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Negócios e produtividade
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Alex Garkavenko
Desenvolvedor sênior e embaixador do Latenode
12 de janeiro de 2024
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Principais conclusões:
A análise de dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações úteis, informar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Ela envolve o uso de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar os dados, de diferentes perspectivas e ângulos, para obter insights e identificar tendências ou padrões que podem não ser imediatamente aparentes.
Ao se aprofundar no campo da análise de dados, os pesquisadores descobrem percepções acionáveis e estatísticas inferenciais, componentes essenciais para a tomada de decisões informadas na tomada de decisões moderna. "O que é análise de dados?" não é apenas uma pergunta, mas um ponto de entrada para que os pesquisadores compreendam padrões, obtenham insights e moldem estratégias em pesquisas comerciais e qualitativas. Esse processo envolve o exame meticuloso, a limpeza, a transformação e a modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis que apoiem decisões informadas em tarefas de análise e análise inferencial por pesquisadores. Para aqueles que estão prontos para iniciar sua jornada no processo de análise de dados, exemplos de tarefas de análise de dados servem como ilustrações práticas, enquanto as etapas fundamentais orientam os aspirantes a analistas e pesquisadores sobre como começar de forma eficaz.
Desde empresas que aproveitam a análise para obter vantagens competitivas até prestadores de serviços de saúde que otimizam o atendimento ao paciente por meio de insights orientados por dados, as aplicações das ferramentas de análise de texto no processo de análise para a tomada de decisões informadas são vastas e diversificadas. A compreensão desses conceitos fornece aos profissionais as ferramentas necessárias para transformar dados quantitativos complexos em inteligência acionável por meio do processo e das tarefas de análise de dados.
A análise de dados é fundamental para detectar tendências e padrões. As empresas dependem disso para tomar decisões informadas. Ao realizar uma análise comercial dos dados de vendas, as empresas podem identificar quais produtos estão sendo procurados, por exemplo. Isso leva a um gerenciamento de estoque mais inteligente.
Gigantes do varejo como o Walmart analisam os dados dos clientes em busca de tendências. Eles ajustam o estoque comercial com base em dados quantitativos do processo de análise de dados, indicando as tendências de aumento ou redução. Seu sucesso mostra como a identificação de tendências é crucial.
A função da análise de dados no aprimoramento da inteligência comercial não pode ser exagerada. Ela proporciona uma vantagem competitiva significativa nos negócios, oferecendo percepções significativas por meio da análise de dados quantitativos e qualitativos sobre o comportamento do mercado, as preferências dos clientes e o desempenho operacional.
Por exemplo, como exemplo de negócio, a Netflix usa a análise de dados do espectador para entender as preferências e adaptar o conteúdo de acordo com elas. Esse uso estratégico de análise de dados e percepções qualitativas mantém a empresa à frente no setor de streaming.
A análise de dados impulsiona estratégias e ações comerciais baseadas em evidências nas organizações. Quando as empresas têm dados qualitativos precisos e realizam análise de dados em suas operações, elas podem criar estratégias direcionadas que geram melhores resultados.
Um exemplo simples seria o de uma padaria local que usa a análise de dados de vendas para decidir quais bolos devem ser feitos em maior quantidade durante as festas de fim de ano, garantindo maiores vendas comerciais por meio de um planejamento baseado em evidências.
A análise descritiva é uma pedra angular no campo dos dados comerciais. Ela se concentra no resumo de dados anteriores por meio de várias técnicas. Esse método de análise de negócios usa estatísticas descritivas para fornecer uma compreensão do que aconteceu em um conjunto de dados.
As empresas geralmente utilizam a análise descritiva, incluindo dados qualitativos, para avaliar o desempenho das vendas ou o comportamento do cliente ao longo do tempo. Por exemplo, as empresas de varejo podem analisar dados qualitativos sobre padrões de compra sazonais por meio da análise de dados para estocar níveis de estoque adequados. Elas usam métricas de análise de dados como média, mediana e moda para resumir essas informações de forma sucinta.
Em ambientes de saúde, a análise descritiva de dados pode ajudar a rastrear os resultados dos pacientes com base nos tratamentos recebidos. Os profissionais médicos podem examinar as taxas de recuperação usando esse tipo de estudo de análise de dados.
A análise preditiva vai além dos dados atuais e entra no campo da previsão de tendências futuras. Ela emprega a análise de dados de diferentes maneiras para antecipar cenários potenciais por meio da análise de padrões históricos e atuais.
As empresas integram modelos preditivos e análise de dados em suas estratégias de marketing, com inúmeras histórias de sucesso. Uma plataforma de comércio eletrônico poderia prever os horários de pico de compras examinando o tráfego anterior do site e as conversões de vendas por meio da análise de dados.
As instituições financeiras também utilizam a análise preditiva e a análise de dados para fins de pontuação de crédito. Ao revisar comportamentos financeiros anteriores por meio da análise de dados, elas estimam o risco associado ao empréstimo a pessoas físicas ou jurídicas.
