De forma geral, a análise de dados é um processo de inspeção, investigação e armazenamentos de informações em forma de dados, para obter novos conhecimentos.
Pode-se dizer que a análise de dados tem um objetivo único, que é o de transformar números e referências para que profissionais tomem as melhores decisões.
Pelo motivo citado acima, a análise de dados é considerada o novo ouro para investir: empresas, cientistas, pesquisadores, enfim toda sociedade de qualquer segmento ou área pode se beneficiar dessa estratégia.
Confira nesse artigo como estruturar uma análise eficiente e organizada, impactando positivamente os seus projetos!
Por que investir na análise de dados?
O que você precisa saber é que sem uma análise de dados bem feita, as empresas terão pouca vantagem competitiva sobre a concorrência e até mesmo irão desprezar informações sobre o futuro do mercado.
Outra grande perda das organizações que não investem em análise de dados é a falta de inteligência organizacional.
As vantagens são:
- Capacidade de sintetizar informações: o processo de pegar fatos e dados brutos sobre pessoas, lugares, coisas, eventos e outras entidades e organizá-los para gerar percepções inteligentes.
- Capacidade de aprender: combina monitoramento, captura, curadoria e disseminação de conhecimento explícito sobre pessoas e máquinas. O grande êxito da capacidade de aprender é coletar dados tanto individualmente (personal data) quanto em redes conectadas (social data).
- Capacidade de fornecer insights em escala: fornecimento de suporte de decisão contextual e automação para todos na organização, sejam executivos, gerentes ou até trabalhadores de linha de frente nas máquinas.
- Cultura data driven: é a implementação de uma cultura organizacional voltada para dados, incluindo a análise dos mesmos como um dos valores imprescindíveis.
Uma organização que investe na análise de dados será capaz de cumprir sua missão organizacional. Assim, ela estará mais próxima de atingir seu objetivo principal e assim compartilhar informações internamente, gerando eficiência para todas as áreas.
Analisando os dados com Python
Ao estudar Data Science e compreender toda a ciência que estuda e engloba a análise de dados, os profissionais ganham status de apoiadores da missão organizacional e se tornam guardiões do propósito.
Existem softwares que apoiam a análise de dados com uma simplicidade ímpar. Mas, agora, vamos falar sobre Python. A boa notícia é que você não precisa ser um desenvolvedor para usá-lo, pois se trata de uma linguagem acessível e didática para todos.
Caso você deseje se tornar um Cientista de Dados e iniciar seus trabalhos nessa área, existem softwares com uma linguagem muito simples e de baixa complexidade. Um dos grandes diferenciais do Python é deixar de lado a sintaxe complexa para deixar tudo mais simples.
Mas, por que usar Python na sua análise de dados?
- Trata-se de uma linguagem simples e fácil de aprender;
- Sua estrutura é portátil, extensiva e multiplataforma;
- Ela possui licença de uso público.
Uma boa análise de dados, portanto, começa com a pergunta certa. Lembre-se que as perguntas precisam ser claras, diretas e concisas. Vamos montar um exemplo aleatório e muito simples:
“Qual a filial da rede de saladas e alimentos saudáveis que menos está dando resultados?”
Python na prática
A grande vantagem do Python é que você não precisa lidar com a sintaxe complexa. Em Java, por exemplo, um código simples como “vendas totais” é escrito em 3 linhas, enquanto em Python temos menos de uma linha. Confira a seguir:
faturamento_total = tabela [“valor final”].sum()
print (faturamento_total)
Python é uma linguagem de análise feita top-down. Ou seja, você sai de algo macro e vai afunilando e assim ele já norteia sua análise de dados.
Vamos para um pensamento analítico e prático e continuar dentro do exemplo acima. Depois de encontrar o faturamento total, precisamos encontrar o valor por filial.
