1
00:00:08,141 --> 00:00:08,441
Uma das

2
00:00:08,441 --> 00:00:11,811
maneiras de se aprender
é fazendo na prática.

3
00:00:11,911 --> 00:00:15,482
E agora nós temos um case para trazer aqui
que nós iremos

4
00:00:15,482 --> 00:00:20,053
conseguir executar
a partir de hipóteses e intervalos.

5
00:00:20,120 --> 00:00:21,354
Pense no cenário.

6
00:00:21,354 --> 00:00:24,924
Vocês têm um sistema que o sistema
não está performando

7
00:00:24,924 --> 00:00:28,194
muito bem
e aí é feita uma análise e colete.

8
00:00:28,194 --> 00:00:29,496
São coletados os dados

9
00:00:29,496 --> 00:00:33,399
e de hora em hora, quanto
que está a performance daquele sistema?

10
00:00:33,466 --> 00:00:39,139
Então é estudado e verificado que existe
a possibilidade de se melhorar o algoritmo

11
00:00:39,205 --> 00:00:44,110
e implementar essas melhorias do algoritmo
e posteriormente

12
00:00:44,110 --> 00:00:48,481
são coletados novamente os dados
com relação à performance do sistema.

13
00:00:48,548 --> 00:00:51,551
Então você tem o antes e o depois.

14
00:00:51,684 --> 00:00:56,055
Se você tem o antes e o depois dos dados,
você pode comparar.

15
00:00:56,122 --> 00:00:58,658
Se for um intervalo bem pequeno,
talvez você

16
00:00:58,658 --> 00:01:01,995
consiga no seu papel ali olhando comparar.

17
00:01:02,061 --> 00:01:05,398
Mas imagine uma situação real
em uma empresa que um sistema

18
00:01:05,398 --> 00:01:09,469
fica processando durante 24 horas
durante um mês.

19
00:01:09,535 --> 00:01:10,103
Quanto?

20
00:01:10,103 --> 00:01:13,506
Quanto os dados
você tem ali para fazer essa comparação?

21
00:01:13,573 --> 00:01:17,777
Então vamos fazer isso aqui na prática,
deixar o script pré pronto,

22
00:01:17,877 --> 00:01:21,314
sempre daquela maneira,
deixando essa parte com a hashtag,

23
00:01:21,481 --> 00:01:24,751
que é um resumo teórico do que nós

24
00:01:24,751 --> 00:01:28,488
iremos analisar,
até mesmo algumas explicações

25
00:01:28,588 --> 00:01:31,591
um pouco mais técnica
ou com a parte de estatística.

26
00:01:31,791 --> 00:01:34,360
Então, aqui nós temos duas bases de dados.

27
00:01:34,360 --> 00:01:35,395
Se você apertar um entre,

28
00:01:35,395 --> 00:01:38,798
isso vai ser executado, mas a gente
sempre gosta de fazer na prática.

29
00:01:38,865 --> 00:01:42,068
Vamos apertar Ao entrar aqui,

30
00:01:42,135 --> 00:01:46,439
nós iremos copiar essas duas
bases de dados, porque se traz pronto.

31
00:01:46,539 --> 00:01:48,307
Não precisa criar agora duas.

32
00:01:48,307 --> 00:01:50,243
Dois conjuntos de dados.

33
00:01:50,243 --> 00:01:51,611
Ou vou limpar aqui.

34
00:01:51,611 --> 00:01:53,980
Vamos interpretar o que nós temos

35
00:01:53,980 --> 00:01:57,550
são os dados para análise,
ou pode tirar isso daqui, o sinalzinho.

36
00:01:57,617 --> 00:02:02,055
Então nós temos aqui
antes da implementação do algoritmo.

37
00:02:02,121 --> 00:02:05,058
Vamos supor que nós for
o que foi analisado.

38
00:02:05,058 --> 00:02:09,195
Nós temos aqui um,
ora um, ora dois, ora três,

39
00:02:09,195 --> 00:02:14,033
ora quatro, ora 05h00, 06h07 e hora oito.

40
00:02:14,133 --> 00:02:17,036
Então, antes de implementar essa melhoria
no algoritmo,

41
00:02:17,036 --> 00:02:19,705
esses são os valores
dos tempo de execução.

42
00:02:19,705 --> 00:02:21,607
Vamos supor em segundos.

43
00:02:21,607 --> 00:02:23,543
E aí foi implementado a melhoria.

44
00:02:23,543 --> 00:02:27,146
E aí fez uma nova,
Fizeram uma nova coleta de dados.

45
00:02:27,246 --> 00:02:30,216
E aí, em segundos, quanto tempo demorou?

46
00:02:30,216 --> 00:02:33,219
Se você olhar aqui, Rafa,
não precisa nem processar.

47
00:02:33,286 --> 00:02:36,756
Já fica visível que sim, está melhor.

48
00:02:36,823 --> 00:02:37,390
Mas lembre se

49
00:02:37,390 --> 00:02:41,194
que no dia a dia, geralmente
você tem um conjunto de dados muito maior.

