Três fotos de pessoas trabalhando em mesas com computadores e tablets mostrando gráficos de análise de dados.

Entendendo a análise de dados: um guia para iniciantes

Antes que os dados possam ser usados para contar uma história, eles precisam passar por um processo que os torna utilizáveis. Explore o papel da análise de dados na tomada de decisões.

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O que é a análise de dados?

A análise de dados é o processo de coleta, limpeza e modelagem de dados para revelar insights significativos. Esses dados são então transformados em relatórios que fundamentam o processo de decisão estratégica.

Saiba como

Tipos de análise de dados

Há uma variedade de tipos de análise de dados. Cada tipo pode ser usado para responder a uma pergunta diferente.

Análise descritiva

A análise descritiva diz respeito ao processo de analisar dados históricos para compreender tendências e padrões. Por exemplo, o sucesso ou o fracasso em atingir indicadores-chave de desempenho, como o retorno sobre o investimento.

Um exemplo de análise descritiva é a geração de relatórios que oferecem uma visão geral dos dados de vendas e financeiros de uma organização, proporcionando insights valiosos sobre atividades e resultados anteriores.
Análise preditiva

A análise preditiva emprega dados históricos para ajudar a prever o que pode acontecer no futuro, como identificar tendências passadas nos dados para determinar se elas tendem a se repetir.

Os métodos incluem uma variedade de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina, como redes neurais, árvores de decisão e análise de regressão.
Análise diagnóstica

A análise diagnóstica contribui para responder perguntas sobre o que causou determinados eventos ao examinar indicadores de desempenho. As técnicas de análise diagnóstica complementam a análise descritiva básica.

Geralmente, a análise diagnóstica consiste em detectar anomalias nos dados (como uma mudança inesperada em um indicador), coletar dados relacionados a essas anomalias e usar técnicas estatísticas para identificar explicações possíveis.
Análise cognitiva

A análise cognitiva é uma forma sofisticada de análise de dados que vai além dos métodos convencionais. Esse método usa aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender, raciocinar e aprender a partir dos dados de uma forma que se assemelha ao processo de raciocínio humano.

O objetivo da análise cognitiva é simular o pensamento humano para oferecer insights mais aprofundados, reconhecer padrões e realizar previsões.
Análise prescritiva

A análise prescritiva visa responder a perguntas sobre o que precisa acontecer para alcançar um determinado objetivo ou meta. Com os insights da análise prescritiva, as organizações podem tomar decisões baseadas em dados mesmo diante de incertezas.

Os analistas de dados que realizam análises prescritivas geralmente recorrem ao aprendizado de máquina para encontrar padrões em grandes modelos semânticos e calcular a probabilidade de diferentes cenários.
Análise de texto

A análise de texto é uma maneira de ensinar os computadores a entenderem a linguagem humana. Envolve o uso de algoritmos e outras técnicas para extrair informações de grandes volumes de dados textuais, como publicações em redes sociais ou avaliações de clientes.

A análise de texto ajuda os analistas de dados a interpretar o que as pessoas estão dizendo, encontrar padrões e obter insights que podem ser usados para tomar melhores decisões em áreas como negócios, marketing e pesquisa.

O processo de análise de dados

Compilar e interpretar dados para que possam ser usados na tomada de decisões é um processo detalhado que exige uma abordagem sistemática. Aqui estão os passos que os analistas de dados costumam adotar:

1. Defina seus objetivos.

Defina claramente o propósito da sua análise. Qual questão específica você está tentando responder? Qual problema você deseja solucionar? Identifique seus principais objetivos. Isso guiará todo o processo.
2. Colete e consolide seus dados.

Reúna os dados de todas as fontes relevantes usando softwares de análise de dados. Garanta que os dados sejam representativos e realmente abranjam as variáveis que você deseja analisar.
3. Selecione seus métodos analíticos.

Investigue os vários métodos de análise de dados e escolha a técnica que melhor se alinha com seus objetivos. Muitos softwares de análise de dados gratuitos disponibilizam algoritmos e métodos integrados para facilitar esse processo de seleção.
4. Limpe seus dados.

Examine seus dados em busca de erros, valores faltantes ou inconsistências utilizando as funcionalidades de limpeza incorporadas ao seu software de análise de dados. Limpar os dados garante a precisão e a confiabilidade da análise, sendo uma etapa importante da análise de dados.
5. Descubra insights valiosos.

Aprofunde-se nos seus dados para descobrir padrões, tendências e relações. Use métodos estatísticos, algoritmos de aprendizado de máquina ou outras técnicas analíticas que estejam alinhadas com seus objetivos. Esta etapa transforma dados brutos em insights valiosos.
6. Interprete e visualize os resultados.

Examine os resultados das suas análises para entender suas consequências. Conecte essas descobertas com seus objetivos iniciais. Depois, aproveite as ferramentas de visualização dentro do softwares de análise de dados gratuito para apresentar seus insights em um formato mais fácil de compreender.
7. Tome decisões informadas.

Utilize os insights obtidos na análise para orientar suas ações futuras. Pense em como essas descobertas podem ser empregadas para melhorar processos, otimizar estratégias ou aprimorar o desempenho geral.

Ao seguir esses passos, os analistas podem abordar de forma sistemática grandes conjuntos de dados, decompondo as complexidades e assegurando que os resultados sejam práticos para os tomadores de decisão.

A importância da análise de dados

A análise de dados é crítica porque ajuda os tomadores de decisão empresariais a interpretar as informações que coletam em nosso mundo cada vez mais orientado por dados. Imagine que você tem uma pilha enorme de peças de quebra-cabeça (dados) e deseja visualizar o panorama geral (insights). A análise de dados é como montar essas peças de quebra cabeça, transformando dados em conhecimento para revelar o que é importante.
Seja você um tomador de decisão empresarial tentando compreender as preferências dos clientes ou um cientista estudando tendências, a análise de dados é uma ferramenta essencial que nos ajuda a entender o mundo e fazer escolhas fundamentadas.

Métodos principais de análise de dados

Existem dois métodos principais de processar dados: análise quantitativa e análise qualitativa.

Uma pessoa trabalhando em seu computador em um ambiente de escritório aberto

Análise quantitativa

A análise quantitativa lida com números e medidas (por exemplo, examinando resultados de pesquisas obtidos por meio de classificações). Ao realizar uma análise quantitativa, você usará exclusivamente métodos matemáticos e estatísticos para responder a perguntas como "quanto" ou "quantos".

Duas pessoas olhando para a tela de um tablet que exibe um documento do Word

Análise qualitativa

A análise qualitativa é sobre entender o significado subjetivo por trás de dados não numéricos. Por exemplo, analisar respostas de entrevistas ou examinar imagens para entender emoções. A análise qualitativa procura por padrões, temas ou insights, e foca principalmente na profundidade e no detalhe.