.298 --> 00:11:41.719
Essa não é a média?

00:11:41.719 --> 00:11:43.279
Deu 218.

00:11:43.279 --> 00:11:47.050
Se eu olhar aqui, me parece...

00:11:47.050 --> 00:11:50.308
Olhando aqui, interpretando, qual 
parece que está mais distante?

00:11:50.308 --> 00:11:51.976
Mas não vamos deixar 
o computador fazer por nós, né?

00:11:51.976 --> 00:11:53.264
Talvez seja esse.

00:11:53.264 --> 00:11:56.414
Qual está mais perto de 218.

00:11:56.414 --> 00:11:58.884
Olhando aqui, o valor 220, tá?

00:12:00.084 --> 00:12:02.358
Mas deixe que o computador nos fale.

00:12:02.358 --> 00:12:08.192
Nesse intervalo de valores, quais estão 
mais perto ou menos perto da média?

00:12:08.192 --> 00:12:13.555
Quanto maior a variância,
mais dispersos os dados estão.

00:12:13.555 --> 00:12:20.211
Ou seja, o valor do resultado da variância
que nós vamos pedir para calcular agora,

00:12:20.211 --> 00:12:24.909
quanto maior o número,
mais distante estará da média.

00:12:24.909 --> 00:12:30.248
Então tem uma disparidade aí,
uma distância da média dos dados.

00:12:30.248 --> 00:12:32.287
Aí vamos executar.

00:12:32.287 --> 00:12:35.506
Como sempre, para executar, 
eu vou apertar um Enter aqui,

00:12:35.506 --> 00:12:38.799
e aí nós vamos analisar, 
olhe: variância antes,

00:12:38.799 --> 00:12:42.059
nós queremos encontrar
como eu acho o valor da variância,

00:12:42.059 --> 00:12:44.996
que é isso que acabamos de explicar aqui.

00:12:44.996 --> 00:12:49.533
E, novamente, é melhor 
você fazer uma pausa, anotar,

00:12:49.533 --> 00:12:53.203
verificar o material escrito 
que está disponível para vocês

00:12:53.203 --> 00:12:55.906
para depois você conseguir executar aqui.

00:12:55.906 --> 00:13:01.012
Então, aqui, como eu consigo 
armazenar o valor da variância

00:13:01.012 --> 00:13:05.006
do conjunto de dados tempos_antes?

00:13:05.916 --> 00:13:09.587
Como eu consigo pedir
para ele achar a variância aqui?

00:13:09.587 --> 00:13:10.631
É simples.

00:13:10.631 --> 00:13:13.691
Depois que você entendeu
o conceito, é simples.

00:13:13.691 --> 00:13:19.130
Você cria uma variável, que, nesse caso,
eu chamei de "variancia_antes".

00:13:19.130 --> 00:13:22.892
Aqui eu coloco a instrução, que é "var", v-a-r,

00:13:22.892 --> 00:13:25.029
e o nome do conjunto de dados.

00:13:25.029 --> 00:13:27.296
"Ah, Rafa, eu quero dar uma olhadinha".

00:13:27.296 --> 00:13:29.106
Quer dar uma olhadinha?

00:13:29.106 --> 00:13:30.698
Podemos, não tem problema não.

00:13:30.698 --> 00:13:34.390
Olhe, "variancia_antes", não é isso?

00:13:34.390 --> 00:13:41.138
Se apertarmos o Enter, conseguiremos saber 
qual que é o valor, o resultado da variância.

00:13:41.138 --> 00:13:43.524
Agora o desvio-padrão.

00:13:43.524 --> 00:13:46.924
O desvio-padrão, vocês já 
têm esse conhecimento.

00:13:46.924 --> 00:13:49.226
Como calcular o desvio padrão?

00:13:49.226 --> 00:13:50.431
Vamos criar uma variável.

00:13:50.431 --> 00:13:53.537
Desvio-padrão antes porque 
nós estamos analisando

00:13:53.537 --> 00:13:56.567
antes da implementação 
da melhoria do algoritmo,

00:13:56.567 --> 00:14:00.271
"sd" é a instrução, e qual 
é o conjunto de dados.

