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 --> 00:02:36.589
Vamos apertar o Enter.

00:02:36.589 --> 00:02:42.061
E aí, como sempre, é legal visualizar
como estão os dados O tempo antes.

00:02:42.128 --> 00:02:43.162
Apertem enter.

00:02:43.162 --> 00:02:47.066
Opa, o que eu errei aqui frente a tempos?

00:02:47.066 --> 00:02:51.003
Oh, tá vendo que que é isso que eu errei
o tempo antes?

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

00:02:52.905 --> 00:02:55.608
Então aqui tem a letra S. São tempos né?

00:02:55.608 --> 00:02:57.343
Eu não tinha colocado esse intervalo.

00:02:57.343 --> 00:03:00.580
Roupa not found not found
quer dizer que não existe.

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

00:03:02.682 --> 00:03:07.420
Então siga aquela velha dica
vocês colocam aqui print ou vocês

00:03:07.420 --> 00:03:11.924
copiam o nome da variável
e coloca aqui no conjunto de dados,

00:03:11.991 --> 00:03:16.462
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
Sugestão está correta, eu vou apertar.

00:03:20.800 --> 00:03:25.371
Então temos a análise do antes e o depois,

00:03:25.471 --> 00:03:28.808
esse aqui facilitando a interpretação
se for verificar.

00:03:29.008 --> 00:03:31.844
Como sempre estamos conjunto de valores

00:03:31.844 --> 00:03:36.082
bem pequeno
para facilitar aqui a nossa análise.

00:03:36.182 --> 00:03:37.750
Olhando nós já podemos

00:03:37.750 --> 00:03:40.720
fazer esse resultado
Pré aviso prévio sem o R

00:03:40.953 --> 00:03:43.389
Sim, o antes e o depois o depois.

00:03:43.389 --> 00:03:46.759
Ficou melhor
então implementar a melhoria no algoritmo

00:03:46.859 --> 00:03:50.429
e houve realmente
uma melhor performance no sistema,

00:03:50.529 --> 00:03:53.499
inclusive olhando
em todas as horas de execução.

00:03:53.666 --> 00:03:56.168
Realmente está melhor.

00:03:56.168 --> 00:03:59.739
Agora estava eu olhando, eu consigo,
mas se fosse uma análise

00:03:59.739 --> 00:04:05.377
com 300 horas de execução ia ficar bem
difícil de vocês conseguirem olhar.

00:04:05.578 --> 00:04:07.346
Então vamos pedir para o R.

00:04:07.346 --> 00:04:10.282
E fazer aqui para nós
o que a gente vai fazer.

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

00:04:11.650 --> 00:04:14.653
Então criamos o antes e o depois,

00:04:14.787 --> 00:04:17.556
Vamos apertar mais alguns entre eles aqui.

00:04:17.556 --> 00:04:20.059
Legal para facilitar nossa área,

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

00:04:22.862 --> 00:04:26.398
Nós vamos agora gerar todo o cenário
para calcular

00:04:26.398 --> 00:04:30.469
o que as medidas descritivas para o antes.

00:04:30.536 --> 00:04:35.140
Então nós vamos fazer uma análise primeiro
do antes, preparar esses dados do antes.

00:04:35.207 --> 00:04:40.079
Aqui o que vamos calcular
A média simples do antes.

00:04:40.179 --> 00:04:43.883
E nós vamos calcular a mediana do antes.

00:04:43.983 --> 00:04:47.019
Vamos aqui, vou apertar o enter,

00:04:47.086 --> 00:04:48.888
vou apertar print.

00:04:48.888 --> 00:04:54.593
Oh, média aí, aqui aquela velha história
ou você copia média média

00:04:54.693 --> 00:04:58.397
antes 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 --> 00:05:09.608
são 08h00 de análise, somo divide por oito
e só vai ser a média.

00:05:09.675 --> 00:05:12.444
E aqui nós também pedimos para calcular,
além de calcular

00:05:12.444 --> 00:05:16.382
a média que acabamos de visualizar,
calcular também a mediana.