A análise prescritiva vai um passo além, sugerindo ações com base nos dados analisados. O objetivo aqui não é apenas prever, mas também fornecer insights acionáveis por meio da análise de dados que levam a resultados ideais.
As organizações aplicam métodos prescritivos e análise de dados ao decidir entre cursos de ação alternativos em condições de incerteza - como qual nova linha de produtos produzirá retornos mais altos ou qual a melhor forma de alocar recursos entre projetos concorrentes.
Um estudo de caso clássico envolve empresas de logística que otimizam rotas de entrega para obter ganhos de eficiência; elas usam algoritmos complexos e análise de dados que consideram inúmeras variáveis, como distância, padrões de tráfego e janelas de entrega para obter os melhores resultados.
Ao explorar esses diferentes tipos de métodos de análise de dados, as organizações podem obter insights abrangentes sobre todas as operações de negócios - desde análises de desempenho histórico por meio de estatísticas descritivas até a tomada de decisões estratégicas orientadas por análises prescritivas.
Os analistas de dados devem selecionar métodos de análise adequados, dependendo dos objetivos em questão e, ao mesmo tempo, permanecer ágeis o suficiente para adaptar as descobertas em estratégias significativas capazes de impulsionar o crescimento de forma sustentável a longo prazo.
A primeira etapa do processo de análise de dados é definir claramente os objetivos. Antes de mergulhar na análise de dados, os analistas devem saber quais perguntas precisam de respostas. Esse foco na análise de dados garante que as etapas subsequentes sejam significativas e alinhadas às metas finais.
Os objetivos orientam quais dados devem ser coletados e como abordar as tarefas de análise. Por exemplo, uma empresa pode querer entender os padrões de compra dos clientes por meio da análise de dados. Nesse caso, os objetivos da análise de dados podem incluir a identificação dos produtos mais comprados ou dos horários de pico de compras.
Depois que os objetivos são definidos, a coleta de dados relevantes é fundamental. Os analistas obtêm dados que informam diretamente suas perguntas predefinidas.
A coleta e a análise de dados podem variar de pesquisas simples a sistemas complexos de aquisição de dados. As empresas costumam usar técnicas de análise de cluster de dados ou de análise fatorial durante essa fase para obter insights mais detalhados.
Após a coleta de dados, vem a interpretação e a análise - transformando números brutos em narrativas compreensíveis.
Os analistas empregam vários métodos, como a análise inferencial, para tirar conclusões sobre populações maiores a partir de conjuntos de dados de amostra. Eles procuram tendências, padrões e correlações nas informações coletadas por meio da análise de dados.
Por exemplo, a análise de dados dos números de vendas pode revelar picos sazonais em determinados produtos - uma descoberta que pode informar as decisões de estoque.
Os pesquisadores geralmente começam com a coleta de dados. Eles buscam dados precisos de fontes como entrevistas ou observações. Essa etapa é fundamental para a integridade da análise de dados.
O objetivo é acumular uma grande quantidade de pontos de dados específicos que possam apoiar uma análise robusta posteriormente. Por exemplo, em estudos de saúde, os pesquisadores coletam e realizam análises de dados sobre informações de pacientes por meio de pesquisas e exames médicos. Cada dado coletado deve ser relevante e confiável para garantir que a análise e as conclusões sejam válidas.
Uma vez coletados, os dados brutos geralmente contêm erros ou duplicatas. Eles devem ser removidos para evitar resultados distorcidos.
A limpeza de dados envolve o exame minucioso dos conjuntos de dados em busca de imprecisões e redundâncias. Um exemplo comum na análise de dados inclui a filtragem de respostas incompletas de pesquisas ou a correção de erros de entrada. Conjuntos de dados limpos aumentam a confiança nos resultados.
Os analistas de dados dependem de software para processar informações. O domínio de ferramentas como Excel, R ou Python é essencial para a análise de dados. Esses programas lidam com grandes conjuntos de dados, realizam cálculos complexos, análises e visualizam dados.
O Excel costuma ser a primeira etapa da análise de dados devido à sua acessibilidade e versatilidade. O R é especializado em análise estatística, enquanto o Python oferece bibliotecas abrangentes para várias tarefas de dados. A escolha da ferramenta certa depende da complexidade do conjunto de dados e da análise necessária.
Os métodos estatísticos são a espinha dorsal dos testes de hipóteses. Eles permitem que os analistas façam inferências de análise sobre populações a partir de dados de amostra. Com o uso de estatísticas inferenciais na análise de dados, é possível determinar se os padrões observados são estatisticamente significativos ou resultado do acaso.
Por exemplo, uma empresa pode querer saber se um novo programa de treinamento melhora a produtividade dos funcionários por meio da análise de dados. Aplicando análise estatística e testes nos dados de desempenho pré e pós-treinamento, você pode verificar a eficácia do programa.
Em outro cenário, as autoridades de saúde pública usam análise de dados e estatísticas para rastrear a disseminação de doenças e avaliar o impacto das estratégias de intervenção. Esse processo geralmente envolve a análise complexa de grandes conjuntos de dados.