#faturamento por filial
faturamento_por_filial = tabela[[ “ID Flial”, “Valor Final”]] groupby.( ID.Filial).sum()
display(faturamento_por_filial)
Depois do enter, a imagem da tabela agrupando o faturamento por filial irá aparecer. Ou seja, aqueles códigos complexos lotados somem e o Python nos dá essa leveza para a análise de dados presentes.
Como preparar seu sistema para rodar o Python e mais vantagens dessa plataforma
Para programar em Python você precisa instalar o Júpiter e o Panda, softwares livres que rodam em todas as plataformas sem problemas.
O Python ainda apresenta frameworks para desenvolvedores web. A linguagem é tão simples que você não precisa necessariamente ser programador, como dito acima. Cursos livres no Youtube podem ajudar muito.
De qualquer modo, é importante participar de webinars, grupos de estudos e conversas com profissionais do mundo dos dados.
Data analytics ou análise de dados: conheça as categorias
A análise de dados, como conceituamos acima, é o processo de explorar, identificar para analisar os dados e assim ajudar qualquer organização a solucionar problemas, gerar insights e tomar decisões mais eficientes.
Uma grande vantagem das empresas que optam por uma cultura data driven é minimizar riscos, pois os dados são usados para orientar uma deliberação e, assim, fornecem caminhos mais assertivos.
A função dos dados nessas organizações é transformar informações em ações e ações em dados. Esse ciclo constante torna a cultura data driven uma realidade daquele ambiente e se transforma em parte da essência da cultura empresarial.
Essas são categorias dos dados:
- Personal data: também conhecidos como informações pessoais ou identificação pessoal ( PII ),são quaisquer informações relacionadas a uma pessoa identificável.
- Enterprise data: são dados de grandes empresas que fazem um alto volume de transações financeiras. Os dados dessas grandes corporações são complexos e precisam de cuidados especiais relacionados à segurança e à possibilidade de acesso em todas as filiais.
- Social data: são os dados que as pessoas compartilham nas redes sociais. Esse tipo de dado pode ser usado livremente pelas empresas. Um exemplo de uso é refinar melhor um anúncio no Google ADS, deixando esse com a segmentação ideal para a sua persona e assim atingir seu público.
O que são dados imperfeitos?
Uma questão importante do social data é que são considerados dados imperfeitos. Esses tipos de dados coletados nas redes sociais estão sujeitos a sentimentos do momento, caracterizados como dados temporais. Portanto, precisam ser filtrados.
Os mesmos podem ser usados para publicidade e para decisões que precisam da instantaneidade: testes de produtos, melhorias emergenciais em atendimento, falhas nos serviços, reclamações de todos os tipos, aprimoramentos nos serviços, ou até outras adequações mais significativas.
Grandes organizações possuem equipes inteiras coletando informações nas redes sociais, fazendo um trabalho primoroso de Social Listening e transformando dados sociais em Social Intelligence.
Essas análises alimentam setores como: qualidade, atendimento, comercial e outras áreas que precisam ter uma percepção imediata do usuário e do cliente.
O que são dados estruturados e dados não estruturados?
Os dados podem se dividir em estruturados e não estruturados. Essas 2 formas vão desenhar toda estratégia de trabalho do profissional cientista de dados. Sabendo de que tipo são os dados, você poderá elaborar a estratégia de leitura e análise.
Dados estruturados
Os dados estruturados estão em um formato rígido padronizado. Exemplos de dados estruturados são os que conseguimos por meio de um formulário com perguntas específicas e com respostas limitadas.
Bancos de dados são o principal meio de exibição de dados estruturados, pois eles podem separar e organizar as informações em tabelas e, assim, estabelecer uma estrutura de leitura.
Dados não estruturados
Então se dados estruturados se encaixam em um formato rígido, o contrário disso são dados com maior flexibilidade, com algum grau de subjetividade. Dados não estruturados em sua grande maioria necessitam de uma interpretação para serem utilizados.
O que acontece com os dados não estruturados é que eles necessariamente irão passar por uma padronização, para que possam se encaixar no entendimento de uma máquina.
