O que é análise de dados?

Rafael Fontenelle — Wed, 21 Sep 2022 21:00:00 +0000

Artigo original: What is Data Analysis?

Os dados estão em toda parte hoje em dia. A cada ano que passa, a quantidade de dados que estamos produzindo só continuará a aumentar.

Há uma grande quantidade de dados disponíveis, mas o que fazemos com todos esses dados? Como tudo isso é usado? O que significam todos esses dados?

Não adianta muito se apenas coletarmos e armazenarmos dados em uma planilha ou banco de dados e não olharmos para eles, se não os exploramos nem os pesquisamos.

Os analistas de dados usam ferramentas e processos para obter significado dos dados. Eles são responsáveis por coletar, manipular, investigar, analisar, coletar insights e obter conhecimento a partir deles.

Essa é uma das razões pelas quais os analistas de dados são muito procurados: eles desempenham um papel fundamental nos negócios e na ciência.

Neste artigo, primeiro examinarei o que significa análise de dados como termo e explicarei por que é tão importante.

Também vou detalhar o processo de análise de dados e listar algumas das habilidades necessárias para realizá-lo.

Aqui está uma visão geral do que abordaremos:

O que são dados? Significado e definição de dados

Dados referem-se a coleções de fatos e informações individuais.

Os dados são vitais para a tomada de decisões, planejamento e até mesmo para contar uma história.

Existem dois tipos amplos e gerais de dados:

Dados qualitativos
Dados quantitativos

Dados qualitativos são dados expressos em caracteres não numéricos.

São expressos como imagens, vídeos, documentos de texto ou áudio.

Esse tipo de dados não pode ser medido ou contado.

É usado para determinar como as pessoas se sentem sobre algo – tem a ver com os sentimentos, motivações, opiniões, percepções das pessoas e envolve uma certa pré-concepção.

É descritivo e visa responder a perguntas como "Por quê", "Como" e "O quê".

Os dados qualitativos são coletados a partir de observações, pesquisas ou entrevistas com usuários.

Dados quantitativos são expressos em caracteres numéricos.

Esse tipo de dado é contável, mensurável e comparável.

Trata-se de quantidades de números e envolve coisas como quantidade e a média de números.

Destina-se a responder a perguntas como "Quanto", "Quantos", "Com que frequência" e "Quanto tempo".

O ato de coletar, analisar e interpretar dados quantitativos é conhecido como análise estatística.

A análise estatística ajuda a descobrir padrões e tendências subjacentes nos dados.

O que é análise de dados? Uma definição para iniciantes

A análise de dados é o ato de transformar dados brutos e confusos em insights úteis, limpando os dados, transformando-os, manipulando-os e inspecionando-os.

Os insights coletados dos dados são, então, apresentados visualmente na forma de tabelas, gráficos ou painéis.

Os insights descobertos podem ajudar no crescimento da empresa ou organização. Os tomadores de decisão serão capazes de chegar a uma conclusão acionável e tomar as decisões de negócios corretas.

Extrair conhecimento de dados brutos ajudará a empresa/organização a tomar medidas para entender melhor o cliente, melhorar o desempenho e aumentar o lucro.

Em sua essência, a análise de dados trata de identificar e prever tendências e descobrir padrões, correlações e relacionamentos nos dados disponíveis e encontrar soluções para problemas complexos.

Por que a análise de dados é importante?

Dados equivalem a conhecimento.

Isso significa que a análise de dados é essencial para todos os negócios.

Pode ser útil e muito benéfica para todos os departamentos, seja administração, contabilidade, logística, marketing, design ou engenharia, para citar alguns.

Abaixo, explicarei por que explorar dados e fornecer contexto e significado aos dados é realmente importante.

A análise de dados melhora a segmentação do cliente

Ao analisar os dados, você entende seus concorrentes e poderá adequar seu produto/serviço às necessidades atuais do mercado.

Também ajuda a determinar o público-alvo apropriado e a demografia mais adequada ao seu produto ou serviço.