00:05:16.615 --> 00:05:20.152
Vamos visualizar o valor da mediana.

00:05:20.252 --> 00:05:23.922
Ô Rafa, a gente está 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 --> 00:05:30.462
As coisas vão se juntando
e aqui a mediana, o sinalzinho a mais.

00:05:30.529 --> 00:05:34.333
Então esse é o valor da média
e esse é o valor da mediana.

00:05:34.400 --> 00:05:39.304
Isso são informações
referente aos dados do antes, tudo bem?

00:05:39.371 --> 00:05:43.809
Então olha, no nosso script
já aqui está o resumo para vocês.

00:05:43.876 --> 00:05:47.479
Os dados do antes e o depois já criamos.

00:05:47.546 --> 00:05:51.617
Nós fizemos aqui o cálculo da média

00:05:51.683 --> 00:05:54.553
e da mediana já fizemos também.

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

00:05:57.489 --> 00:06:01.560
Deixa eu copiar nessa parte do código
isolando e vamos trazer aqui para baixo.

00:06:01.660 --> 00:06:04.997
Como sempre legal
apertar um pouquinho de enter

00:06:04.997 --> 00:06:09.535
aqui para isolar a área do código
para poder interpretar.

00:06:09.635 --> 00:06:09.902
Deixa eu

00:06:09.902 --> 00:06:12.905
limpar um pouquinho aqui
para facilitar a visualização.

00:06:13.071 --> 00:06:16.708
Opa, o que temos não controls aqui

00:06:16.809 --> 00:06:20.479
antes se apertar o enter dá pra você
dar um control, usar legal.

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

00:06:22.815 --> 00:06:27.119
Nós temos três linhas de comentário
aqui para deixar para vocês.

00:06:27.186 --> 00:06:28.187
Tá lembrando?

00:06:28.187 --> 00:06:29.655
Às vezes
esse é o momento que você pode dar

00:06:29.655 --> 00:06:33.659
uma pausa no vídeo
antes de eu falar ou após eu falar.

00:06:33.759 --> 00:06:38.664
Por que você precisa entender esses
comentários que não faz parte da execução?

00:06:38.764 --> 00:06:39.498
É para.

00:06:39.498 --> 00:06:43.902
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 a gente precisa.

00:06:46.872 --> 00:06:49.775
Vamos entender
então o que eu criei para vocês.

00:06:49.775 --> 00:06:53.512
O modo underline antes
aqui é um nome de uma variável,

00:06:53.612 --> 00:06:55.480
ai é sinal de menor tracinho.

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

00:06:56.682 --> 00:07:00.252
O resultado daqui será armazenado
no módulo de

00:07:00.319 --> 00:07:02.454
antes que a gente está fazendo.

00:07:02.454 --> 00:07:06.925
Rafa, vamos aqui e primeiro
vem uma instrução aqui do R.

00:07:07.025 --> 00:07:10.329
E esse ponto numérico que está deixa isso.

00:07:10.329 --> 00:07:15.267
Vamos usar muito ainda dentro da linguagem
R na parte estatística, tal

00:07:15.367 --> 00:07:19.237
é utilizado para converter os valores
em vetor numérico.

00:07:19.304 --> 00:07:24.476
Aí você pode vira uma pergunta
na sua cabeça Mas Rafa, como assim?

00:07:24.476 --> 00:07:26.211
Os dados são numéricos?

00:07:26.211 --> 00:07:29.314
Mas você sabe porque o conjunto de dados?

00:07:29.314 --> 00:07:32.517
Essas 08h00 são pequenos,
mas quem garante isso?

00:07:32.584 --> 00:07:35.587
É sempre bom você confirmar, tá?

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

00:07:39.524 --> 00:07:43.061
mas você tem que garantir isso
para poder fazer essa análise.

00:07:43.128 --> 00:07:46.131
É isso que o ponto numérico faz.