00:14:00.271 --> 00:14:02.648
"Rafa, podemos visualizar?"

00:14:02.648 --> 00:14:04.108
Lógico que podemos.

00:14:04.108 --> 00:14:05.681
Qual é o nome da variável?

00:14:05.681 --> 00:14:08.350
"desvio_padrao_antes".

00:14:09.480 --> 00:14:10.681
Legal.

00:14:10.681 --> 00:14:16.820
E aqui nós temos que o desvio padrão 
para esse conjunto de valores é 7.03.

00:14:16.820 --> 00:14:23.518
Agora que conseguimos encontrar o valor 
da variância e também do desvio-padrão,

00:14:23.518 --> 00:14:28.966
vamos continuar para conseguir concluir 
a análise que queremos do antes e o depois.

00:14:28.966 --> 00:14:30.467
Então, o que nós já vimos?

00:14:30.467 --> 00:14:33.395
Retomamos essa parte, criamos os dados,

00:14:33.395 --> 00:14:38.208
criamos a média e a mediana do antes,

00:14:38.208 --> 00:14:40.611
conseguimos achar a moda,

00:14:40.611 --> 00:14:45.869
acabamos de descobrir
a variância e o desvio-padrão.

00:14:45.869 --> 00:14:48.485
Agora vamos para essa
próxima parte da análise.

00:14:48.485 --> 00:14:50.798
Vou copiar aqui para baixo.

00:14:50.798 --> 00:14:55.025
Aqui, como sempre, eu 
vou apertar alguns Enters

00:14:55.025 --> 00:14:58.362
para facilitar para vocês a visualização.

00:14:58.362 --> 00:15:00.064
Vou apertaram um Control + V.

00:15:00.064 --> 00:15:02.655
Deixe-me arrumar aqui para explicar.

00:15:02.655 --> 00:15:04.935
O que nós vamos fazer agora então?

00:15:04.935 --> 00:15:09.416
Olhe, calculando medidas 
descritivas para o depois agora, né?

00:15:09.416 --> 00:15:11.727
Fizemos o antes, vamos para o depois.

00:15:11.727 --> 00:15:15.813
Agora nós iremos repetir o script
que nós fizemos anteriormente

00:15:15.813 --> 00:15:19.283
para a parte da execução do antes.

00:15:19.283 --> 00:15:20.918
Agora nós iremos fazer para o depois.

00:15:20.918 --> 00:15:23.887
Lembre-se do cenário, do case.

00:15:23.887 --> 00:15:28.759
Tem um sistema que não estava
com uma performance tão boa de algoritmo.

00:15:28.759 --> 00:15:33.297
Então fizeram uma análise,
extraíram os tempos de execução

00:15:33.297 --> 00:15:36.200
antes da implementação 
da melhoria no algoritmo,

00:15:36.200 --> 00:15:39.603
e aí precisava-se fazer uma análise do depois.

00:15:39.603 --> 00:15:42.339
Então, no depois, nós temos a base de dados,

00:15:42.339 --> 00:15:43.607
como está a performance do depois,

00:15:43.607 --> 00:15:47.911
e agora o R vai verificar 
o antes e o depois

00:15:47.911 --> 00:15:52.583
para fazer esse comparativo
e conseguir ter uma análise descritiva.

00:15:52.583 --> 00:15:55.553
Fizemos para o antes, vamos 
fazer a mesma coisa agora

00:15:55.553 --> 00:15:58.660
para o conjunto de dados do depois.
Vem aqui comigo.

00:15:58.660 --> 00:16:04.492
Então, como sempre, eu deixo 
um comentário para vocês.

00:16:04.492 --> 00:16:07.998
Olhe, calculando medidas 
descritivas para depois.

00:16:07.998 --> 00:16:10.362
Nós iremos achar a média.

00:16:10.362 --> 00:16:12.202
A média de quem?

00:16:12.202 --> 00:16:16.347
Lembre-se, agora nós vamos 
trabalhar com essa base de dados,

00:16:16.347 --> 00:16:19.142
a performance do algoritmo do depois.

00:16:19.142 --> 00:16:21.244
Então vamos descer um pouquinho.