50
00:02:41,427 --> 00:02:46,933
Então você, se você for fazer análise
no papel, você vai demorar muitas horas.

51
00:02:46,999 --> 00:02:50,203
E aqui o mesmo script
que nós vamos executar agora

52
00:02:50,269 --> 00:02:55,141
serve para um conjunto pequeno de dados
como esse ou como um conjunto muito maior.

53
00:02:55,208 --> 00:02:56,809
Vamos ver como é que fica.

54
00:02:56,809 --> 00:03:00,913
Então nós vamos apertar enter aqui
e sempre.

55
00:03:00,980 --> 00:03:03,449
Não é obrigatório, mas é sempre legal

56
00:03:03,449 --> 00:03:07,620
você visualizar os dados
para confirmar que está tudo certinho.

57
00:03:07,720 --> 00:03:12,224
Criamos o tempo antes
e pedimos para mostrar o tempo antes.

58
00:03:12,291 --> 00:03:16,996
Vamos apertar 2 a 3 aqui, gente,
vamos mostrar ele de novo.

59
00:03:16,996 --> 00:03:21,934
Você pode digitar tempos depois

60
00:03:22,001 --> 00:03:26,806
ou você pode utilizar a sugestão dele
para cima ou apertar enter.

61
00:03:26,872 --> 00:03:30,109
Então nós criamos aqui

62
00:03:30,209 --> 00:03:32,678
o antes e o depois.

63
00:03:32,678 --> 00:03:33,045
Legal!

64
00:03:33,045 --> 00:03:35,915
Vamos subir um pouquinho
então, aqui novamente

65
00:03:35,915 --> 00:03:38,951
naquela velha dica
se tem alguma dúvida das análises

66
00:03:38,951 --> 00:03:41,987
que iremos fazer, fica um resumo
aqui para vocês.

67
00:03:41,987 --> 00:03:44,390
Pode pausar e anotar aqui.

68
00:03:44,390 --> 00:03:48,928
São os dois dados, os dois conjuntos
de dados que acabamos de criar.

69
00:03:49,028 --> 00:03:51,931
E agora nós vamos para uma próxima parte.

70
00:03:51,931 --> 00:03:55,434
Deixa eu pegar, Rafa,
tem mais comentário aí do que execução.

71
00:03:55,668 --> 00:03:59,071
Sim, é sempre legal
vocês terem esse resumo.

72
00:03:59,171 --> 00:04:01,640
Eu gosto deixar um resumo para vocês.

73
00:04:01,640 --> 00:04:05,745
Vou dar um repertório entra aqui, tela
fica um pouco limpo,

74
00:04:05,945 --> 00:04:10,216
deixa eu só arrumar aqui
só um minuto que nós temos aqui.

75
00:04:10,216 --> 00:04:11,984
Rafa.

76
00:04:11,984 --> 00:04:13,686
Porque voltando a primeira

77
00:04:13,686 --> 00:04:17,056
que é o título,
realizando o teste de hipóteses.

78
00:04:17,123 --> 00:04:22,128
E aí, aqui nós temos o que nós queremos
analisar, eu vou apertar o entre,

79
00:04:22,128 --> 00:04:25,231
vou imprimir e aí nós vamos interpretando,
iremos interpretar junto.

80
00:04:25,264 --> 00:04:28,534
Tudo bem,
para teste um de lá na hipótese legal.

81
00:04:28,601 --> 00:04:33,038
Que construção que é essa, Rafa, que vocês
escutou e você ainda não ensinou?

82
00:04:33,305 --> 00:04:35,307
Vamos tentar entender o que está aqui.

83
00:04:35,307 --> 00:04:37,576
Vamos tentar? Não vamos entender, né?

84
00:04:37,576 --> 00:04:42,314
Teste anterior Hipótese é um nome
de uma variável, aí sinal de menor assim.

85
00:04:42,448 --> 00:04:46,886
Então o que acontecer aqui
será atribuído para dentro desse

86
00:04:46,986 --> 00:04:50,522
essa variável tender lá teste

87
00:04:50,589 --> 00:04:54,193
e mais um tema que vocês precisam
aprender.

88
00:04:54,260 --> 00:04:56,195
O que seria isso?

89
00:04:56,195 --> 00:04:57,796
Oh, ele é usado.

90
00:04:57,796 --> 00:05:01,166
Ele é mais usado
para comparar a média de dois grupos

91
00:05:01,267 --> 00:05:06,238
e determinar estatisticamente
se há diferença entre eles.

92
00:05:06,338 --> 00:05:08,874
Então nós não temos duas bases de dados.

93
00:05:08,874 --> 00:05:14,179
Oh, vamos lembrar que a base de dados da
análise da performance do sistema do antes

94
00:05:14,280 --> 00:05:18,917
e a análise dos dados com a base de dados
do depois com a performance.