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

00:07:49.701 --> 00:07:53.738
para numérico, ele vai ser feito
e o ponto numérico legal.

00:07:53.805 --> 00:07:58.610
E aí nós vamos continuar aqui
a interpretar essa parte dessa instrução.

00:07:58.677 --> 00:08:02.614
Aqui são os nomes que são os nomes
e o conjunto de valores.

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

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

00:08:05.884 --> 00:08:09.387
Sim, se fosse data.frame com diversas
colunas, poderia?

00:08:09.387 --> 00:08:13.458
Aqui nós temos, vamos dizer,
uma linha ou uma coluna e um exemplo

00:08:13.458 --> 00:08:19.431
um pouco mais simples e aí entra aqui
no sort que seria o sort novamente.

00:08:19.531 --> 00:08:22.267
Fica aqui um comentário para vocês.

00:08:22.334 --> 00:08:22.868
Talvez

00:08:22.868 --> 00:08:25.871
vocês já podem ter utilizado
em alguma outra linguagem de programação.

00:08:26.004 --> 00:08:28.240
Quem não usou não tem problema nenhum.

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

00:08:30.008 --> 00:08:36.014
Ele é utilizado para ordenar os elementos,
porque se vocês pegarem aqui,

00:08:36.081 --> 00:08:39.317
esse, por exemplo,
o primeiro aqui do antes,

00:08:39.384 --> 00:08:42.254
não é obrigatório que ele esteja
numa ordem crescente ou decrescente.

00:08:42.254 --> 00:08:43.421
Porque não, Rafa?

00:08:43.421 --> 00:08:48.994
É uma análise na primeira hora
a demorou supondo 220/2 para executar

00:08:49.060 --> 00:08:50.428
na segunda 210.

00:08:50.428 --> 00:08:54.299
Então vai ser difícil se encontrar
uma coisa na ordem crescente decrescente.

00:08:54.399 --> 00:08:55.967
Você está olhando algo hora a hora.

00:08:55.967 --> 00:08:57.836
Como ele se comporta?

00:08:57.836 --> 00:08:59.971
Então aí o que você vai fazer, tá?

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

00:09:02.807 --> 00:09:07.479
E o que você vai
vai dizer é essa instrução true ou false.

00:09:07.479 --> 00:09:09.047
Você colocar true.

00:09:09.047 --> 00:09:11.750
Você está pedindo para que essa análise

00:09:11.750 --> 00:09:15.887
seja feita numa ordem,
o que de decrescente?

00:09:15.987 --> 00:09:18.857
Se você colocar false,
ele vai fazendo uma ordem

00:09:18.857 --> 00:09:22.160
numa ordem crescente,
lembrando decrescente do maior

00:09:22.160 --> 00:09:25.163
para o menor, que vai ser esse caso,
como ele vai analisar?

00:09:25.397 --> 00:09:30.101
E se fosse crescente, do menor
para o maior?

00:09:30.168 --> 00:09:32.804
Tudo bem, esse é o sort

00:09:32.804 --> 00:09:36.040
bem recheado de conhecimento
aqui essa instrução.

00:09:36.107 --> 00:09:38.643
E aí, o que é o tempo?

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

00:09:41.513 --> 00:09:45.650
Lembrando, aqui é uma linha
só que é o tempo antes,

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

00:09:47.819 --> 00:09:52.490
Então esse é o conjunto de dados
que nós estamos pedindo para analisar.

00:09:52.590 --> 00:09:54.993
Vamos apertar um enter.

00:09:54.993 --> 00:09:56.628
E é aí que nós temos Rafa.

00:09:56.628 --> 00:09:58.797
E agora é que é olhar o resultado.

00:09:58.797 --> 00:10:01.833
Vamos olhar lógico, print ou você

00:10:01.833 --> 00:10:05.937
copia e cola ou você digita
e deixe me dar sugestão.

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

00:10:08.173 --> 00:10:12.977
Se eu apertar o enter,
o que ele nos trouxe de resultado, tá?

