A análise de dados, ou Data Analytics, tornou-se uma habilidade essencial em um mundo cada vez mais orientado por dados. Com a quantidade crescente de informações geradas diariamente, as organizações estão cada vez mais dependentes de análises de dados para tomar decisões informadas e estratégicas.

Esse processo é fundamental para a tomada de decisões informadas em diversos setores. A análise de dados envolve a coleta, organização e interpretação de dados para extrair informações úteis e insights. Desde startups até Big Techs, a capacidade de analisar dados oferece uma vantagem competitiva significativa.

No contexto atual, onde a transformação digital é uma realidade, o data analytics permite que empresas entendam melhor seus clientes, otimizem operações e criem novos produtos e serviços. Com a ajuda de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas, os dados podem ser transformados em insights valiosos que orientam ações e estratégias.

Neste artigo, exploraremos as fases da análise de dados, desde a identificação do problema até a implementação das soluções. Vamos entender como cada fase contribui para transformar dados brutos em conhecimento aplicável, capacitando as organizações a resolverem problemas complexos e alcançarem seus objetivos.

 

Sumário

O que é Análise de Dados?

A análise de dados é um campo multidisciplinar que utiliza estatística, ciência da computação e habilidades específicas de domínio para analisar dados brutos e transformá-los em informações valiosas.

 

Quais são os 4 tipos de análise de dados?

A análise de dados pode ser subdividida em diferentes tipos, dependendo dos objetivos e métodos utilizados. Os quatro principais tipos de análise de dados são: análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva. Cada um desses tipos tem um propósito específico e utiliza diferentes técnicas para fornecer insights valiosos.

Análise Descritiva

A análise descritiva é o tipo mais básico de análise de dados e envolve a coleta e resumo de dados históricos para entender o que aconteceu no passado. Este tipo de análise utiliza estatísticas descritivas como médias, medianas, contagens e percentuais para fornecer uma visão clara dos dados.

A análise descritiva é frequentemente usada para relatórios de desempenho, criação de gráficos e tabelas, e identificação de padrões históricos.

Análise Diagnóstica

A análise diagnóstica vai além da descrição dos dados e procura entender o porquê dos eventos ocorrerem. Este tipo de análise é utilizado para identificar padrões e anomalias que explicam os resultados observados.

Técnicas como análise de correlação, análise de regressão e teste de hipóteses são comuns na análise diagnóstica. Esse tipo de análise é crucial para identificar causas raiz de problemas e entender relações complexas entre variáveis.

Análise Preditiva

A análise preditiva utiliza modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para prever tendências e resultados futuros com base em dados históricos e atuais.

Este tipo de análise é utilizado para antecipar eventos futuros e apoiar a tomada de decisões proativas. Exemplos de uso incluem previsão de vendas, detecção de fraudes e previsão de demandas. Modelos como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais são frequentemente utilizados na análise preditiva.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva vai um passo além da preditiva ao recomendar ações específicas que devem ser tomadas para otimizar os resultados futuros. Este tipo de análise combina insights de análise preditiva com técnicas de otimização para sugerir as melhores estratégias a serem adotadas.

A análise prescritiva é usada em cenários como planejamento de recursos, gestão da cadeia de suprimentos e personalização de marketing. Ferramentas como algoritmos de otimização, simulações e análise de cenários são comuns nesta abordagem.

 

Etapas da Análise de Dados

O processo de análise de dados pode ser dividido nas seguintes etapas:

  • Coleta de Dados: Reunir dados de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos CSV, entre outros.
  • Limpeza de Dados: Remover ou corrigir dados inconsistentes, duplicados ou incompletos para garantir a qualidade dos dados.
  • Exploração de Dados: Analisar dados preliminarmente para entender suas características principais e identificar padrões iniciais.
  • Modelagem de Dados: Aplicar técnicas estatísticas e algoritmos para construir modelos que possam prever ou descrever comportamentos.
  • Interpretação e Comunicação: Traduzir os resultados da análise em insights acionáveis e comunicar esses resultados de maneira clara e concisa.

 

Pré-requisitos para a Análise de Dados

Antes de começarmos, o primeiro passo do processo de Análise de Dados é definir o problema que você está tentando resolver. Esta é uma etapa crítica antes de iniciarmos, pois nos orienta na direção correta para as fases seguintes.

Definir um problema pode ser desafiador, especialmente quando você tem vários aspectos a considerar para a análise. Mas definir o problema resolve metade dele. Uma maneira simples de abordar isso é fazer a si mesmo algumas perguntas:

  • Qual é a minha posição atual?
  • Qual é o meu objetivo?
  • O que está me impedindo de alcançar meu objetivo?

Fazendo essas perguntas, você deve ser capaz de definir a declaração do problema.

Por exemplo, para uma empresa enfrentando alta rotatividade, o pessoal de RH pode querer descobrir a razão. Então eles respondem a essas perguntas:

  • Qual é a minha posição atual? — Nível recorde de demissões
  • Qual é o meu objetivo? — Alcançar a satisfação dos funcionários e uma boa porcentagem de retenção de funcionários
  • O que está me impedindo de alcançar meu objetivo? — Insatisfação dos funcionários

Assim, ao final dessas 3 perguntas, podemos definir nossa declaração do problema para nossa análise, que é:

Declaração do Problema:

O que está causando a insatisfação dos funcionários?

Usamos esta declaração do problema como base para prosseguir com nossa análise, neste exemplo, uma pesquisa com os funcionários.