A álgebra desempenha um papel fundamental na criação de modelos para análise preditiva e análise de dados. Esses modelos ajudam a prever tendências futuras com base em dados históricos e análises. Os analistas usam equações algébricas na análise de dados para representar as relações entre diferentes variáveis.
Considere a previsão de vendas e a análise de dados como áreas de aplicação para esses modelos. Um varejista pode analisar dados de vendas anteriores em relação a atividades promocionais e tendências sazonais para prever a demanda futura usando modelos de análise baseados em álgebra.
Da mesma forma, as instituições financeiras empregam modelos de análise de dados para avaliar o risco de crédito, correlacionando os atributos do cliente com os históricos de pagamento de empréstimos.
Os algoritmos de aprendizado de máquina frequentemente incorporam conceitos de cálculo, principalmente ao otimizar os parâmetros do modelo durante as fases de treinamento com análise de dados. Algoritmos como o gradient descent dependem de derivados - um conceito fundamental do cálculo - para minimizar as funções de erro e melhorar as previsões de análise de dados de forma incremental.
Um exemplo em que isso é aplicado são os sistemas de reconhecimento de imagens usados pelas plataformas de mídia social; esses sistemas aprendem a identificar objetos nas imagens com mais precisão ao longo do tempo por meio de processos contínuos de otimização e análise que envolvem dados e princípios de cálculo.
A demanda por analistas e análises de dados está aumentando em vários setores. As equipes de marketing dependem da análise e dos analistas de dados para interpretar o comportamento do consumidor, prever tendências e medir o sucesso da campanha. Os profissionais de finanças usam a análise de dados para prever os movimentos do mercado e gerenciar riscos. No setor de saúde, a análise de dados contribui para melhorar o atendimento ao paciente e a eficiência operacional.
Os analistas dessas áreas devem entender os desafios específicos do setor. Por exemplo, os analistas de marketing podem rastrear métricas de engajamento de mídia social e dados de análise, enquanto os analistas financeiros podem se concentrar em indicadores econômicos e dados financeiros.
A especialização pode impulsionar a carreira de um analista de dados. As opções incluem tornar-se um especialista em análise de aprendizado de máquina ou concentrar-se em tecnologias de big data. Os especialistas em análise de dados geralmente recebem salários mais altos devido às suas habilidades de nicho.
As funções de liderança oferecem outra via de crescimento. Os cargos sênior, como o de diretor de dados, envolvem a tomada de decisões estratégicas com base em insights analíticos e análise de dados.
A análise de dados exige um compromisso com o aprendizado contínuo. Tecnologias em evolução, como a inteligência artificial, redefinem o cenário regularmente.
Os profissionais devem se manter atualizados com as tendências e ferramentas do setor, como a análise de dados, por meio de cursos ou certificações.
Os cursos on-line oferecem uma maneira flexível de aprender análise de dados. Eles abrangem fundamentos como métodos estatísticos, linguagens de programação e uso de dados históricos. Comece inscrevendo-se em um curso de dados de boa reputação que esteja de acordo com suas metas.
Um plano de aula estruturado orienta você em cada etapa. Ele fornece exemplos e exercícios para você praticar. Você aprenderá a interpretar dados anteriores, identificar tendências e fazer previsões.
A criação de um portfólio é fundamental. Ele demonstra sua capacidade de aplicar dados e o que você aprendeu a problemas do mundo real. Inclua projetos em que você analisa conjuntos de dados e obtém resultados significativos.
Comece de forma simples, com dados de fontes públicas ou de projetos anteriores. À medida que você ficar mais confiante, aborde questões complexas usando vários tipos de dados históricos.
O trabalho em rede com outros profissionais pode fornecer informações valiosas sobre as práticas recomendadas do setor e as tendências emergentes. As medidas de tendência central são frequentemente discutidas entre os analistas, pois refletem os principais aspectos dos conjuntos de dados.
Participe de comunidades de análise on-line ou pessoalmente:
A análise de dados é um componente essencial para decifrar informações complexas, permitindo a tomada de decisões informadas em vários setores. Ao compreender sua importância, explorar métodos e dominar o processo de dados - da coleta à interpretação -, compreendemos seu poder transformador. A interação de ferramentas, princípios matemáticos, dados e oportunidades de carreira em expansão delineia ainda mais o escopo expansivo do campo. Para aqueles que estão prontos para embarcar nessa viagem analítica de dados, a jornada promete uma mistura de desafio intelectual e crescimento profissional.
Reconhecendo a análise de dados como uma alfabetização essencial na era digital, os interessados em explorar esse campo devem adotar o aprendizado contínuo e a aplicação prática. O envolvimento com conjuntos de dados, o uso de ferramentas analíticas e a contribuição para soluções orientadas por dados são etapas cruciais. Comece sua jornada na análise de dados e torne-se um arquiteto de futuros informados. Para obter insights e orientações mais aprofundados sobre essa jornada, considere explorar os recursos do site Latenode, que fornecem uma plataforma para aprender e aplicar as habilidades de análise de dados de forma eficaz.
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