1
00:00:07,890 --> 00:00:11,911
Uma das maneiras
de se aprender é na prática.

2
00:00:11,911 --> 00:00:14,792
E agora nós temos um case para trazer aqui

3
00:00:14,792 --> 00:00:20,120
onde nós iremos conseguir executar
a partir de hipóteses e intervalos.

4
00:00:20,120 --> 00:00:21,354
Pense no cenário:

5
00:00:21,354 --> 00:00:25,784
vocês têm um sistema que não 
está performando muito bem,

6
00:00:25,784 --> 00:00:30,536
e aí é feita uma análise, são 
coletados os dados de hora em hora

7
00:00:30,536 --> 00:00:33,466
para saber como está 
a performance daquele sistema.

8
00:00:33,466 --> 00:00:38,487
Então é estudado e verificado que existe
a possibilidade de se melhorar o algoritmo,

9
00:00:39,205 --> 00:00:44,110
Essas melhorias do algoritmo 
são implementadas, e, posteriormente,

10
00:00:44,110 --> 00:00:48,548
são novamente coletados os dados
com relação à performance do sistema.

11
00:00:48,548 --> 00:00:51,684
Então você tem o antes e o depois.

12
00:00:51,684 --> 00:00:56,122
Se você tem o antes e o depois 
dos dados, você pode comparar.

13
00:00:56,122 --> 00:01:02,061
Se for um intervalo bem pequeno,
talvez você consiga comparar olhando.

14
00:01:02,061 --> 00:01:04,888
Mas imagine numa situação 
real em uma empresa,

15
00:01:04,888 --> 00:01:09,493
onde um sistema fica processando 
durante 24 horas durante um mês,

16
00:01:09,493 --> 00:01:13,573
quantos dados você tem ali 
para fazer essa comparação?

17
00:01:13,573 --> 00:01:15,581
Então vamos fazer isso aqui na prática.

18
00:01:15,581 --> 00:01:19,061
Eu deixei um script pré-pronto, 
sempre daquela maneira,

19
00:01:19,061 --> 00:01:21,481
deixando essa parte com a hashtag,

20
00:01:21,481 --> 00:01:25,901
que é um resumo teórico 
do que nós iremos analisar,

21
00:01:25,901 --> 00:01:29,901
até mesmo algumas explicações 
um pouco mais técnicas,

22
00:01:29,901 --> 00:01:31,791
ou com a parte de estatística.

23
00:01:31,791 --> 00:01:34,360
Então aqui nós temos duas bases de dados.

24
00:01:34,360 --> 00:01:36,375
Se apertarmos um Enter,
isso vai ser executado.

25
00:01:36,375 --> 00:01:38,865
Mas sempre gostamos de fazer na prática.

26
00:01:38,865 --> 00:01:44,405
Vamos apertar o Enter aqui, e iremos 
copiar essas duas bases de dados.

27
00:01:44,405 --> 00:01:46,539
"Rafa, por que você traz pronto?"

28
00:01:46,539 --> 00:01:50,243
Para não precisar criar agora
dois conjuntos de dados.

29
00:01:50,243 --> 00:01:51,611
Eu vou limpar aqui.

30
00:01:51,611 --> 00:01:53,610
Vamos interpretar o que nós temos, tá?

31
00:01:53,610 --> 00:01:55,367
Olhe, esses são os dados para a análise.

32
00:01:55,367 --> 00:01:57,617
Opa! Vou tirar esse sinalzinho aqui.

33
00:01:57,617 --> 00:02:02,121
Então, antes da implementação 
do algoritmo,

34
00:02:02,121 --> 00:02:05,058
vamos supor que foi analisado.

35
00:02:05,058 --> 00:02:09,915
Nós temos aqui a hora um,
hora dois, hora três, hora quatro,

36
00:02:09,915 --> 00:02:14,133
hora cinco, hora seis,
hora sete, e hora oito.

37
00:02:14,133 --> 00:02:17,036
Então, antes de implementar 
essa melhoria no algoritmo,

38
00:02:17,036 --> 00:02:19,705
esses eram os valores
dos tempos de execução.

39
00:02:19,705 --> 00:02:21,607
Vamos supor em segundos?

40
00:02:21,607 --> 00:02:27,246
E aí foi implementada a melhoria
e fizeram uma nova coleta de dados.

41
00:02:27,246 --> 00:02:30,216
E aí, em segundos, quanto tempo demorou.

42
00:02:30,216 --> 00:02:33,219
"Se você olhar aqui, Rafa,
não precisa nem processar.

43
00:02:33,219 --> 00:02:36,697
Já fica visível que sim, está melhor."

44
00:02:36,697 --> 00:02:38,908
Mas lembre-se que, no dia a dia,

45
00:02:38,908 --> 00:02:41,417
você geralmente tem um conjunto 
de dados muito maior.

