Análise de Dados: o que é, quais os tipos e ferramentas? Guia completo |

Em um mundo cada vez mais inundado por informações, a análise de dados se destaca como uma ferramenta primordial para transformar dados brutos em insights acionáveis, impulsionando o sucesso em diversas áreas.

No século XXI, a análise de dados emergiu como um pilar fundamental na tomada de decisões informadas, seja no âmbito dos negócios, na ciência ou na política.

Este guia completo irá te levar em uma jornada profunda pelo universo da análise de dados, desvendando seus conceitos, metodologias, ferramentas e aplicações.

O que é e qual o objetivo da análise de dados?

A análise de dados vai além da mera organização e estruturação de informações. É um processo científico que extrai insights pertinentes de dados brutos, utilizando técnicas estatísticas, ferramentas de visualização e aprendizado de máquina.

Através da análise de dados, você pode:

Compreender o passado: identificar padrões e tendências em dados históricos para entender melhor o que aconteceu e por quê.

Prever o futuro: utilizar modelos preditivos para estimar o que pode acontecer e tomar decisões mais informadas.

Otimizar o presente: extrair insights dos dados para identificar oportunidades de melhoria e otimizar processos e estratégias.

Metodologia: roteiro detalhado para extrair insights

O processo de análise de dados segue um roteiro estruturado, dividido em seis etapas. Confira quais são elas:

1. Definição do objetivo

Perguntas chave: o que você quer alcançar com a análise? Quais informações você precisa para tomar decisões mais inteligentes?

Exemplos:

Aumentar as vendas em 10% nos próximos seis meses;
Reduzir a taxa de churn em 5%;
Identificar os fatores que influenciam a satisfação do cliente.

Depois de definir os objetivos, é hora de começar a coleta.

2. Coleta de dados

A coleta dos dados pode ser feita por meio de fontes de dados internas e externas.

Internas: registros de vendas, dados de clientes, logs de sistemas.

Externas: pesquisas de mercado, dados do governo, mídias sociais.

Além disso, os métodos de coleta podem ser automatizados ou manuais.

Automação: APIs, web scraping.

Manual: pesquisas, entrevistas.

3. Limpeza e preparação

Feita a coleta, é hora de limpar e preparar os dados. Para isso, são necessários três passos:

Tratamento de dados inconsistentes, incompletos ou ausentes;
Normalização dos dados para garantir a coerência;
Organização dos dados em um formato adequado para análise.

4. Análise

Agora é o momento de iniciar a análise. Para isso, existem algumas formas de analisar os dados para chegar às conclusões. Confira.

Técnicas estatísticas: média, mediana, desvio padrão, correlação, regressão.

Visualizações de dados: gráficos, tabelas, mapas.

Aprendizado de máquina: regressão linear, k-means clustering, redes neurais artificiais.

5. Interpretação

Feita a análise dos dados, o passo seguinte é interpretar as informações colhidas.

Extração de insights dos dados;
Identificação de padrões e tendências;
Formulação de conclusões e insights acionáveis.

6. Comunicação

Para apresentar os resultados identificados na interpretação, podem ser usados os seguintes recursos:

Apresentação dos resultados da análise de forma clara e concisa;
Utilização de linguagem e recursos visuais adequados ao público-alvo;
Criação de dashboards e relatórios interativos.

Tipos de análise de dados

Entender os diferentes tipos de análises de dados é primordial para qualquer profissional que deseja extrair o máximo valor das informações disponíveis.

De análises descritivas que mapeiam o passado, a abordagens preditivas que preveem o futuro, passando por análises prescritivas que oferecem caminhos a seguir, cada tipo tem seu valor e aplicação específicos.

Confira a seguir:

Análise descritiva

O que aconteceu?

Objetivo:

Descrever os dados e resumir suas características principais.

Técnicas:

Estatísticas descritivas, visualizações básicas.

Análise diagnóstica

Por que aconteceu?

Objetivo:

Identificar as causas e raízes de um problema ou questão.

Técnicas:

Testes de hipóteses, análise de correlação, regressão linear.

Análise preditiva

O que pode acontecer?

Objetivo:

Fazer previsões sobre o futuro com base em dados históricos.

Técnicas:

Modelos de regressão, séries temporais, aprendizado de máquina.

Análise prescritiva

O que devemos fazer?

Objetivo:

Recomendar ações e decisões para otimizar resultados.

Técnicas:

Otimização, simulação, algoritmos de decisão.

Para auxiliar e melhor nos processos de análise de dados, algumas ferramentas da Microsoft podem ser utilizadas. Abaixo, vamos falar sobre duas delas.

Power BI para análise de dados

O Power BI da Microsoft se destaca como uma das ferramentas de Business Intelligence (BI) mais populares e completas para análise de dados.

Criada em 2005, foi classificada pela Gartner, uma renomada empresa de consultoria e pesquisa, como líder no Quadrante Mágico de 2023 para Plataformas de Analytics e Business Intelligence.

Isso porque a ferramenta permite que você:

1. Conecte-se a diversas fontes de dados

Facilidade de integração: conecte-se a bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL, arquivos Excel, APIs e muito mais, tudo em um único ambiente.

Ampla variedade de conectores: o Power BI oferece uma gama extensa de conectores pré-construídos para facilitar a conexão com diferentes fontes de dados, desde sistemas internos até plataformas de nuvem.

Conectividade em tempo real: acesse dados em tempo real de diversas fontes, permitindo análises instantâneas e insights mais precisos.