00:10:13.044 --> 00:10:19.551
Essa análise foi chegou num resultado
de 210, mas o que seria esse número 210?

00:10:19.551 --> 00:10:21.920
Rafa? Vamos continuar aqui.

00:10:21.920 --> 00:10:23.187
Aí eu vou explicar para vocês.

00:10:23.187 --> 00:10:26.090
Então aqui está o foi Introdução
Os dois dados

00:10:26.090 --> 00:10:29.727
que calculamos,
a média e a mediana do antes.

00:10:29.827 --> 00:10:33.398
E aqui
nós conseguimos fazer o que a moda AND

00:10:33.464 --> 00:10:36.935
com o número modo que
é gerado com essa análise desses dados.

00:10:36.935 --> 00:10:40.638
Nesse conjunto, de novo,
continuamos com o intervalo

00:10:40.638 --> 00:10:44.208
de valores do antes
ainda não fizemos o depois.

00:10:44.275 --> 00:10:45.810
Vamos continuar aí.

00:10:45.810 --> 00:10:50.315
Aqui nós vamos pôr uma outra parte
do nosso código aqui na nossa análise.

00:10:50.548 --> 00:10:55.520
Vou copiar a descer lá para baixo
um pouquinho

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

00:10:58.623 --> 00:11:02.393
quer que eu, que estou transmitindo
conhecimento para vocês?

00:11:02.493 --> 00:11:05.997
Se você quiser, não precisa apertar muito,
mas é legal para vocês dividirem

00:11:06.097 --> 00:11:08.232
por partes. Essa análise tá?

00:11:08.232 --> 00:11:10.168
Aqui novamente, tem um resto,

00:11:10.168 --> 00:11:13.971
é só limpar o código aqui para depois
quando executá lo acontecer.

00:11:13.971 --> 00:11:16.207
Nenhum erro

00:11:16.274 --> 00:11:18.476
legal aqui eu deixo esse comentário.

00:11:18.476 --> 00:11:23.114
Aí nós podemos verificar o que a variância
que é a variância deixo aqui.

00:11:23.181 --> 00:11:26.818
É uma medida estatística
que indica a dispersão dos valores

00:11:26.818 --> 00:11:28.319
em relação à média.

00:11:28.319 --> 00:11:33.024
Nós não temos a média o quanto os valores,
que valores,

00:11:33.124 --> 00:11:38.563
o quanto cada um desses valores
estão distantes da média.

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

00:11:40.298 --> 00:11:44.469
Essa não é a média, deu 218 a seu olhar.

00:11:44.469 --> 00:11:48.840
Aqui me parece, por exemplo,
qual que está mais distante,

00:11:48.840 --> 00:11:50.308
olhando aqui, interpretando.

00:11:50.308 --> 00:11:51.976
Mas você vai deixar o contador
fazer por nós?

00:11:51.976 --> 00:11:56.347
Talvez seja esse
qual tá mais perto de 218.

00:11:56.414 --> 00:12:00.084
Olhando aqui o valor 220 Tá,

00:12:00.184 --> 00:12:03.788
mas deixa o computador falar pra nós
o uso desse intervalo de valores.

00:12:03.788 --> 00:12:08.092
Quais estão mais perto
ou menos perto da média?

00:12:08.192 --> 00:12:10.661
Quanto maior a variância,

00:12:10.661 --> 00:12:14.565
mais dispersos os dados estão, ou seja,

00:12:14.632 --> 00:12:18.236
o valor do resultado da variação
que nós vamos pedir para calcular.

00:12:18.336 --> 00:12:19.804
Agora

00:12:19.870 --> 00:12:20.571
que quanto

00:12:20.571 --> 00:12:24.809
mais, quanto maior o número,
mais distante estará da média.

00:12:24.909 --> 00:12:30.181
Então tem uma disparidade aí,
uma distância aí da média dos dados.

00:12:30.248 --> 00:12:33.217
Aí vamos executar para executar.

