WEBVTT

00:00:08.141 --> 00:00:08.441
Uma das

00:00:08.441 --> 00:00:11.811
maneiras de se aprender
é fazendo na prática.

00:00:11.911 --> 00:00:15.482
E agora nós temos um case para trazer aqui
que nós iremos

00:00:15.482 --> 00:00:20.053
conseguir executar
a partir de hipóteses e intervalos.

00:00:20.120 --> 00:00:21.354
Pense no cenário.

00:00:21.354 --> 00:00:24.924
Vocês têm um sistema que o sistema
não está performando

00:00:24.924 --> 00:00:28.194
muito bem
e aí é feita uma análise e colete.

00:00:28.194 --> 00:00:29.496
São coletados os dados

00:00:29.496 --> 00:00:33.399
e de hora em hora, quanto
que está a performance daquele sistema?

00:00:33.466 --> 00:00:39.139
Então é estudado e verificado que existe
a possibilidade de se melhorar o algoritmo

00:00:39.205 --> 00:00:44.110
e implementar essas melhorias do algoritmo
e posteriormente

00:00:44.110 --> 00:00:48.481
são coletados novamente os dados
com relação à performance do sistema.

00:00:48.548 --> 00:00:51.551
Então você tem o antes e o depois.

00:00:51.684 --> 00:00:56.055
Se você tem o antes e o depois dos dados,
você pode comparar.

00:00:56.122 --> 00:00:58.658
Se for um intervalo bem pequeno,
talvez você

00:00:58.658 --> 00:01:01.995
consiga no seu papel ali olhando comparar.

00:01:02.061 --> 00:01:05.398
Mas imagine uma situação real
em uma empresa que um sistema

00:01:05.398 --> 00:01:09.469
fica processando durante 24 horas
durante um mês.

00:01:09.535 --> 00:01:10.103
Quanto?

00:01:10.103 --> 00:01:13.506
Quanto os dados
você tem ali para fazer essa comparação?

00:01:13.573 --> 00:01:17.777
Então vamos fazer isso aqui na prática,
deixar o script pré pronto,

00:01:17.877 --> 00:01:21.314
sempre daquela maneira,
deixando essa parte com a hashtag,

00:01:21.481 --> 00:01:24.751
que é um resumo teórico do que nós

00:01:24.751 --> 00:01:28.488
iremos analisar,
até mesmo algumas explicações

00:01:28.588 --> 00:01:31.591
um pouco mais técnica
ou com a parte de estatística.

00:01:31.791 --> 00:01:34.360
Então, aqui nós temos duas bases de dados.

00:01:34.360 --> 00:01:35.395
Se você apertar um entre,

00:01:35.395 --> 00:01:38.798
isso vai ser executado, mas a gente
sempre gosta de fazer na prática.

00:01:38.865 --> 00:01:42.068
Vamos apertar Ao entrar aqui,

00:01:42.135 --> 00:01:46.439
nós iremos copiar essas duas
bases de dados, porque se traz pronto.

00:01:46.539 --> 00:01:48.307
Não precisa criar agora duas.

00:01:48.307 --> 00:01:50.243
Dois conjuntos de dados.

00:01:50.243 --> 00:01:51.611
Ou vou limpar aqui.

00:01:51.611 --> 00:01:53.980
Vamos interpretar o que nós temos

00:01:53.980 --> 00:01:57.550
são os dados para análise,
ou pode tirar isso daqui, o sinalzinho.

00:01:57.617 --> 00:02:02.055
Então nós temos aqui
antes da implementação do algoritmo.

00:02:02.121 --> 00:02:05.058
Vamos supor que nós for
o que foi analisado.

00:02:05.058 --> 00:02:09.195
Nós temos aqui um,
ora um, ora dois, ora três,

00:02:09.195 --> 00:02:14.033
ora quatro, ora 05h00, 06h07 e hora oito.

00:02:14.133 --> 00:02:17.036
Então, antes de implementar essa melhoria
no algoritmo,

00:02:17.036 --> 00:02:19.705
esses são os valores
dos tempo de execução.

00:02:19.705 --> 00:02:21.607
Vamos supor em segundos.

00:02:21.607 --> 00:02:23.543
E aí foi implementado a melhoria.

00:02:23.543 --> 00:02:27.146
E aí fez uma nova,
Fizeram uma nova coleta de dados.

00:02:27.246 --> 00:02:30.216
E aí, em segundos, quanto tempo demorou?

00:02:30.216 --> 00:02:33.219
"Se você olhar aqui, Rafa,
não precisa nem processar.

00:02:33.286 --> 00:02:36.756
Já fica visível que sim, está melhor."

00:02:36.823 --> 00:02:37.390
Mas lembre-se que, no dia a dia,

00:02:38.908 --> 00:02:39.908
você geralmente tem um conjunto 
de dados muito maior.

