O agronegócio desempenha um papel fundamental na economia brasileira, contribuindo significativamente para o crescimento do país. Este artigo tem como objetivo realizar uma análise de dados do agronegócio utilizando a técnica de análise de componentes principais por meio da matriz de correlação, validando sua relevância para o setor e apresentar as possibilidades que o uso de técnicas estatísticas trás para a maximização de produção de soja na lavoura. As variáveis selecionadas para análise incluem:área, dose por hectare, quantidade consumo, área execução, dose real, valor, vazão, peso bruto, impureza e umidade, a técnica de análise de componentes principais foi aplicada para reduzir a dimensionalidade dos dados, identificar padrões subjacentes e investigar as relações entre as variáveis selecionadas. O critério de Kaiser foi utilizado para validar a adequação dos dados à análise de componentes principais, considerando os autovalores das variáveis para determinar o número de componentes principais significativos a serem retidos. Dessa forma, conclui-se que a análise de componentes principais além de ser uma ótima forma de economizar recursos computacionais minimizando o volume de variáveis a serem analisadas, também explica de forma satisfatória o comportamento dinâmico das informações, provando a relevância da técnica para compreensão das peculiaridades da produção de soja na agricultura e fornecer oportunidadesvaliosas para tomada de decisão estratégica.
Agribusiness plays a fundamental role in the Brazilian economy and has significantly contributed to the country's growth. This article aims to analyze agribusiness data using the principal component analysis technique, validating the relevance to the sector and presenting the possibilities the statistical techniques use bring for maximizing soybean production in the field. The selected variables for analysis include: area, dose per hectare, quantidade consumo, área execução, dose real, valor, vazão, peso bruto, impureza e umidade. The principal component analysis technique was applied to reduce data dimensionality, identify underlying patterns, and investigate relationships among the selected variables. The Kaiser criterion was used to validate the suitability of the data for principal component analysis, considering the variables' eigenvalues to determine the number of significant principal components to be retained. Because of that, it is concluded that principal component analysis, besides being an excellent way to save computational resources by minimizing the volume of variables to be analyzed, also adequately explains the dynamic behavior of information, proving the technique's relevance for understanding the peculiarities of soybean production in agriculture and providing valuable insights for strategic decision-making.