46
00:02:41,417 --> 00:02:46,999
Então, se você for fazer análise no papel, 
você vai demorar muitas horas.

47
00:02:46,999 --> 00:02:50,269
E aqui, o mesmo script
que nós vamos executar agora,

48
00:02:50,269 --> 00:02:55,208
serve para um conjunto pequeno de dados
como esse ou para um conjunto muito maior.

49
00:02:55,208 --> 00:02:56,747
Vamos ver como fica.

50
00:02:56,747 --> 00:02:59,533
Então nós vamos apertar um Enter.

51
00:03:00,913 --> 00:03:05,439
Não é obrigatório, mas é sempre 
legal você visualizar os dados

52
00:03:05,439 --> 00:03:07,720
para confirmar que está tudo certinho.

53
00:03:07,720 --> 00:03:12,291
Criamos o tempo antes e pedimos 
para mostrar o tempo antes.

54
00:03:12,291 --> 00:03:14,296
Vamos apertar dois Enters aqui.

55
00:03:14,296 --> 00:03:16,656
Print, e vamos mostrá-lo.

56
00:03:16,656 --> 00:03:22,001
De novo, você pode digitar tempos_depois

57
00:03:22,001 --> 00:03:25,899
ou você pode utilizar a sugestão dele,
olhe, para cima, e vou apertar o Enter.

58
00:03:26,872 --> 00:03:31,838
Então nós criamos aqui o antes e o depois.

59
00:03:31,838 --> 00:03:33,045
Legal!

60
00:03:33,045 --> 00:03:34,915
Vamos subir um pouquinho.

61
00:03:34,915 --> 00:03:37,495
Então novamente, aquela velha dica:

62
00:03:37,495 --> 00:03:40,271
se tem alguma dúvida 
das análises que iremos fazer,

63
00:03:40,271 --> 00:03:41,987
fica um resumo aqui para vocês.

64
00:03:41,987 --> 00:03:43,850
Pode pausar e anotar.

65
00:03:43,850 --> 00:03:49,028
Aqui são os dois dados, os dois conjuntos
de dados, que acabamos de criar.

66
00:03:49,028 --> 00:03:51,711
E agora nós vamos para uma próxima parte.

67
00:03:52,818 --> 00:03:55,668
"Rafa, tem mais comentário 
aí do que execução."

68
00:03:55,668 --> 00:03:59,171
Sim, é sempre legal
vocês terem esse resumo.

69
00:03:59,171 --> 00:04:01,640
Eu gosto de deixar um resumo para vocês.

70
00:04:01,640 --> 00:04:05,945
Eu vou dar um Enter aqui
para a tela ficar um pouco limpa.

71
00:04:05,945 --> 00:04:07,496
Deixe-me só arrumar aqui.

72
00:04:07,496 --> 00:04:08,886
Só um minuto.

73
00:04:08,886 --> 00:04:10,527
O que nós temos aqui?

74
00:04:13,014 --> 00:04:17,123
A primeira aqui é o título, né,
"realizando o teste de hipóteses".

75
00:04:17,123 --> 00:04:21,218
E aqui nós temos o que nós 
queremos analisar.

76
00:04:21,218 --> 00:04:25,634
Eu vou apertar o Enter e vou imprimir, 
e aí nós vamos interpretar juntos, tudo bem?

77
00:04:25,634 --> 00:04:27,374
"teste_hipotese".

78
00:04:28,601 --> 00:04:33,305
"Que construção é essa, Rafa, que você
executou e ainda não ensinou?"

79
00:04:33,305 --> 00:04:35,247
Vamos tentar entender o que está aqui.

80
00:04:35,247 --> 00:04:36,096
Vamos tentar, não.

81
00:04:36,096 --> 00:04:37,576
Vamos entender, né?

82
00:04:37,576 --> 00:04:40,998
teste_hipotese" é 
um nome de uma variável.

83
00:04:40,998 --> 00:04:42,448
Aí sinal de menor, tracinho.

84
00:04:42,448 --> 00:04:47,676
Então o que acontecer aqui será 
atribuído para dentro dessa variável.

85
00:04:48,909 --> 00:04:54,260
"t.test" é mais um tema 
que vocês precisam aprender.

86
00:04:54,260 --> 00:04:56,195
O que seria isso?

87
00:04:56,195 --> 00:05:01,267
Ele é mais usado para comparar 
a média de dois grupos

88
00:05:01,267 --> 00:05:06,338
e determinar estatisticamente
se há diferença entre eles.

89
00:05:06,338 --> 00:05:08,874
Então nós não temos duas bases de dados?

90
00:05:08,874 --> 00:05:14,280
Vamos lembrar: base de dados da análise 
da performance do sistema do antes

91
00:05:14,280 --> 00:05:17,857
e a análise dos dados com a base de dados
do depois com a performance.

92
00:05:18,984 --> 00:05:23,122
Se você olhar um a um, você 
vai ver que está melhor mesmo.