00:02:41.427 --> 00:02:46.933
Então, se você for fazer análise no papel, 
você vai demorar muitas horas.

00:02:46.999 --> 00:02:50.203
E aqui, o mesmo script
que nós vamos executar agora,

00:02:50.269 --> 00:02:55.141
serve para um conjunto pequeno de dados
como esse ou para um conjunto muito maior.

00:02:55.208 --> 00:02:56.809
Vamos ver como fica.

00:02:56.809 --> 00:03:00.913
Então nós vamos apertar Enter aqui
e sempre.

00:03:00.980 --> 00:03:03.449
Não é obrigatório, mas é sempre legal

00:03:03.449 --> 00:03:07.620
você visualizar os dados
para confirmar que está tudo certinho.

00:03:07.720 --> 00:03:12.224
Criamos o tempo antes
e pedimos para mostrar o tempo antes.

00:03:12.291 --> 00:03:16.996
Vamos apertar 2 a 3 aqui, gente,
vamos mostrar ele de novo.

00:03:16.996 --> 00:03:21.934
Você pode digitar tempos depois

00:03:22.001 --> 00:03:26.806
ou você pode utilizar a sugestão dele
para cima ou apertar enter.

00:03:26.872 --> 00:03:30.109
Então nós criamos aqui

00:03:30.209 --> 00:03:32.678
o antes e o depois.

00:03:32.678 --> 00:03:33.045
Legal!

00:03:33.045 --> 00:03:35.915
Vamos subir um pouquinho
então, aqui novamente

00:03:35.915 --> 00:03:38.951
naquela velha dica
se tem alguma dúvida das análises

00:03:38.951 --> 00:03:41.987
que iremos fazer, fica um resumo
aqui para vocês.

00:03:41.987 --> 00:03:44.390
Pode pausar e anotar aqui.

00:03:44.390 --> 00:03:48.928
São os dois dados, os dois conjuntos
de dados que acabamos de criar.

00:03:49.028 --> 00:03:51.931
E agora nós vamos para uma próxima parte.

00:03:51.931 --> 00:03:55.434
Deixa eu pegar, Rafa,
tem mais comentário aí do que execução.

00:03:55.668 --> 00:03:59.071
Sim, é sempre legal
vocês terem esse resumo.

00:03:59.171 --> 00:04:01.640
Eu gosto deixar um resumo para vocês.

00:04:01.640 --> 00:04:05.745
Vou dar um repertório entra aqui, tela
fica um pouco limpo,

00:04:05.945 --> 00:04:10.216
deixa eu só arrumar aqui
só um minuto que nós temos aqui.

00:04:10.216 --> 00:04:11.984
Rafa.

00:04:11.984 --> 00:04:13.686
Porque voltando a primeira

00:04:13.686 --> 00:04:17.056
que é o título,
realizando o teste de hipóteses.

00:04:17.123 --> 00:04:22.128
E aí, aqui nós temos o que nós queremos
analisar, eu vou apertar o entre,

00:04:22.128 --> 00:04:25.231
vou imprimir e aí nós vamos interpretando,
iremos interpretar junto.

00:04:25.264 --> 00:04:28.534
Tudo bem,
para teste um de lá na hipótese legal.

00:04:28.601 --> 00:04:33.038
Que construção que é essa, Rafa, que vocês
escutou e você ainda não ensinou?

00:04:33.305 --> 00:04:35.307
Vamos tentar entender o que está aqui.

00:04:35.307 --> 00:04:37.576
Vamos tentar? Não vamos entender, né?

00:04:37.576 --> 00:04:42.314
Teste anterior Hipótese é um nome
de uma variável, aí sinal de menor assim.

00:04:42.448 --> 00:04:46.886
Então o que acontecer aqui
será atribuído para dentro desse

00:04:46.986 --> 00:04:50.522
essa variável tender lá teste

00:04:50.589 --> 00:04:54.193
e mais um tema que vocês precisam
aprender.

00:04:54.260 --> 00:04:56.195
O que seria isso?

00:04:56.195 --> 00:04:57.796
Oh, ele é usado.

00:04:57.796 --> 00:05:01.166
Ele é mais usado
para comparar a média de dois grupos

00:05:01.267 --> 00:05:06.238
e determinar estatisticamente
se há diferença entre eles.

00:05:06.338 --> 00:05:08.874
Então nós não temos duas bases de dados.

00:05:08.874 --> 00:05:14.179
Oh, vamos lembrar que a base de dados da
análise da performance do sistema do antes

00:05:14.280 --> 00:05:18.917
e a análise dos dados com a base de dados
do depois com a performance.