A alta complexidade dos dados não estruturados fará com que as empresas gerem processos para que os dados sejam computados.
Empresas e organizações que cuidam dos dados com essa atenção possuem a consciência de que as informações geradas pelos dados são ativos, de alto valor e merecem esse investimento de tempo.
O que é a Análise Exploratória de Dados e para que serve?
A Análise Exploratória de Dados de John Tukey (1915-2000) deu início e encorajou a linguagem da estática computacional. Esta família de ambientes de estatística computacional inclui a capacidade de visualização dinâmica altamente melhorada.
A colaboração de Tukey foi tão valiosa que permitiu aos estatísticos identificar valores atípicos, tendências e padrões em dados.
Esses estudos iniciais evoluíram e se tornaram a teoria estatística robusta e a estatística não paramétrica. Qual a função das duas novas estatísticas para análise de dados? Reduzir erros na formulação de modelos estatísticos.
Os objetivos da Análise Exploratória de Dados são:
- Sugerir hipóteses sobre as causas dos fenômenos observados;
- Avaliar pressupostos sobre os quais a inferência estatística se baseará;
- Apoiar a seleção de ferramentas e técnicas estatísticas apropriadas;
- Oferecer uma base para coleta posterior de dados por meio de surveys e experimentos.
Como usar a Análise Exploratória de Dados na prática
Uma ideia simples e que pode gerar excelentes soluções é fazer um brainstorming de perguntas, sobre determinado problema que sua organização está enfrentando.
Vamos deixar aqui registrado um método para reunir e mapear a Análise Exploratória de Dados:
- Envie os dados brutos para toda equipe
- Peça que cada um escreva 3 sugestões de hipóteses e depois analise junto os dados brutos coletados.
- Levantem pressupostos juntos e critiquem os dados.
- Criem novas perguntas, caso seja necessário.
- Caso as respostas não sejam respondidas pelos Dados Quantitativos disponíveis, pode ser o momento de inserir uma coleta de Dados Qualitativos para apoiar a Análise Exploratória de Dados.
Mais a frente falaremos sobre os dados quantitativos.
Os 4 tipos de análise de dados e as perguntas que as movem
Análise diagnóstica (O porquê que esse evento aconteceu?)
Esse tipo de análise de dados é usada para descobrir o porquê da ocorrência de algo, ou de alguma situação ou comportamento.
Para citar um exemplo, pense em uma rede de filiais de shopping. A análise diagnóstica poderia entrar com uma investigação do porquê algumas lojas estarem vendendo menos.
Nessa situação, poderíamos usar a análise diagnóstica para identificar os perfis dos clientes que não compraram uma determinada salada do cardápio. Nossa intenção poderia ser buscar entender o que motivou este comportamento do consumidor.
Análise descritiva (O que aconteceu?)
A análise descritiva busca entender algo que aconteceu. Portanto, ela:
- Identifica o problema que possa ser alvo de investigação
- Recolhe todos os dados
- Critica os dados
- Apresenta as informações
- Analisa e interpreta
A análise descritiva precisa descrever e tornar visível, legível o que aconteceu com aquela empresa, organização ou o que ocorreu naquela situação.
Análise preditiva ( O que acontecerá?)
A Análise preditiva utiliza:
- Comportamento humano;
- Dados;
- Insumos sociais;
- Estatísticas que foram repetidas e que passaram a ter um padrão.
Esse padrão se torna um algoritmo e assim ensina a máquina (machine learning) aquela repetição. O resultado dessa constância se torna uma previsão para comportamentos futuros.
Análise prescritiva (O que devo fazer?)
A análise prescritiva utiliza ferramentas estatísticas alinhadas à Gestão de Negócios e com foco no objetivo estratégico para alcançar os melhores resultados no menor tempo possível.
Essa análise, portanto, oferece dados, insumos para tomar as decisões e, assim, alcançar o futuro que a organização deseja.
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