00:16:21.244 --> 00:16:22.583
Estamos aqui.

00:16:22.583 --> 00:16:25.253
Criei uma variável 
chamada "media_depois".

00:16:25.253 --> 00:16:27.776
Esse é o nome da base de dados.

00:16:27.776 --> 00:16:31.655
E vamos também achar o valor da mediana.

00:16:31.655 --> 00:16:33.386
Se eu apertar o Enter aqui...

00:16:33.386 --> 00:16:39.947
É sempre legal visualizar 
o resultado, olhe, media_depois.

00:16:39.947 --> 00:16:41.465
Vou apertar o Enter.

00:16:41.465 --> 00:16:44.634
Então essa é a média
da performance do depois.

00:16:44.634 --> 00:16:47.545
E agora nós também vamos 
achar o valor da mediana.

00:16:47.545 --> 00:16:48.858
Visualizar, perdão.

00:16:48.858 --> 00:16:51.708
Nós já temos o valor, né?

00:16:51.708 --> 00:16:55.538
"print(mediana_depois)".

00:16:55.538 --> 00:16:56.680
Eu vou apertar o Enter.

00:16:56.680 --> 00:17:00.579
Então essa é a média, 
e essa é a mediana do depois.

00:17:00.579 --> 00:17:02.319
Vou subir aqui.

00:17:02.319 --> 00:17:05.756
Vamos pegar o nosso script, tá?

00:17:05.756 --> 00:17:10.908
Já fizemos do antes, agora 
estamos calculando do depois.

00:17:10.908 --> 00:17:13.730
Vamos achar agora o valor da moda.

00:17:13.730 --> 00:17:16.351
É a mesma coisa que nós fizemos do antes,

00:17:16.351 --> 00:17:18.668
só que agora é a moda para o depois.

00:17:18.668 --> 00:17:23.515
Vamos apertar alguns Enters para ficar 
limpa a nossa área de programação

00:17:23.515 --> 00:17:25.025
para podermos entender.

00:17:25.025 --> 00:17:26.610
criar a variável moda_depois.

00:17:26.610 --> 00:17:32.391
"as numeric" serve para converter 
os valores numéricos,

00:17:32.391 --> 00:17:33.881
por mais que estejam ali.

00:17:33.881 --> 00:17:37.920
Mas é bom confirmar 
que os valores são um número,

00:17:37.920 --> 00:17:39.523
eles estão como número.

00:17:39.523 --> 00:17:44.227
E aqui nós temos a parte da organização
dos dados em ordem decrescente.

00:17:44.227 --> 00:17:50.485
E aqui, qual é o conjunto de dados que vai 
ser feita essa moda, o valor da moda.

00:17:50.485 --> 00:17:52.836
Se eu apertar o Enter...
É igualzinho ao anterior.

00:17:52.836 --> 00:17:58.430
Só muda que agora nós estamos fazendo 
a análise para os dados do depois

00:17:58.430 --> 00:18:01.711
após implementação do algoritmo.

00:18:01.711 --> 00:18:07.917
Então, a moda para o depois 
resultou em um valor de 190.

00:18:07.917 --> 00:18:13.089
Vamos voltar mais um pouquinho aqui,
pegar o script que nós deixamos.

00:18:13.089 --> 00:18:15.492
A palavra não é pré-pronto. É pronto.

00:18:15.492 --> 00:18:16.581
E vamos verificar.

00:18:16.581 --> 00:18:21.931
Já geramos a moda, e agora nós vamos 
criar a variância e o desvio-padrão.

00:18:21.931 --> 00:18:24.734
Vamos descobrir
qual é o valor da variância

00:18:24.734 --> 00:18:27.562
e qual o valor do desvio-padrão 
para o depois.

00:18:27.562 --> 00:18:29.789
Irei apertar novamente alguns Enters.

00:18:30.774 --> 00:18:32.643
Vou dar um Control + V.

00:18:32.643 --> 00:18:33.703
Deixe-me limpar aqui.

00:18:33.703 --> 00:18:37.380
Se executarmos com esse tracinho
aqui, vai ocorrer um erro.

00:18:37.380 --> 00:18:39.682
O que nós temos aqui então?

