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3 dicas para iniciar na análise de dados



Muito se ouve falar sobre dados e como grandes empresas usam eles ao seu favor. Mas afinal, você sabe o que realmente é a análise de dados? Nesse artigo iremos desmistificar a ciência de dados e trazer algumas dicas importantes para quem é iniciante ou que deseja ingressar nessa área.


O que você irá encontrar neste artigo:


O que é e para que serve a análise de dados?


A ciência de dados ou análise de dados é um desenvolvimento de métodos estratégicos para registrar, armazenar e analisar esses dados. Essa análise é feita através da busca por um padrão, e uma busca também das variáveis que estão impactando no processo analisado.


O principal objetivo é extrair informações úteis e valiosas para a organização, e não só informações, o foco é também transformar essas informações em insights e assim aplicar soluções efetivas.


A análise de dados consegue dizer exatamente onde está o “erro” de um processo de produção, de uma estratégia de marketing ou de uma cadeia de logística, sendo assim, pode ser usada por qualquer setor e segmento do mercado.


A ciência dos dados trouxe mudanças no modelo de gestão antigo, antes as empresas confiavam 100% aos diretores e gerentes a responsabilidade e o poder de dedicir . Devido a análise dos dados, pode-se considerar as porcentagens baseadas em fatos, para a tomada de decisão, por exemplo, para saber se um investimento vale a pena ou se o produto que será lançado vai ser absorvido pelo mercado.



A importância da análise de dados em vários setores e segmentos.


Informações são importantes em todos os setores estratégicos de uma empresa, a partir delas serão tomadas as decisões e pensadas quais as melhores ações que podem impactar positivamente nos resultados e lucros do negócio. A análise de dados explora justamente qual a informação mais relevante que deve ser levada em consideração.


Como já foi dito acima, ela pode ser aplicada em diversas áreas e adaptada para qualquer negócio. Antes somente grandes empresas tinham uma quantidade suficiente de dados para que fosse feita a análise, mas hoje esse cenário mudou, até mesmo o pequeno empreendedor consegue obter dados para serem analisados.


Entre as maiores empresas que utilizam os dados como o seu principal foco, está a Google, que usa recomendações de sites através do nosso histórico de pesquisa, e isso nada mais é que análise de dados, um algoritmo pensado com base nisso faz essa recomendação automaticamente.


Outro exemplo do uso de dados no nosso cotidiano é a Netflix, tenho certeza que você já entrou em um perfil diferente do seu e acabou achando filmes que nunca apareceram antes. Isso acontece porque as recomendações que são mostradas no painel varia de cada pessoa, com base nas suas preferências. E tudo isso também foi pensado e criado com base na análise de dados.


Talvez falar sobre dados assuste um pouco por causa dessas empresas gigantes que são reconhecidas mundialmente, mas a análise de dados pode ser aplicada em pequenos e grandes negócios. Por exemplo, em uma microempresa de transporte de cargas, através da análise dos dados é possível calcular quais as melhores rotas e assim economizar em combustível e tempo.



É um bom investimento se capacitar em análise de dados?


Considerada uma das profissões do futuro, o cientista de dados tem se tornado bastante requisitado por várias empresas. Apesar do assunto estar em alta, não existem tantos profissionais quanto o mercado demanda. Essa é uma grande oportunidade de se qualificar e investir para se tornar um Data Science. Algumas das características buscadas nesse profissional é:


  • Estruturar dados e retirar informações deles;

  • Ter boa comunicação com a gerência e com o TI;

  • Ter domínio de uma linguagem de programação, por exemplo, python;

  • Desenvolver cálculos estatísticos;

  • Uma boa comunicação em inglês;

  • Visão estratégica;

  • Conhecer técnicas analíticas como machine learning e deep learning;

  • Saber usar banco de dados.


Confira a seguir algumas técnicas e dicas para uma análise assertiva.



1 - Ferramentas e softwares


Quando se trata de análise de dados, os profissionais tendem a buscar ferramentas tecnológicas mais simples e acessíveis, porém, que não se limitem a análises superficiais. Assim, é possível mencionar alguns softwares que entregam um bom desempenho e são mais comuns no mercado, como o Excel e o Power BI.