Desse modo, você poderá criar uma estratégia de preços eficaz para garantir que seu produto/serviço seja lucrativo.

Você também poderá criar campanhas mais direcionadas e saber quais métodos e formas de publicidade e conteúdo usar para atingir seu público de modo direto e eficaz.

Conhecer o público certo para o seu produto ou serviço transformará toda a sua estratégia. Ela se tornará mais orientada para o cliente e personalizada para atender às necessidades dos clientes.

Essencialmente, com as informações e ferramentas apropriadas, você poderá descobrir como seu produto ou serviço pode ter valor e alta qualidade.

Você também poderá garantir que seu produto ou serviço ajude a resolver um problema para seus clientes.

Isso é especialmente importante nas fases de desenvolvimento do produto, pois reduz despesas e economiza tempo.

A análise de dados mede o sucesso e o desempenho

Ao analisar os dados, você pode medir o desempenho de seu produto/serviço no mercado em comparação com outros.

Você é capaz de identificar as áreas mais fortes que tiveram mais sucesso e resultados desejados. Além disso, você será capaz de identificar áreas mais fracas que estão enfrentando problemas.

Você também pode prever quais áreas podem enfrentar problemas antes que o problema realmente ocorra. Desse modo, poderá agir e evitar que o problema aconteça.

A análise de dados dará uma ideia melhor daquilo em que você deve se concentrar mais – ou menos – daqui para frente.

Ao criar mapas de desempenho, você pode definir metas e identificar oportunidades potenciais.

A análise de dados pode ajudar a solucionar problemas

Ao realizar a análise de dados relevantes, corretos e precisos, você terá uma melhor compreensão das escolhas certas que precisa fazer e como tomar decisões mais informadas e sábias.

A análise de dados significa ter melhores insights, o que ajuda a melhorar a tomada de decisões e leva à solução de problemas.

Todos os itens acima ajudarão um negócio a crescer.

Não analisar dados, ou ter dados insuficientes, pode ser um dos motivos pelos quais seu negócio não está crescendo.

Se for esse o caso, a análise de dados vai ajudar a criar uma estratégia mais eficaz para o futuro.

Se o seu negócio está crescendo, a análise de dados o ajudará a crescer ainda mais.

Isso ajudará a atingir todo o seu potencial e atingir diferentes objetivos – como aumentar a retenção de clientes, encontrar novos clientes ou fornecer uma experiência mais suave e agradável ao cliente.

Uma visão geral do processo de análise de dados

Etapa 1: reconhecer e identificar as perguntas que precisam ser respondidas

O primeiro passo no processo de análise de dados é definir um objetivo claro.

Antes de começar a coletar uma grande quantidade de dados, é importante pensar por que você está realmente realizando a análise de dados.

Que problema você está tentando resolver?

Qual é o objetivo dessa análise de dados?

O que você está tentando fazer?

O que você quer alcançar?

Qual é o objetivo final?

O que você quer ganhar com a análise?

Por que você ainda precisa de análise de dados?

Nessa fase, é fundamental ter uma visão e compreensão de seus objetivos de negócios.

Comece definindo as perguntas certas que você deseja responder e as metas de negócios imediatas e de longo prazo.

Identifique o que é necessário para a análise, que tipo de dados você precisaria, quais dados você deseja rastrear e medir e pense em um problema específico que deseja resolver.

Etapa 2: coletar os dados brutos

O próximo passo é identificar que tipo de dados você deseja coletar – se serão qualitativos (não numéricos, descritivos) ou quantitativos (numéricos).

A maneira como você coleta os dados e as fontes das quais coleta dependerá do fato de os dados serem qualitativos ou quantitativos.

