A Análise Exploratória de Dados (EDA) é, do ponto de vista estatístico, um conjunto de técnicas e ferramentas para compreender a estrutura, a variabilidade e as relações dentro de um conjunto de dados antes da aplicação de modelos formais.
Estatisticamente, o EDA utiliza medidas descritivas como média, mediana, moda, variância, desvio padrão e coeficiente de variação para resumir os dados, e gráficos como histogramas, boxplots e diagramas de dispersão para visualizar a distribuição e os padrões. Esses métodos permitem identificar tendências centrais, variações, correlações e outliers, proporcionando uma visão clara e objetiva do comportamento dos dados.
A Análise Exploratória de Dados (EDA) é uma etapa estratégica em projetos de pesquisa mineral. Ela permite explorar, resumir e compreender os dados coletados em campo e laboratório antes de qualquer modelagem ou inferência.
Na geoquímica de exploração, o EDA visualiza a distribuição dos elementos químicos no depósito, identifica padrões, tendências e anomalias associadas às litologias e estruturas geológicas, e detecta anomalias geoquímicas que podem indicar zonas mineralizadas.
Um dos gráficos mais utilizados é o Histograma. Nos exemplos a seguir, o histograma do teor de cobre (Cu) evidencia uma distribuição aproximadamente normal, com uma concentração central de dados ao redor da média e presença de alguns outliers que indicam áreas com enriquecimento anômalo, potencialmente associadas áreas diferentes mais enriquecidas.
O histograma do teor de ouro (Au), por outro lado, exibe uma distribuição assimétrica e uma cauda longa à direita, característica de dados com comportamento lognormal, comum em elementos preciosos devido à sua natureza irregular e presença em pontos específicos do depósito.
Figura: Histograma do teor de cobre (Cu), mostrando distribuição aproximada normal e identificação de outliers.
Figura: Histograma do teor de ouro (Au), apresentando distribuição assimétrica e cauda longa.
Outro gráfico muito útil é o Boxplot.
No exemplo, podemos observer, comparativamente o teor de Cu por litotipo, os gráficos destacam a variabilidade de teores entre diferentes rochas, revelando, por exemplo, que granitos podem ter concentrações médias mais elevadas, enquanto o xisto mostra menores valores e maior dispersão, indicando heterogeneidade.
O boxplot do teor de Au por litotipo confirma o enriquecimento do xisto, sugerindo uma mineralização mais concentrada e localizada nesse tipo litológico.
Figura: Boxplot comparativo do teor de cobre por litotipo, destacando a variabilidade entre as litologias.
Figura: Boxplot do teor de ouro por litotipo, evidenciando concentrações elevadas no xisto.
Por fim, o diagrama de dispersão Cu x Au demonstra a relação entre os dois elementos, com possível correlação positiva, refletindo uma associação geoquímica entre cobre e ouro e destacando que zonas com alto teor de cobre tendem também a apresentar teores mais altos de ouro, especialmente em determinados litotipos.
Figura: Diagrama de dispersão entre teor de cobre e teor de ouro, revelando associações geoquímicas e variações por litotipo.
O EDA, com o suporte das estatísticas descritivas e visualizações gráficas, permite identificar alvos prioritários com maior precisão, planejar campanhas mais eficientes e integrar dados geoquímicos, geológicos e estruturais para garantir decisões técnicas mais sólidas.