O Excel é uma ferramenta básica de interface simples, presente no cotidiano de muitas pessoas, que pode se tornar uma peça-chave nas análises, dependendo do nível de conhecimento de quem a manipula. Esse software pode parecer raso, mas traz grandes vantagens, uma vez que é compatível com vários programas de gestão empresarial e é altamente personalizável. Nele, podem ser criadas tabelas dinâmicas, adicionando filtros e formatações condicionais que facilitam as análises, além de permitir a criação de diferentes gráficos, que podem melhorar a percepção das informações.


Já o Power BI é um software que vem ganhando espaço por possibilitar análises mais complexas, apesar de também possuir interface bastante dinâmica. Ele também conta com um recurso de modelagem de dados - o Power Pivot -, que permite suportar um grande volume de informações e compactá-las, e apresenta a vantagem da combinação de dados, podendo, por exemplo, importar planilhas do Excel. Além disso, seu principal diferencial é a facilidade na criação de dashboards intuitivos e dinamizados, que melhoram a análise das informações, apresentando métricas e indicadores importantes por meio de painéis de fácil entendimento.



2 - Linguagem de programação


Apesar da utilização de softwares ser bastante valorizada na análise de dados, ela pode não ser suficiente, o que abre espaço para outras alternativas, como a elaboração de um programa próprio. Dessa forma, as linguagens de programação vêm sendo empregadas cada vez mais pelos analistas dessa área.


Entre as diversas linguagens, a Python tem ganhado destaque nos últimos anos, principalmente por ser mais simples, já que possui códigos mais limpos, que exigem menos recursos como ponto-e-vírgula e parênteses. Além disso, ela pode ser facilmente vinculada a outras linguagens, o que facilita o trabalho dos analistas de dados quando há a necessidade de utilizar diferentes sistemas operacionais, como Windows e Linux, o que aumenta a produtividade dos profissionais envolvidos.


Porém, como essa linguagem pode ajudar os cientistas de dados na prática? A Python possui várias bibliotecas focadas no tratamento e análise de dados, como Matplotlib, Pandas e Scikit-Learn que ajudam na criação de diferentes gráficos - de distribuição de dados ou em barras, por exemplo - por meio de poucas linhas de programação. Portanto, esses gráficos trazem uma facilidade em compreender os dados de forma visual, os tornando mais relevantes, além de ajudar a identificar padrões e a otimizar processos de tomada de decisões.



3 - Interpretação das informações


A última dica está relacionada ao aprimoramento de habilidades que são pouco comentadas, porém fundamentais, e consistem na capacidade que o profissional deve ter em receber os dados e interpretá-los de maneira adequada, com foco na obtenção de bons resultados e solução de problemas na prática.


Para conseguir interpretar bem os dados, é necessário que a pessoa compreenda qual é o seu objeto de análise, ou seja, o que está sendo avaliado, e entenda a justificativa da realização dessa análise. Esses dois pontos serão primordiais para nortear todo o processo de maneira mais eficaz. Além disso, também é preciso definir o tipo de análise que deve ser feita e quais ferramentas serão utilizadas para embasá-la e alcançar os resultados pretendidos.


Na prática, é possível citar o exemplo de um profissional que está analisando o número de picolés vendidos para cada cliente de uma empresa fornecedora, dentro de seis meses, com o objetivo de identificar o comprador que tem adquirido menos produtos neste período de tempo. Nesse caso, o tipo de análise deverá ser quantitativa, observando os dados numéricos das vendas, e poderá ser utilizada uma ferramenta como o Power BI para criar um dashboard que facilite a visualização das informações e variáveis envolvidas.



Viu como a análise de dados pode ser mais simples do que você imagina? Utilizando as dicas e ferramentas mais adequadas, com certeza o trabalho se tornará mais fácil e você conseguirá tirar conclusões cada vez mais assertivas em relação aos dados que possui!




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