Algumas das maneiras de coletar dados relevantes e adequados são:

Visualizar os resultados de grupos de usuários, pesquisas, formulários, questionários, documentos internos e entrevistas que já foram realizados no negócio.
Visualizar avaliações de clientes e feedback sobre a satisfação do cliente.
Visualizar transações e registros de histórico de compras, bem como relatórios de vendas e números financeiros criados pelo departamento financeiro ou de marketing da empresa.
Usar um sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) na empresa.
Monitorar a atividade do site e das mídias sociais e os visitantes mensais.
Monitorar o engajamento nas mídias sociais.
Rastrear palavras-chave e consultas de pesquisa comumente pesquisadas.
Verificar quais anúncios são clicados regularmente.
Verificar as taxas de conversão do cliente.
Verificar as taxas de abertura de e-mail.
Comparar os dados da empresa com os concorrentes que utilizam serviços de terceiros.
Consultar um banco de dados.
Coletar dados por meio de conjuntos de dados abertos usando web scraping. Web scraping (em inglês) é o ato de extrair e coletar dados e conteúdo de sites.

Etapa 3: limpar os dados

Depois de coletar os dados de várias fontes, é importante entender a estrutura desses dados.

Também é importante verificar se você reuniu todos os dados necessários e se algum dado crucial está faltando.

Se você usou várias fontes para a coleta de dados, seus dados provavelmente não estarão estruturados.

Dados brutos e não estruturados não são utilizáveis. Nem todos os dados são necessariamente dados bons.

A limpeza de dados é a parte mais importante do processo de análise de dados, aquela em que os analistas de dados passam a maior parte do tempo.

Os dados precisam ser limpos, o que significa corrigir erros, polir e classificar os dados.

Isso pode incluir:

Procurar por outliers (em inglês), que são os valores grandes ou pequenos demais.
Corrigir erros de digitação.
Remover erros.
Remover dados duplicados.
Gerenciar inconsistências no formato.
Verificar valores em falta ou corrigir dados incorretos.
Verificar inconsistências
Livrar-se de dados irrelevantes e dados que não são úteis ou necessários para a análise.

Essa etapa garantirá que você esteja se concentrando e analisando os dados corretos e apropriados e que seus dados sejam de alta qualidade.

Se você analisar dados irrelevantes ou incorretos, isso afetará os resultados de sua análise e terá um impacto negativo geral.

Assim, a precisão de sua análise final dependerá desta etapa.

Etapa 4: analisar os dados

A próxima etapa é analisar os dados com base nas perguntas e objetivos da etapa 1.

Existem quatro técnicas diferentes de análise de dados usadas. Elas dependem das metas e objetivos do negócio:

Análise descritiva: esta etapa é a etapa inicial e fundamental no processo de análise. Ela fornece um resumo dos dados coletados e tem como objetivo responder à pergunta: "O que aconteceu?" Ela aborda os pontos-chave nos dados e enfatiza o que já aconteceu.
Análise de diagnóstico: esta etapa é sobre como usar os dados coletados e tentar entender a causa por trás do problema em questão e identificar padrões. Tem como objetivo responder à pergunta: "Por que isso aconteceu?"
Análise preditiva: esta etapa trata da detecção e previsão de tendências futuras e é importante para o crescimento futuro do negócio. Visa responder à pergunta: "O que é provável que aconteça no futuro?"
Análise prescritiva: esta etapa consiste em reunir todos os insights das três etapas anteriores, fazer recomendações para o futuro e criar um plano acionável. Tem como objetivo responder à pergunta: "O que precisa ser feito?"

Etapa 5: compartilhar os resultados

A última etapa é interpretar suas descobertas.

Isso geralmente é feito criando relatórios, gráficos, gráficos ou painéis interativos usando ferramentas de visualização de dados.

Todos os itens acima ajudarão a apoiar a apresentação de suas descobertas e os resultados de sua análise para as partes interessadas, executivos de negócios e tomadores de decisão.

Os analistas de dados são contadores de histórias, o que significa que é importante ter fortes habilidades de comunicação.

Eles precisam mostrar as descobertas e apresentar os resultados de maneira clara, concisa e direta, pegando os dados e criando uma narrativa.

Essa etapa influenciará a tomada de decisões e os passos futuros do negócio.

Quais habilidades são necessárias para a análise de dados?

