Seu guia definitivo para o processo de análise de dados (Passo a passo)

O mundo dos negócios de hoje tem apenas uma palavra-chave, que é dados. Se você quiser ter sucesso, definitivamente deve utilizar a análise de dados. No entanto, não se preocupe; se você é novo na análise de dados ou deseja entender mais sobre ela, este guia irá ajudá-lo em cada etapa do processo.

Começaremos com a definição geral do processo de análise de dados e continuaremos com por que você deve fazê-lo, como fazê-lo e quais são as etapas. No final do artigo, você será capaz de transformar dados em insights acionáveis!

Primeiro as coisas primeiro: O que é um processo de análise de dados?

O processo de análise de dados é uma série de etapas com o objetivo de transformar dados brutos em informações úteis.

É, sem dúvida, o principal pilar do processo de tomada de decisão em empresas e organizações. Possui várias etapas, começando com a definição de objetivos, coleta de dados, limpeza de dados, condução da análise e interpretação dos resultados. O objetivo final desse processo é fazer com que os dados respondam a uma pergunta específica, como "O que aconteceu neste evento?" ou "Por que aconteceu?".

Importância do processo de análise de dados

Em primeiro lugar, é muito normal pensar por que você precisa de todo esse processo de análise de dados no início. Você pode ter perguntas como, seria um problema se essa etapa estivesse faltando, ou essas etapas me tornariam bem-sucedido? As respostas para suas perguntas são dadas nos seguintes itens:

🔮 Previsão de tendências futuras: A análise de dados é usada para identificar padrões. Esses padrões muitas vezes ajudam as empresas a entender e prever situações futuras.

🎯 Otimizando a eficiência do seu local de trabalho: Você sempre pode alcançar valores ótimos monitorando de perto o status de seus funcionários e de seus negócios em geral com a análise de dados.

🔎 Pesquisa de mercado: Você pode aprender sobre a situação de seus concorrentes, a situação de oferta e demanda do mercado, tendências e muito mais por meio da análise de dados e tomar as medidas apropriadas de acordo.

🚨 Gerenciamento de riscos: Você precisa urgentemente descobrir onde o erro foi cometido para evitar seus problemas ou resolvê-los imediatamente. É por isso que a análise de dados é uma ferramenta ideal para encontrar coisas que estão dando errado.

Como iniciar um processo de análise de dados?

Embora o início possa parecer um pouco difícil para aqueles que não estão acostumados com o fluxo de processo de análise de dados, uma vez que você se acostumar, verá que cada processo e método é realizado por meio de etapas aproximadamente iguais. Existem alguns pontos críticos a serem lembrados antes de iniciar seu processo de análise de dados, estes são:

Erros podem acontecer, mas aprender com seus erros é essencial para se desenvolver ainda mais.
Lembre-se que situações como viés do pesquisador devem ser evitadas.
Sempre anote o que você fez. Quando você comete um erro, é sempre bom voltar às suas anotações e determinar qual etapa está errada.
Colabore e relate suas etapas e descobertas com seus colegas de equipe se estiver trabalhando em equipe.
Cuidado com questões de segurança de dados. Se você estiver no mercado internacional, conheça as restrições legais dos países relevantes.
Melhore-se em estatística, modelagem e aprendizado de máquina. Tente se beneficiar da inteligência artificial o máximo possível, pois isso tornará as coisas mais rápidas.

Etapas do processo de análise de dados

O processo de análise de dados é uma jornada e há algumas coisas que você precisa fazer antes, durante e depois da jornada. Isso é importante tanto para a jornada correr bem quanto para você alcançar seu destino sem problemas. Existem aproximadamente algumas etapas no diagrama do processo de análise de dados que você deve seguir:

Passos do processo de análise de dados

1. Determinar o objetivo da análise

Este passo é frequentemente conhecido como declaração do problema. Você deve criar uma hipótese e considerar como testá-la. Por exemplo, considere uma situação como esta: Você tem algumas lojas e constantemente perde clientes. Então, você pode ter a seguinte hipótese: Esta situação acontece porque os clientes estão insatisfeitos com suas lojas. Encontre um tópico onde você possa estabelecer uma relação de causa e efeito, assim como este.

2. Coletar os dados

Agora, as coisas começam a ficar um pouco mais complicadas. Primeiro, entenda o tipo de dados. Por exemplo, existem processos de análise de dados quantitativos e qualitativos. Dados quantitativos são dados contendo números, enquanto dados qualitativos são dados contendo pensamentos subjetivos. Perguntas qualitativas e perguntas de pesquisa quantitativas são diferentes, então são fáceis de diferenciar.