00:18:39.682 --> 00:18:42.798
Criamos uma variável 
chamada variancia_depois.

00:18:42.798 --> 00:18:46.923
A instrução aqui é para calcular
a variância dessa base de dados

00:18:46.923 --> 00:18:49.159
utilizando o VAR e o desvio-padrão.

00:18:49.159 --> 00:18:51.528
Vou apertar um Enter.

00:18:51.528 --> 00:18:53.630
Nós esperávamos que desse certo, né?

00:18:53.630 --> 00:18:57.967
E aqui vamos só visualizar
para confirmar que deu certo.

00:18:57.967 --> 00:18:59.202
Visualizou.

00:18:59.202 --> 00:19:05.090
E agora nós vamos verificar o valor 
do desvio-padrão que foi encontrado.

00:19:05.090 --> 00:19:07.795
"desvio_padrao_depois".

00:19:07.795 --> 00:19:09.537
Opa, tem um errinho aqui, pessoal.

00:19:09.537 --> 00:19:10.607
Cuidado aqui!

00:19:10.607 --> 00:19:11.957
Eu visualizei o antes.

00:19:11.957 --> 00:19:14.617
Não era o antes e sim o depois.

00:19:14.617 --> 00:19:15.351
Vamos ver.

00:19:15.351 --> 00:19:18.855
Oh, então aqui, print...

00:19:18.855 --> 00:19:22.554
Não é um erro do script que nós 
criamos e sim na hora de visualizar.

00:19:22.554 --> 00:19:24.360
O depois, tá?

00:19:24.360 --> 00:19:27.430
Então essa é a variância do antes 
que tínhamos feito anteriormente.

00:19:27.430 --> 00:19:30.200
E agora esse do depois,
que acabamos de fazer, está vendo?

00:19:30.200 --> 00:19:35.672
Tomem cuidado, senão vocês podem visualizar
a informação que vocês não queriam.

00:19:35.672 --> 00:19:36.739
Print.

00:19:36.739 --> 00:19:42.361
Agora nós vamos verificar o valor
do desvio-padrão do depois, hein!

00:19:42.361 --> 00:19:43.431
Novamente, do depois.

00:19:43.431 --> 00:19:45.381
O antes, nós já passamos.

00:19:45.381 --> 00:19:48.751
Então esse é o valor da variância do depois,

00:19:48.751 --> 00:19:52.488
e esse o valor do desvio-padrão do depois.

00:19:52.488 --> 00:19:58.122
Agora vamos subir aqui e verificar 
o nosso script que deixamos pronto aqui.

00:19:58.122 --> 00:19:59.128
Legal!

00:19:59.128 --> 00:20:01.768
Nós já conseguimos criar...

00:20:01.768 --> 00:20:07.942
Oh, vamos lembrar: a média, mediana, 
a moda, a variância, e o desvio-padrão,

00:20:07.942 --> 00:20:11.240
para a base de dados do antes e do depois.

00:20:11.240 --> 00:20:15.411
Agora podemos dizer que a gente precisa
juntar tudo isso

00:20:15.511 --> 00:20:18.815
para visualizar esses valores aqui.

00:20:18.815 --> 00:20:22.285
Na verdade, seria uma impressão
de tudo que nós fizemos até agora.

00:20:22.318 --> 00:20:26.089
Só vou apertar alguns em três aqui,
mas a última parte

00:20:26.189 --> 00:20:27.924
são apenas duas instruções agora.

00:20:27.924 --> 00:20:29.559
Opa, vou apagar.

00:20:29.559 --> 00:20:33.196
Controlo
ver o que essa última parte, Rafa,

00:20:33.262 --> 00:20:36.532
imprimindo os resultados aqui
vamos trabalhar

00:20:36.532 --> 00:20:40.670
com todas as informações do antes
e o depois.

00:20:40.737 --> 00:20:41.337
Vou apertar.

00:20:41.337 --> 00:20:45.708
Então é assim simples de visualizar

00:20:45.775 --> 00:20:49.512
o entender que está na riqueza,
entender todas essas informações.

00:20:49.579 --> 00:20:50.646
Então o que nós temos aqui?