00:12:33.217 --> 00:12:38.556
Como sempre, eu vou apertar um entre
aqui e aí nós vamos analisar o variância

00:12:38.556 --> 00:12:41.892
antes queremos encontrar
como que eu acho o valor da variância,

00:12:42.059 --> 00:12:44.996
porque é isso que a gente acabou
de explicar aqui.

00:12:44.996 --> 00:12:49.433
E novamente,
é mérito você fazer uma pausa, anotar,

00:12:49.533 --> 00:12:52.536
verificar o material
que está disponível para vocês, escrito,

00:12:52.703 --> 00:12:55.706
escrito para você
depois conseguir executar aqui.

00:12:55.906 --> 00:13:00.945
Então aqui como que eu consigo armazenar
o valor da variância

00:13:01.012 --> 00:13:05.816
do tempo
do conjunto de dados tempos antes?

00:13:05.916 --> 00:13:09.520
Como que eu consigo pedir
para ele achar a variância aqui?

00:13:09.587 --> 00:13:13.624
É simples, depois que você entendeu,
o conceito é simples

00:13:13.691 --> 00:13:19.063
você cria uma variável, nesse caso
ela de variância antes, onde antes?

00:13:19.130 --> 00:13:21.732
Aqui eu coloca a instrução que é var

00:13:21.732 --> 00:13:25.503
v a r é o nome do conjunto de dados.

00:13:25.569 --> 00:13:26.036
Eu quero dar

00:13:26.036 --> 00:13:29.106
uma olhadinha aqui e dar uma olhadinha
já antecipado.

00:13:29.106 --> 00:13:32.943
Podemos não ter problema na variância

00:13:33.010 --> 00:13:36.013
antes não, é só apertar o enter,

00:13:36.113 --> 00:13:40.651
nós conseguimos saber qual que é o valor,
o resultado da variância.

00:13:40.718 --> 00:13:41.685
Tá, e aí?

00:13:41.685 --> 00:13:46.924
Agora o desvio padrão desvio padrão,
vocês já tem esse conhecimento?

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

00:13:49.226 --> 00:13:53.531
Vamos criar uma variável desvio padrão
antes que nós estamos analisando,

00:13:53.597 --> 00:13:56.567
antes da implementação
da melhoria do algoritmo

00:13:56.567 --> 00:14:00.170
e se a instrução é qualquer
o conjunto de dados.

00:14:00.271 --> 00:14:04.008
Rafa,
podemos visualizar lógico que podemos.

00:14:04.108 --> 00:14:06.911
Qual que é o nome da variável desvio

00:14:06.911 --> 00:14:09.480
padrão antes?

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

00:14:10.681 --> 00:14:12.917
E aqui nós temos o desvio padrão para esse

00:14:12.917 --> 00:14:16.754
conjunto de valores é 7,03.

00:14:16.820 --> 00:14:20.124
Agora que conseguimos encontrar o valor

00:14:20.190 --> 00:14:21.892
da variância

00:14:21.892 --> 00:14:24.428
e também do desvio padrão, vamos continuar

00:14:24.428 --> 00:14:28.899
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 --> 00:14:34.705
Retomando essa parte, criamos os dados,
criamos a média

00:14:34.705 --> 00:14:38.208
e a mediana do do antes,

00:14:38.275 --> 00:14:40.611
conseguimos achar a moda,

00:14:40.611 --> 00:14:45.883
acabamos de conseguir descobrir
a variância e o desvio padrão.

00:14:45.949 --> 00:14:48.485
Agora vamos para essa
próxima parte da análise.

00:14:48.485 --> 00:14:51.488
Vou copiar aqui para baixo aqui.

00:14:51.488 --> 00:14:54.958
Como sempre, eu vou apertar alguns pontos

00:14:55.025 --> 00:14:58.295
para facilitar aqui para vocês
a visualização.

00:14:58.362 --> 00:15:00.064
Um Vou apertaram Control v.

