O que é análise de dados e por que é importante?

O mundo está se tornando cada vez mais orientado por dados, com quantidades infinitas de dados disponíveis para trabalhar. Grandes empresas como Google e Microsoft usam dados para tomar decisões, mas não são as únicas.

É importante? Absolutamente!

A análise de dados é usada por pequenas empresas, empresas de varejo, na medicina e até mesmo no mundo dos esportes. É uma linguagem universal e mais importante do que nunca. Parece um conceito avançado, mas a análise de dados é, na verdade, apenas algumas ideias postas em prática.

O que é análise de dados?

A análise de dados é o processo de avaliação de dados usando ferramentas analíticas ou estatísticas para descobrir informações úteis. Algumas dessas ferramentas são linguagens de programação como R ou Python. O Microsoft Excel também é popular no mundo da análise de dados .

Depois que os dados são coletados e classificados usando essas ferramentas, os resultados são interpretados para a tomada de decisões. Os resultados finais podem ser entregues como um resumo ou como um visual, como um gráfico ou gráfico.

O processo de apresentação de dados em forma visual é conhecido como Visualização de dados . As ferramentas de visualização de dados facilitam o trabalho. Programas como Tableau ou Microsoft Power BI oferecem muitos recursos visuais que podem dar vida aos dados.

Existem vários métodos de análise de dados, incluindo mineração de dados, análise de texto e inteligência de negócios.

Como a análise de dados é realizada?

Crédito da imagem: Faithie / Depositphotos

A análise de dados é um grande assunto e pode incluir algumas destas etapas:

Definindo Objetivos: Comece delineando alguns objetivos claramente definidos. Para obter os melhores resultados dos dados, os objetivos devem ser claros.
Fazendo perguntas: Descubra as perguntas que você gostaria que fossem respondidas pelos dados. Por exemplo, carros esportivos vermelhos se acidentam com mais frequência do que outros? Descubra quais ferramentas de análise de dados obterão o melhor resultado para sua pergunta.
Coleção de dados: Colete dados que sejam úteis para responder às perguntas. Neste exemplo, os dados podem ser coletados de uma variedade de fontes, como DMV ou relatórios de acidentes policiais, pedidos de seguro e detalhes de hospitalização.
Limpeza de dados: Os dados brutos podem ser coletados em vários formatos diferentes, com muitos valores inúteis e desordem. Os dados são limpos e convertidos para que as ferramentas de análise de dados possam importá-los. Não é um passo glamoroso, mas é muito importante.
Análise de dados: Importe esses novos dados limpos para as ferramentas de análise de dados. Essas ferramentas permitem que você explore os dados, encontre padrões e responda a perguntas hipotéticas. Essa é a recompensa, é aqui que você encontra os resultados!
Tirar conclusões e fazer previsões: Tire conclusões de seus dados. Essas conclusões podem ser resumidas em um relatório, visual ou ambos para obter os resultados corretos.

Vamos nos aprofundar um pouco mais em alguns conceitos usados na análise de dados.

Mineração de dados

Crédito da imagem: Philippe Put / Flickr

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A mineração de dados é um método de análise de dados para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados usando estatísticas, inteligência artificial e aprendizado de máquina. O objetivo é transformar dados em decisões de negócios.

O que você pode fazer com mineração de dados? Você pode processar grandes quantidades de dados para identificar outliers e excluí-los da tomada de decisão. As empresas podem aprender os hábitos de compra do cliente ou usar o agrupamento para localizar grupos anteriormente desconhecidos nos dados.

Se você usar e-mail, verá outro exemplo de mineração de dados para classificar sua caixa de correio. Aplicativos de e-mail como Outlook ou Gmail usam isso para categorizar seus e-mails como 'spam' ou 'não spam'.

Análise de Texto

Crédito da imagem: Marc_Smith / Flickr

Os dados não se limitam apenas a números, as informações também podem vir de informações de texto.

A análise de texto é o processo de localização de informações úteis do texto. Você faz isso processando texto bruto, tornando-o legível por ferramentas de análise de dados e encontrando resultados e padrões. Isso também é conhecido como mineração de texto.

O Excel faz um ótimo trabalho com isso. O Excel tem muitas fórmulas para trabalhar com texto, o que pode economizar tempo ao trabalhar com os dados.

A mineração de texto também pode coletar informações da web, de um banco de dados ou de um sistema de arquivos. O que você pode fazer com essas informações de texto? Você pode importar endereços de e-mail e números de telefone para encontrar padrões. Você pode até encontrar frequências de palavras em um documento.

Business Intelligence

Crédito da imagem: FutUndBeidl / Flickr

A inteligência de negócios transforma os dados em inteligência usada para tomar decisões de negócios. Pode ser usado na tomada de decisões estratégicas e táticas de uma organização. Ele oferece uma maneira para que as empresas examinem as tendências dos dados coletados e obtenham insights a partir deles.

A inteligência de negócios é usada para fazer muitas coisas:

Tome decisões sobre a colocação de produtos e preços
Identifique novos mercados para o produto
Crie orçamentos e previsões que geram mais dinheiro
Use ferramentas visuais como mapas de calor, tabelas dinâmicas e mapeamento geográfico para encontrar a demanda de um determinado produto

Visualização de dados

Crédito da imagem: pressmaster / Depositphotos

A visualização de dados é a representação visual dos dados. Em vez de apresentar dados em tabelas ou bancos de dados, você os apresenta em tabelas e gráficos. Isso torna os dados complexos mais compreensíveis, sem falar que são mais fáceis de olhar.

Cada vez mais quantidades de dados estão sendo geradas por aplicativos que você usa (também conhecido como 'Internet das Coisas'). A quantidade de dados (referido como 'big data') é muito grande. A visualização de dados pode transformar milhões de pontos de dados em visuais simples que facilitam o entendimento.

Existem várias maneiras de visualizar os dados:

Usando uma ferramenta de visualização de dados como Tableau ou Microsoft Power BI
Gráficos e tabelas padrão do Excel
Gráficos interativos do Excel
Para a web, uma ferramenta como D3.js construída usando JavaScript

o visualização de conjuntos de dados do Google é um ótimo exemplo de como o big data pode orientar visualmente a tomada de decisões.

Análise de dados em revisão

A análise de dados é usada para avaliar os dados com ferramentas estatísticas para descobrir informações úteis. Uma variedade de métodos é usada, incluindo mineração de dados, análise de texto, inteligência de negócios, combinação de conjuntos de dados e visualização de dados.

A ferramenta Power Query do Microsoft Excel é especialmente útil para a análise de dados. Se você quiser se familiarizar com ele, leia nosso guia para criar seu primeiro script do Microsoft Power Query.

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Sobre o autor Anthony Grant(40 artigos publicados)

Anthony Grant é um escritor freelance cobrindo Programação e Software. Ele é formado em Ciência da Computação e se interessa por programação, Excel, software e tecnologia.

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