00:05:18.984 --> 00:05:19.752
Se você olhar

00:05:19.752 --> 00:05:22.988
1A1, se vai ver que está melhor mesmo.

00:05:23.122 --> 00:05:25.691
Mas vamos deixar para o R fazer isso
para nós.

00:05:25.691 --> 00:05:28.027
Então
nós temos que fornecer a base de dados,

00:05:28.027 --> 00:05:31.997
o conjunto de dados do antes e do depois.

00:05:32.064 --> 00:05:37.236
E aqui o que a gente faz
é uma instrução para dizer que nós estamos

00:05:37.236 --> 00:05:41.373
fazendo uma comparação com essas duas,
com duas bases de dados.

00:05:41.440 --> 00:05:44.576
Rafa Poderíamos fazer uma análise
com mais base de dados?

00:05:44.777 --> 00:05:45.711
Sim, poderíamos.

00:05:45.711 --> 00:05:48.714
Aqui nós só estamos comparando duas.

00:05:48.814 --> 00:05:53.118
E aí você fala Nossa, Rafa,
saiu um resultado aí um pouquinho extenso.

00:05:53.185 --> 00:05:55.120
Calma aí que nós iremos interpretar ele.

00:05:55.120 --> 00:05:58.123
Tudo bem? Vem aqui comigo, por favor.

00:05:58.123 --> 00:05:59.124
Então o que nós fizemos?

00:05:59.124 --> 00:06:01.427
Estamos indo interpretar aquele resultado

00:06:01.427 --> 00:06:05.697
que estão os comentários,
os dados do antes e do depois.

00:06:05.798 --> 00:06:08.333
Uma primeira,

00:06:08.333 --> 00:06:11.670
primeira,
o teste de hipótese que nós fizemos.

00:06:11.770 --> 00:06:14.506
E aqui nós vamos imprimir esse resultado
do teste, hipótese

00:06:14.506 --> 00:06:16.175
que é o que a gente acabou de fazer.

00:06:16.175 --> 00:06:20.145
Vou deixar só comentado,
mas vai se fazer a mesma saída, tá?

00:06:20.212 --> 00:06:21.914
Então

00:06:21.914 --> 00:06:24.049
o que nós temos aqui?

00:06:24.049 --> 00:06:25.651
Como que a gente pode interpretar?

00:06:25.651 --> 00:06:29.454
Você só mandou imprimir e colocou o título
aqui, que é o resto entregue.

00:06:29.555 --> 00:06:34.793
E aí você tem que novamente focar
na análise da saída dos dados.

00:06:34.893 --> 00:06:39.598
Tem esse p value aqui,
que é um dos focos da nossa análise.

00:06:39.698 --> 00:06:42.668
Se vocês voltarem aqui para o começo,

00:06:42.868 --> 00:06:45.871
vocês podem tirar algumas análise

00:06:46.071 --> 00:06:49.942
do que a gente está buscando
ou os intervalos de confiança.

00:06:49.942 --> 00:06:54.279
Usado para estimar a incerteza associada
a uma estimativa pontual.

00:06:54.346 --> 00:06:59.451
O quanto a gente tem a certeza
ou incerteza que isso está nos ajudando.

00:06:59.551 --> 00:07:02.554
Então, aqui nós conseguimos fazer
com que a linguagem R

00:07:02.688 --> 00:07:06.458
fizesse essa análise do tempo,
o antes e o depois,

00:07:06.525 --> 00:07:10.062
olhando antes da execução,
nós conseguimos ter a certeza.

00:07:10.128 --> 00:07:13.198
Mas lembre se sempre no dia
a dia do seu trabalho,

00:07:13.198 --> 00:07:16.201
na sua vida pessoal,
você vai precisar analisar dados

00:07:16.401 --> 00:07:20.639
que geralmente esse conjunto de dados
é muito maior.

00:07:20.739 --> 00:07:24.576
Então utilize o R
para que faça essa análise por você.

00:07:24.643 --> 00:07:30.215
E agora fica uma dica pense em um cenário,
algo da sua vida pessoal

00:07:30.215 --> 00:07:34.219
ou de algum familiar seu,
ou até mesmo da sua empresa que você tem

00:07:34.219 --> 00:07:38.924
esse conjunto de dados do antes e o depois
e você precisa fazer essa análise,

00:07:38.990 --> 00:07:41.993
de preferência
um conjunto de dados até maior,

00:07:42.027 --> 00:07:45.697
e aí você tente executar esse
script novamente,

00:07:45.764 --> 00:07:50.235
buscando essa análise nos comentários
e você consiga chegar no seu resultado.

00:07:50.469 --> 00:07:53.305
Então você
terá certeza que fazendo na prática

00:07:53.305 --> 00:07:56.741
você consegue
absorver esse conhecimento e.