00:15:00.064 --> 00:15:04.868
Deixa eu arrumar aqui
para explicar o que nós vamos fazer agora

00:15:04.935 --> 00:15:08.806
calculando
medidas descritivas para o depois.

00:15:08.806 --> 00:15:11.809
Agora fizemos o antes,
vamos para o depois.

00:15:11.942 --> 00:15:15.712
Agora nós iremos repetir o script
que nós fizemos anteriormente

00:15:15.813 --> 00:15:19.149
para a parte da execução do antes.

00:15:19.283 --> 00:15:20.918
Agora iremos fazer 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 ele não estava
com uma performance de algoritmo tão boa,

00:15:28.826 --> 00:15:33.230
então fizeram uma análise
extrair os tempos de execução

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

00:15:36.200 --> 00:15:39.536
E aí precisava
se agora 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?

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

00:15:47.911 --> 00:15:52.516
Para fazer esse comparativo
e conseguir ter uma análise descritiva,

00:15:52.583 --> 00:15:53.884
fizemos para o antes.

00:15:53.884 --> 00:15:58.222
Vamos fazer a mesma coisa agora
para o conjunto de dados do depois vem

00:15:58.222 --> 00:15:59.289
aqui comigo.

00:15:59.289 --> 00:16:04.995
Então, como sempre discutindo aqui,
eu deixo um comentário para vocês,

00:16:05.062 --> 00:16:07.998
calculando medidas descritivas para depois

00:16:07.998 --> 00:16:12.002
nós iremos achar a média,
a média de quem alpha.

00:16:12.202 --> 00:16:14.137
Lembre se. Agora

00:16:14.137 --> 00:16:19.042
vamos trabalhar com essa base de dados,
a performance do algoritmo do depois.

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

00:16:21.244 --> 00:16:26.083
Nós estamos aqui cria uma variável
chamado média depois esse é o nome.

00:16:26.083 --> 00:16:29.386
Esse é o nome da base de dados
e vamos também achar os valores.

00:16:29.386 --> 00:16:31.655
O valor da mediana.

00:16:31.655 --> 00:16:35.826
Se eu apertar um entra aqui é sempre legal
visualizar o resultado,

00:16:35.826 --> 00:16:39.997
a média depois e o depois.

00:16:39.997 --> 00:16:41.465
Vou apertar o enter.

00:16:41.465 --> 00:16:44.468
Então essa é a média
da performance do depois.

00:16:44.634 --> 00:16:48.305
E agora nós vamos achar também
o valor da mediana Visualizar.

00:16:48.305 --> 00:16:51.641
Perdão, nós já temos o valor 20

00:16:51.708 --> 00:16:54.378
mediano, não underline.

00:16:54.378 --> 00:16:56.680
Depois vou apertar o então.

00:16:56.680 --> 00:17:02.252
Então essa é a média e essa é a mediana do
depois vou subir aqui,

00:17:02.319 --> 00:17:05.689
vamos pegar o nosso script, tá?

00:17:05.756 --> 00:17:08.258
Já fizemos antes, agora

00:17:08.258 --> 00:17:13.730
nós estamos calculando tudo,
depois vamos achar agora o valor da moda

00:17:13.830 --> 00:17:14.831
é a mesma coisa

00:17:14.831 --> 00:17:18.602
que nós fizemos do antes,
só que agora é a moda para depois.

00:17:18.668 --> 00:17:22.005
Vamos apertar alguns enter
para ficar limpa a hora

00:17:22.005 --> 00:17:26.443
que nossa de programação
poder entender criar a variável modo

00:17:26.610 --> 00:17:31.848
e logo depois depois as numeric len serve
serve para converter os valores

00:17:31.882 --> 00:17:36.620
numérico, por mais que estão ali, mas
é bom confirmar que os valores existam.

00:17:36.720 --> 00:17:39.523
São um número, eles estão como número.

00:17:39.523 --> 00:17:44.160
E aqui nós temos a parte da organização
dos dados em ordem decrescente.