Uma boa compreensão de matemática e estatística

A quantidade de matemática que você usará como analista de dados varia de acordo com o trabalho. Alguns trabalhos podem exigir trabalhar mais com matemática do que outros.

Você não precisa necessariamente ser um mago da matemática. Dito isso, no entanto, ter ao menos uma compreensão básica dos fundamentos da matemática pode ser de grande ajuda.

Aqui estão alguns cursos de matemática para você começar (em inglês):

Os analistas de dados precisam ter um bom conhecimento de estatística e probabilidade para coletar e analisar dados, descobrir padrões e tirar conclusões a partir dos dados.

Para começar, faça um curso de introdução à estatística e depois passe para tópicos mais avançados (em inglês):

Conhecimento em SQL e bancos de dados relacionais

Os analistas de dados precisam saber como interagir com bancos de dados relacionais para extrair dados.

Um banco de dados é uma localização de armazenamento eletrônico para dados. Os dados de lá podem ser facilmente recuperados e pesquisados.

Um banco de dados relacional é estruturado em seu formato. Todos os itens de dados armazenados possuem relacionamentos pré-definidos entre si.

SQL é a abreviação de Structured Query Language (que significa, em português, Linguagem de Consulta Estruturada). Essa é a linguagem usada para consultar e interagir com bancos de dados relacionais.

Ao escrever consultas SQL, você pode executar operações CRUD (Create/Criar, Read/Ler, Update/Atualizar e Delete/Excluir) nos dados.

Para aprender SQL, confira os seguintes recursos (em inglês):

Conhecimento de uma linguagem de programação

Para organizar e manipular ainda mais os bancos de dados, os analistas de dados se beneficiam do conhecimento de uma linguagem de programação.

Dois dos mais populares usados no campo de análise de dados são Python e R.

O Python é uma linguagem de programação de uso geral e é muito amigável para iniciantes graças à sua sintaxe, que se assemelha ao idioma inglês. É também uma das ferramentas técnicas mais utilizadas para análise de dados.

O Python oferece uma grande variedade de pacotes e bibliotecas para manipulação de dados, como o Pandas e o NumPy, além de pacotes para visualização de dados, como o Matplotlib.

Para começar, primeiro veja como aprender Python como um iniciante completo (em inglês).

Depois de entender os fundamentos, você pode passar a aprender sobre Pandas, NumPy e Matplotlib.

Aqui estão alguns recursos para você começar (em inglês):

O R é uma linguagem usada para análise estatística e análise de dados. Dito isso, saiba que ele não é tão amigável para iniciantes quanto o Python.

Para começar a aprender, confira os seguintes cursos (em inglês):

Conhecimento em ferramentas de visualização de dados

A visualização de dados é a interpretação e apresentação gráfica dos dados.

Isso inclui a criação de gráficos, tabelas, painéis interativos ou mapas que podem ser facilmente compartilhados com outros membros da equipe e partes interessadas importantes.

As ferramentas de visualização de dados são usadas essencialmente para contar uma história com dados e impulsionar a tomada de decisões.

Uma das ferramentas de visualização de dados mais populares usadas é o Tableau.

Para aprender o Tableau, confira o seguinte curso (em inglês):

Tableau for Data Science and Data Visualization - Crash Course

Conhecimento em Excel

O Excel é uma das ferramentas mais essenciais usadas na análise de dados.

Ele é usado para armazenar, estruturar e formatar dados, realizar cálculos, resumir dados e identificar tendências, classificar dados em categorias e criar relatórios.

Você também pode usar o Excel para criar tabelas e gráficos.

Para aprender a usar o Excel, confira os seguintes cursos (em inglês):

Conclusão

Chegamos ao fim do artigo – muito obrigada por chegar até aqui!

Espero que este guia tenha sido útil e tenha dado algumas dicas sobre o que é a análise de dados, por que ela é importante e sobre quais as habilidades de que você precisa para entrar no campo.

Obrigada pela leitura!

Análise de dados - freeCodeCamp.org