Além do tipo de dados, existem três categorias na coleta de dados. Eles são dados de primeira parte, segunda parte e terceira parte. Dados de primeira parte são aqueles que você coleta diretamente de seus clientes. Dados de segunda parte são dados organizados de outra empresa.

Dados de terceira parte são dados não organizados de várias fontes (mídias sociais, entrevistas, jogos) por uma organização de terceira parte. Eventualmente, se você coletar dados sozinho, precisará de conhecimento em mineração de dados, ferramentas e programas de gerenciamento de dados ou de um analista de dados para trabalhar para você.

3. Limpar os dados

O que é mais difícil do que encontrar dados é encontrar dados adequados. Pode ser muito demorado, mas é necessário para o processo de pesquisa. Portanto, você precisa classificar os dados coletados e eliminar aqueles que não atendem aos critérios que você está procurando. Dados errôneos, incompletos e duplicados devem ser descartados imediatamente. Você deve gastar um tempo especialmente longo nesta etapa, porque a espinha dorsal de todo o processo de análise depende do que você faz aqui.

4. Analisar os dados

A análise é outra parte em que você deve escolher entre as opções. Essas opções são diferentes técnicas de análise de dados. No nível mais básico, as análises são divididas em quatro partes: descritiva (para descrever a situação), diagnóstica (para entender a situação), preditiva (para prever situações futuras) e prescritiva (para obter insights significativos).

5. Apresentar os resultados

Você deve apresentar o resultado da análise de uma forma muito simples que possa ser vista e interpretada. Para isso, você pode usar ferramentas e programas para visualizar seus dados para que tanto você quanto os outros entendam melhor. A parte importante aqui é interpretar o resultado corretamente e tomar medidas.

Mesmo que sua análise de dados seja completamente perfeita, sempre há espaço para erro. No entanto, em uma análise bem feita, essa é uma proporção tão pequena que o resultado é completamente compatível com o mundo real.

Perguntas frequentes sobre o processo de análise de dados

Este artigo fornece uma visão geral geral do processo de análise de dados. Para obter informações mais detalhadas e focar nas áreas que mais lhe interessam, considere verificar nossa seção de perguntas frequentes.

Quais são as etapas no processo de análise de dados?

Cada processo de análise de dados pode passar por diferentes etapas, dependendo do objetivo da pesquisa, técnicas utilizadas e natureza dos dados. Por exemplo, um processo de análise de dados em pesquisa qualitativa terá menos números do que em pesquisa quantitativa. Agora, em um típico processo de análise de dados, existem estágios como:

Definir qual é o seu objetivo para resolver com a análise.
Encontrar fontes relevantes e coletar dados.
Limpar os dados e fazer correções.
Analisar os dados com um método de análise de dados.
Utilizar visualização de dados para mostrar resultados de forma visível.
Interpretar os dados e reportar os resultados.

Quais são os 4 pilares da análise de dados?

Os quatro pilares da análise de dados são descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Para explicá-los em ordem, a análise descritiva é um método usado para revelar o que aconteceu. A análise diagnóstica é o próximo método usado para revelar por que aconteceu. A análise preditiva é usada para entender as tendências futuras. Por último, a análise prescritiva envolve uma interpretação do resultado além da análise preditiva.

Quais são os 4 Ps da análise de dados?

Os quatro Ps da análise de dados são propósito, preparação, processamento e apresentação (purpose, preparation, processing, and presentation). Eles são estágios de um processo de análise. Primeiro, deve-se ter um propósito e um objetivo a cumprir. Em seguida, deve-se preparar para a análise encontrando, coletando e limpando os dados. Depois, deve-se processar os dados e analisá-los usando vários métodos e ferramentas. Por fim, deve-se apresentar os resultados e descobertas visualmente ou por escrito.

Pontos chave para lembrar

Em geral, o processo de análise de dados é tudo o que você precisa se quiser transformar dados brutos em informações esclarecedoras. Você deve proceder com cuidado em cada etapa desse processo e executar as etapas adequadamente. Crie um resultado perfeitamente reportável usando métodos de análise de dados de forma eficaz. Este artigo mostrou o caminho para a análise de dados; tudo o que resta é começar a fazer uma análise para o seu negócio.

Atakan Efe

Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.