95
00:05:18,984 --> 00:05:19,752
Se você olhar

96
00:05:19,752 --> 00:05:22,988
1A1, se vai ver que está melhor mesmo.

97
00:05:23,122 --> 00:05:25,691
Mas vamos deixar para o R fazer isso
para nós.

98
00:05:25,691 --> 00:05:28,027
Então
nós temos que fornecer a base de dados,

99
00:05:28,027 --> 00:05:31,997
o conjunto de dados do antes e do depois.

100
00:05:32,064 --> 00:05:37,236
E aqui o que a gente faz
é uma instrução para dizer que nós estamos

101
00:05:37,236 --> 00:05:41,373
fazendo uma comparação com essas duas,
com duas bases de dados.

102
00:05:41,440 --> 00:05:44,576
Rafa Poderíamos fazer uma análise
com mais base de dados?

103
00:05:44,777 --> 00:05:45,711
Sim, poderíamos.

104
00:05:45,711 --> 00:05:48,714
Aqui nós só estamos comparando duas.

105
00:05:48,814 --> 00:05:53,118
E aí você fala Nossa, Rafa,
saiu um resultado aí um pouquinho extenso.

106
00:05:53,185 --> 00:05:55,120
Calma aí que nós iremos interpretar ele.

107
00:05:55,120 --> 00:05:58,123
Tudo bem? Vem aqui comigo, por favor.

108
00:05:58,123 --> 00:05:59,124
Então o que nós fizemos?

109
00:05:59,124 --> 00:06:01,427
Estamos indo interpretar aquele resultado

110
00:06:01,427 --> 00:06:05,697
que estão os comentários,
os dados do antes e do depois.

111
00:06:05,798 --> 00:06:08,333
Uma primeira,

112
00:06:08,333 --> 00:06:11,670
primeira,
o teste de hipótese que nós fizemos.

113
00:06:11,770 --> 00:06:14,506
E aqui nós vamos imprimir esse resultado
do teste, hipótese

114
00:06:14,506 --> 00:06:16,175
que é o que a gente acabou de fazer.

115
00:06:16,175 --> 00:06:20,145
Vou deixar só comentado,
mas vai se fazer a mesma saída, tá?

116
00:06:20,212 --> 00:06:21,914
Então

117
00:06:21,914 --> 00:06:24,049
o que nós temos aqui?

118
00:06:24,049 --> 00:06:25,651
Como que a gente pode interpretar?

119
00:06:25,651 --> 00:06:29,454
Você só mandou imprimir e colocou o título
aqui, que é o resto entregue.

120
00:06:29,555 --> 00:06:34,793
E aí você tem que novamente focar
na análise da saída dos dados.

121
00:06:34,893 --> 00:06:39,598
Tem esse p value aqui,
que é um dos focos da nossa análise.

122
00:06:39,698 --> 00:06:42,668
Se vocês voltarem aqui para o começo,

123
00:06:42,868 --> 00:06:45,871
vocês podem tirar algumas análise

124
00:06:46,071 --> 00:06:49,942
do que a gente está buscando
ou os intervalos de confiança.

125
00:06:49,942 --> 00:06:54,279
Usado para estimar a incerteza associada
a uma estimativa pontual.

126
00:06:54,346 --> 00:06:59,451
O quanto a gente tem a certeza
ou incerteza que isso está nos ajudando.

127
00:06:59,551 --> 00:07:02,554
Então, aqui nós conseguimos fazer
com que a linguagem R

128
00:07:02,688 --> 00:07:06,458
fizesse essa análise do tempo,
o antes e o depois,

129
00:07:06,525 --> 00:07:10,062
olhando antes da execução,
nós conseguimos ter a certeza.

130
00:07:10,128 --> 00:07:13,198
Mas lembre se sempre no dia
a dia do seu trabalho,

131
00:07:13,198 --> 00:07:16,201
na sua vida pessoal,
você vai precisar analisar dados

132
00:07:16,401 --> 00:07:20,639
que geralmente esse conjunto de dados
é muito maior.

133
00:07:20,739 --> 00:07:24,576
Então utilize o R
para que faça essa análise por você.

134
00:07:24,643 --> 00:07:30,215
E agora fica uma dica pense em um cenário,
algo da sua vida pessoal

135
00:07:30,215 --> 00:07:34,219
ou de algum familiar seu,
ou até mesmo da sua empresa que você tem

136
00:07:34,219 --> 00:07:38,924
esse conjunto de dados do antes e o depois
e você precisa fazer essa análise,

137
00:07:38,990 --> 00:07:41,993
de preferência
um conjunto de dados até maior,

138
00:07:42,027 --> 00:07:45,697
e aí você tente executar esse
script novamente,

139
00:07:45,764 --> 00:07:50,235
buscando essa análise nos comentários
e você consiga chegar no seu resultado.

140
00:07:50,469 --> 00:07:53,305
Então você
terá certeza que fazendo na prática

141
00:07:53,305 --> 00:07:56,741
você consegue
absorver esse conhecimento e.