00:20:50.646 --> 00:20:54.550
Olha aqui,
antes disso, aqui é um texto sempre.

00:20:54.550 --> 00:20:57.720
Eu quero juntar um texto com valores,
eu coloco teste, aí

00:20:57.720 --> 00:20:59.055
eu coloco a informação, lembra?

00:20:59.055 --> 00:21:00.723
Divido por vírgula.

00:21:00.723 --> 00:21:04.460
E o nome da variável só aqui,
na verdade é uma impressão

00:21:04.460 --> 00:21:07.163
mostrando tudo o que nós fizemos
anteriormente.

00:21:07.163 --> 00:21:08.865
Vamos pegar o outro script.

00:21:08.865 --> 00:21:11.601
Poderíamos fazer aqui na mão
agora, poderíamos talvez

00:21:11.601 --> 00:21:15.771
demorar só um pouquinho
aqui para vocês, pra gente digitar junto

00:21:15.872 --> 00:21:18.374
para digitarmos essas informações.

00:21:18.374 --> 00:21:20.209
Nós apertar mais alguns inteiros.

00:21:20.209 --> 00:21:23.679
Aqui, como sempre, vou apertar muito
o que nós temos aqui

00:21:23.679 --> 00:21:27.183
até um momento de uma revisão antes,

00:21:27.250 --> 00:21:30.920
a média antes e esse valor média antes

00:21:31.020 --> 00:21:34.423
e esse valor mediano

00:21:34.490 --> 00:21:36.359
antes mediana antes.

00:21:36.359 --> 00:21:39.328
Então, aqui nós só juntamos uma impressão
de tudo o que nós

00:21:39.328 --> 00:21:42.698
projetamos anteriormente e aqui do depois.

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,

00:21:47.036 --> 00:21:48.704
pegamos desde uma introdução.

00:21:48.704 --> 00:21:51.340
O que é uma análise descritiva,

00:21:51.340 --> 00:21:55.544
duas bases de dados
com verificamos o antes e o depois,

00:21:55.611 --> 00:22:00.516
calculamos a média mediana,
conseguimos nos achar o valor da moda

00:22:00.516 --> 00:22:04.920
também, tanto para os dados do antes
como depois

00:22:04.987 --> 00:22:08.290
e enfim, só voltando,
descendo um pouquinho aqui,

00:22:08.357 --> 00:22:11.994
agora a gente consegue imprimir
e com essas informações

00:22:11.994 --> 00:22:15.998
em mãos nós conseguimos obter os nossos
resultados.

00:22:16.065 --> 00:22:19.468
Então aqui é o conjunto

00:22:19.568 --> 00:22:20.669
mostrando o resultado.

00:22:20.669 --> 00:22:22.471
Todas as informações numa impressão

00:22:22.471 --> 00:22:26.175
só, tudo o que calculamos antes,
tudo que calculamos o depois.

00:22:26.242 --> 00:22:28.411
E agora que você consegue fazer
a interpretação,

00:22:28.411 --> 00:22:33.482
vamos pegar o mais simples
aqui a média de tempo de execução

00:22:33.582 --> 00:22:36.919
do antes antes de implementar
a melhoria no algoritmo.

00:22:37.019 --> 00:22:37.720
O tempo de execução.

00:22:37.720 --> 00:22:41.891
Supondo que fossem segundos,
demorava 218/2.

00:22:41.957 --> 00:22:44.760
Agora caiu para 196 e por aí vai.

00:22:44.760 --> 00:22:50.432
Você consegue comparar o antes
e o depois de cada uma dessas informações

00:22:50.499 --> 00:22:53.169
para saber se realmente

00:22:53.169 --> 00:22:56.138
melhorou a performance do sistema

00:22:56.138 --> 00:22:59.508
após a implementação
da melhoria do algoritmo?

00:22:59.608 --> 00:23:01.210
Eu tenho certeza que vocês conseguiram

00:23:01.210 --> 00:23:04.980
entender a importância de saber
utilizar todas essas instruções,

00:23:05.014 --> 00:23:09.018
a linguagem R e até mesmo saber
interpretar esses resultados e.