93
00:05:23,122 --> 00:05:25,691
Mas vamos deixar o R fazer isso para nós.

94
00:05:25,691 --> 00:05:28,027
Então nós temos que fornecer 
a base de dados,

95
00:05:28,027 --> 00:05:32,064
o conjunto de dados do antes e do depois.

96
00:05:32,064 --> 00:05:37,516
E aqui nós fazemos uma instrução 
para dizer que nós estamos fazendo

97
00:05:37,516 --> 00:05:41,440
uma comparação com duas bases de dados.

98
00:05:41,440 --> 00:05:44,777
"Rafa, poderíamos fazer uma análise
com mais base de dados?"

99
00:05:44,777 --> 00:05:45,711
Sim, poderíamos.

100
00:05:45,711 --> 00:05:48,814
Aqui nós só estamos comparando duas.

101
00:05:48,814 --> 00:05:53,185
E aí você fala: "Nossa, Rafa, saiu 
um resultado um pouquinho extenso."

102
00:05:53,185 --> 00:05:55,990
Calma aí que nós iremos 
interpretá-lo, tudo bem?

103
00:05:55,990 --> 00:05:57,953
Vem aqui comigo, por favor.

104
00:05:57,953 --> 00:05:59,124
O que nós fizemos então?

105
00:05:59,124 --> 00:06:01,427
Nós ainda precisamos 
interpretar aquele resultado, né?

106
00:06:01,427 --> 00:06:04,857
Aqui estão os comentários,
os dados do antes e do depois...

107
00:06:08,333 --> 00:06:11,770
Um primeiro teste 
de hipótese que nós fizemos,

108
00:06:11,770 --> 00:06:14,506
e aqui nós vamos imprimir esse 
resultado do teste de hipótese,

109
00:06:14,506 --> 00:06:16,175
que é o que acabamos de fazer.

110
00:06:16,175 --> 00:06:19,395
Vou deixar só comentado, mas 
vai se fazer a mesma saída, tá?

111
00:06:21,914 --> 00:06:24,049
O que nós temos aqui então?

112
00:06:24,049 --> 00:06:25,651
"Como podemos interpretar, Rafa?

113
00:06:25,651 --> 00:06:29,025
Você só mandou imprimir e colocou 
um título aqui, que é a hashtag."

114
00:06:30,155 --> 00:06:34,893
Aí você tem que novamente focar
na análise da saída dos dados.

115
00:06:34,893 --> 00:06:39,698
Tem esse p-value aqui, que é 
um dos focos da nossa análise.

116
00:06:39,698 --> 00:06:42,868
Se vocês voltarem para o começo aqui,

117
00:06:42,868 --> 00:06:48,281
vocês podem tirar algumas análises
do que estamos buscando, né?

118
00:06:48,281 --> 00:06:50,102
Olhe: "Os intervalos 
de confiança são usados

119
00:06:50,102 --> 00:06:53,511
para estimar a incerteza associada 
a uma estimativa pontual".

120
00:06:54,346 --> 00:06:59,328
O quanto temos a certeza,
ou incerteza, que isso está nos ajudando.

121
00:06:59,328 --> 00:07:02,688
Então nós conseguimos fazer
com que a linguagem R

122
00:07:02,688 --> 00:07:06,525
fizesse essa análise do tempo
o antes e do depois.

123
00:07:06,525 --> 00:07:10,128
Olhando antes da execução,
nós conseguimos ter a certeza.

124
00:07:10,128 --> 00:07:13,198
Mas lembre-se sempre 
no dia a dia do seu trabalho,

125
00:07:13,198 --> 00:07:16,401
na sua vida pessoal, que você 
vai precisar analisar dados

126
00:07:16,401 --> 00:07:20,739
onde geralmente esse conjunto 
de dados é muito maior.

127
00:07:20,739 --> 00:07:24,643
Então utilize o R para que faça 
essa análise por você.

128
00:07:24,643 --> 00:07:27,405
E agora fica uma dica: 
pense em um cenário,

129
00:07:27,405 --> 00:07:33,469
algo da sua vida pessoal ou de algum 
familiar seu, ou até mesmo da sua empresa,

130
00:07:33,469 --> 00:07:37,100
onde você tenha esse conjunto 
de dados do antes e do depois,

131
00:07:37,100 --> 00:07:38,990
e você precisa fazer essa análise,

132
00:07:38,990 --> 00:07:42,027
de preferência um conjunto 
de dados até maior.

133
00:07:42,027 --> 00:07:45,764
E aí tente executar esse script novamente

134
00:07:45,764 --> 00:07:50,469
buscando essa análise dos comentários,
e tente chegar no seu resultado.

135
00:07:50,469 --> 00:07:53,305
Então você terá certeza que, na prática,

136
00:07:53,305 --> 00:07:56,288
você consegue absorver 
esse conhecimento.