 

Fases da Análise de Dados

A análise de dados envolve algumas fases que ajudam a estruturar e direcionar o processo para obter insights acionáveis. De acordo com o curso de Data Analytics do Google, as seis fases a seguir abordam a maioria dos problemas:

Perguntar

  • Nesta fase, é fundamental conversar com as partes interessadas, proprietários de processos e a gerência para compreender bem o problema a ser resolvido.
  • Exemplo: Um analista de dados pode falar com o departamento de RH, gerentes de projetos e a administração para entender a insatisfação dos funcionários e ajudar a definir a questão a ser analisada.

Preparar

  • Esta fase envolve a coleta de dados de várias fontes.
  • Exemplo: O analista de dados cria uma pesquisa de satisfação dos funcionários e a distribui por toda a organização.

Processar

  • Os dados do mundo real raramente são limpos e prontos para uso. Esta fase trata da limpeza, transformação e preparação dos dados para análise.
  • Tarefas comuns incluem formatação, correção de valores em branco, erros de digitação, etc.

Analisar

  • A fase real de análise começa aqui. Após os dados estarem prontos, os analistas de dados trabalham para descobrir padrões e tendências, respondendo à questão definida.
  • Exemplo: A razão para a rotatividade de funcionários, como compensação, projetos, gestão, etc., é descoberta nesta fase.

Compartilhar

  • Os achados das fases anteriores são comunicados à gerência por meio de visualizações, como um dashboard, uma apresentação com gráficos, etc.
  • Exemplo: Problemas como compensação, projetos e gestão são apresentados à administração comparando essas métricas com os padrões de mercado e verticais.

Agir

  • As descobertas precisam ser implementadas para resolver os problemas identificados.
  • Exemplo: A fase final é agir sobre as descobertas para resolver as questões que causam a alta taxa de rotatividade de funcionários.

Essas fases fornecem um roteiro estruturado para abordar problemas de análise de dados, garantindo que cada etapa do processo contribua para insights úteis e acionáveis.

 

Ferramentas para Análise de Dados

Há uma variedade de ferramentas disponíveis para facilitar o processo de análise de dados, incluindo:

  • Microsoft Excel: Útil para análises básicas e visualização de dados.
  • SQL: Linguagem de consulta estruturada usada para gerenciar e manipular bancos de dados.
  • Python: Linguagem de programação popular para análise de dados, com bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-Learn.
  • R: Linguagem e ambiente de software para estatística e gráficos.
  • Tableau: Ferramenta de visualização de dados que permite criar dashboards interativos.
  • Power BI: Plataforma de análise de negócios da Microsoft para visualização e compartilhamento de insights.

 

Webinar sobre Data Analytics

Há algum tempo atrás, participei de um evento online para falar sobre Data Analytics e sobre o processo de analisar dados brutos para tirar conclusões, com o objetivo de aumentar a eficiência geral de um negócio ou sistema.

A gravação está disponibilizada na íntegra (55min.), no youtube:

 

Curso de Data Analytics

Um curso gratuito interessante sobre Data Analytics é ministrado pela equipe do Google, dentro da plataforma Coursera. É uma trilha composta por 8 cursos:

  • Fundamentos: dados, dados, em todos os lugares [19 horas]
  • Fazer perguntas para tomar decisões com base em dados [18 horas]
  • Preparar os Dados para Exploração [22 horas]
  • Processar os dados para limpá-los [22 horas]
  • Analisar os dados para responder às perguntas [26 horas]
  • Compartilhar os dados com a arte da visualização [24 horas]
  • Análise de dados com programação em R [37 horas]
  • Projeto final de Data Analytics do Google [10 horas]

 

Perguntas Frequentes sobre Análise de Dados

A partir da interface de pesquisa do Google, levantei as perguntas mais pesquisadas:

Qual é a função da análise dos dados?

A função da análise de dados é examinar conjuntos de dados para encontrar tendências e tirar conclusões sobre as informações que eles contêm. Isso ajuda as organizações a tomar decisões informadas, otimizar operações e melhorar estratégias de negócios.

O que faz um profissional de análise de dados?

Um profissional de análise de dados coleta, processa e realiza análises estatísticas em grandes conjuntos de dados. Esses profissionais interpretam os dados para identificar tendências e padrões, criando relatórios e visualizações que ajudam na tomada de decisões estratégicas. Além disso, eles podem desenvolver modelos preditivos para prever futuros comportamentos e resultados.

O que é metodologia de análise de dados?

A metodologia de análise de dados refere-se ao conjunto de técnicas e processos usados para coletar, processar, analisar e interpretar dados. Envolve várias fases, como definição do problema, coleta de dados, limpeza de dados, análise e interpretação dos resultados.

Como se faz uma análise de dados?

Para realizar uma análise de dados, primeiro defina claramente o problema e os objetivos. Em seguida, colete dados relevantes de várias fontes e limpe-os para corrigir inconsistências e duplicidades.

Explore os dados para identificar padrões iniciais e, depois, aplique técnicas estatísticas para criar modelos descritivos ou preditivos. Interprete os resultados e utilize ferramentas de visualização para comunicar os insights obtidos aos stakeholders. Finalmente, implemente as recomendações baseadas nos insights e monitore os resultados para ajustes contínuos.

 

Conclusão

A análise de dados é uma habilidade essencial no mundo moderno, capacitando organizações a tomar decisões baseadas em dados e melhorar seus processos. Com o avanço das tecnologias e o aumento da quantidade de dados disponíveis, a importância de Data Analytics só tende a crescer.

Profissionais capacitados em análise de dados são altamente valorizados no mercado, tornando este campo uma área promissora para desenvolvimento de carreira. Curtiu o vídeo? Ficou com alguma dúvida sobre data analytics?

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Estatística,

Last Update: junho 7, 2024