00:17:44.227 --> 00:17:48.965
E aqui, qual que é o conjunto de dados aí
que vai ser feita essa moda?

00:17:49.065 --> 00:17:52.736
O valor da moda, se eu apertar o enter
é igualzinho anterior,

00:17:52.836 --> 00:17:56.673
só muda que
agora nós estamos fazendo a análise

00:17:56.740 --> 00:18:01.611
para os dados do depois,
porque após implementação do algoritmo,

00:18:01.711 --> 00:18:07.817
então a moda para o depois de um valor
resultou em um valor de 190.

00:18:07.917 --> 00:18:13.023
Vamos voltar mais um pouquinho aqui
de pegar o script que nós deixamos

00:18:13.089 --> 00:18:15.492
a palavra pré pronto e pronto

00:18:15.492 --> 00:18:18.161
e vamos verificar o já geramos a moda

00:18:18.161 --> 00:18:21.831
e agora nós vamos criar,
que é a variância, é o desvio padrão.

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

00:18:24.734 --> 00:18:29.172
e qual o valor do desvio padrão para o
depois e de apertar novamente alguns.

00:18:29.239 --> 00:18:30.707
Então

00:18:30.774 --> 00:18:33.643
vou dar um control v se eu só limpar aqui,

00:18:33.643 --> 00:18:37.280
se a gente executar com esse tracinho
aqui vai vai ocorrer um erro.

00:18:37.380 --> 00:18:39.682
Então o que nós temos aqui?

00:18:39.682 --> 00:18:41.618
Criamos uma variável chamada variância.

00:18:41.618 --> 00:18:46.823
Depois aqui a instrução 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 enter.

00:18:51.528 --> 00:18:53.630
A gente esperava que dá certo.

00:18:53.630 --> 00:18:57.867
E aqui vamos só visualizar
para confirmar que deu certo.

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

00:18:59.202 --> 00:19:04.140
E agora vamos verificar
o valor do desvio padrão que foi

00:19:04.207 --> 00:19:05.108
encontrado.

00:19:05.108 --> 00:19:08.745
Desvio padrão
depois ou pode ter um errinho aqui?

00:19:08.745 --> 00:19:14.517
Pessoal, cuidado aqui eu visualizei
o antes, 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 o print é um erro.

00:19:18.855 --> 00:19:20.824
Não é um erro do script que a gente criou.

00:19:20.824 --> 00:19:24.294
Tais sim, na hora de visualizar o depois.

00:19:24.360 --> 00:19:27.430
Oh, então essa é a variância
do que tínhamos feito anteriormente.

00:19:27.430 --> 00:19:29.866
E agora esse erro
depois que acabamos de fazer.

00:19:29.866 --> 00:19:30.200
Tá vendo?

00:19:30.200 --> 00:19:31.100
Tomem cuidado,

00:19:31.100 --> 00:19:35.572
senão vocês podem estar a visualizar
a informação que você não queria.

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

00:19:36.739 --> 00:19:41.678
Agora vamos verificar o que o valor
do desvio padrão do depois.

00:19:41.711 --> 00:19:45.315
Sim, novamente
depois ou antes nós já passamos.

00:19:45.381 --> 00:19:46.182
Esse é o valor.

00:19:46.182 --> 00:19:48.751
Então nova aliança do depois.

00:19:48.751 --> 00:19:51.220
É esse o valor do desvio padrão.

00:19:51.220 --> 00:19:52.488
Depois.

00:19:52.488 --> 00:19:55.792
Agora vamos subir aqui
e verificar o nosso script

00:19:55.792 --> 00:19:59.028
que nós deixamos pronto aqui. Legal!

00:19:59.128 --> 00:20:01.898
Nós já conseguimos criar,

00:20:01.898 --> 00:20:05.835
vamos lembrar a média mediana, a moda,

00:20:05.902 --> 00:20:11.174
a variância e o desvio padrão
para 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.