2. Explore e visualize seus dados de forma interativa:

Crie dashboards e relatórios personalizados: utilize uma interface intuitiva de arrastar e soltar para criar dashboards e relatórios interativos e visualmente atraentes.

Visualizações de dados de alta qualidade: explore seus dados através de uma ampla variedade de visualizações, como gráficos, tabelas, mapas e muito mais, para identificar padrões e tendências com clareza.

Interação e filtragem: interaja com seus dashboards e relatórios para obter insights mais profundos, filtrando e segmentando dados de acordo com suas necessidades.

3. Aplique análises avançadas para extrair insights valiosos:

Modelos de dados poderosos: crie modelos de dados complexos para realizar análises multidimensionais e obter uma visão holística de seus dados.

Medidas e indicadores chave de desempenho (KPIs): defina medidas e KPIs relevantes para acompanhar o desempenho e tomar decisões baseadas em dados.

Análise preditiva: utilize recursos de Machine Learning para realizar previsões e identificar tendências futuras, permitindo uma tomada de decisão mais proativa.

4. Colabore e compartilhe seus insights com facilidade:

Compartilhamento online: publique seus dashboards e relatórios online para que outros usuários possam acessá-los e interagir com eles em tempo real.

Colaboração em equipe: trabalhe em equipe em dashboards e relatórios, permitindo uma análise de dados mais colaborativa e eficiente.

Integração com o Microsoft Teams: compartilhe seus insights diretamente no Microsoft Teams para facilitar a comunicação e a colaboração entre os membros da equipe.

5. Benefícios do Power BI para empresas e profissionais:

Melhoria na tomada de decisões: baseie suas decisões em dados concretos e insights acionáveis para aumentar a eficiência e o sucesso.

Otimização de processos: identifique gargalos e oportunidades de otimização para aumentar a produtividade e reduzir custos.

Descoberta de novas oportunidades: descubra novas oportunidades de mercado, desenvolva produtos e serviços mais eficazes e aperfeiçoe suas estratégias de marketing e vendas.

Aumento da competitividade: obtenha uma vantagem competitiva no mercado ao tomar decisões mais inteligentes e eficientes baseadas em dados.

Setores de empresas que se beneficiam do Power BI

Finanças: análise de desempenho financeiro, acompanhamento de KPIs, previsão de tendências do mercado.

Varejo: Análise de vendas, segmentação de clientes, otimização de campanhas de marketing.

Saúde: análise de dados de pacientes, acompanhamento de indicadores de saúde, monitoramento de qualidade de atendimento.

Manufatura: controle de qualidade, otimização da produção, análise de custos.

Recursos Humanos: análise de turnover, recrutamento e seleção de talentos, treinamento e desenvolvimento.

Python: a linguagem de programação para analistas de dados

O Python é uma linguagem de fácil aprendizado e uso, por isso, tornou-se uma das mais escolhidas por profissionais analistas de dados.

Além disso, a facilidade de leitura e escrita não apenas acelera o desenvolvimento, mas também facilita a manutenção e atualização do código por outros.

Possui uma ampla gama de bibliotecas específicas para análise de dados, sendo as mais conhecidas as citadas abaixo.

Bibliotecas do Python

Pandas: praticamente sinônimo de análise de dados em Python. Oferece estruturas de dados flexíveis, como DataFrames, que facilitam a manipulação e análise de dados complexos, permitindo filtragem, agregação, e transformações com facilidade.
NumPy: essencial para cálculos numéricos. Suas capacidades de manipulação de arrays multidimensionais e vasta coleção de funções matemáticas aceleram operações que seriam tediosas e lentas caso fossem feitas diretamente em Python puro.
Matplotlib e Seaborn: são as ferramentas go-to para visualização de dados. Enquanto Matplotlib oferece uma fundação sólida para gráficos customizáveis, Seaborn trabalha em cima dela, simplificando a criação de visualizações estatísticas atraentes.
Scikit-learn: uma biblioteca de aprendizado de máquina que fornece uma ampla gama de algoritmos supervisionados e não supervisionados em Python. É conhecida por sua API consistente e por ser acessível, mas suficientemente poderosa para ser usada em pesquisas.

Aplicações e integração do Python

Python também é amplamente utilizado em áreas avançadas como aprendizado de máquina (machine learning), aprendizado profundo (deep learning), processamento de linguagem natural (NLP) e ciência de dados em geral.

Desse modo, permite aos profissionais de dados expandir facilmente seu leque de habilidades e aplicativos de seus projetos.

Além disso, ele se integra bem com outras linguagens e tecnologias, permitindo a inclusão de código Python em projetos maiores ou o uso de Python para automatizar tarefas específicas em sistemas existentes.

Em resumo, Python oferece uma combinação única que o torna indispensável para análise de dados. Se você está começando sua jornada em dados ou procurando expandir suas habilidades, Python é uma escolha sólida que abre portas para inúmeras oportunidades no vasto campo da ciência de dados.

Analista de dados: uma profissão em ascensão

A profissão de analista de dados combina habilidades técnicas e analíticas para transformar grandes volumes de dados brutos em insights acionáveis. Por isso, esses profissionais são essenciais nas organizações modernas, apoiando decisões estratégicas através de análises precisas e visualizações de dados.

Com a crescente importância da análise de dados em todos os setores, a profissão de analista de dados se tornou uma das mais requisitadas do mercado. Analistas qualificados possuem alta demanda e salários atrativos.

Para trilhar esse caminho, invista em:

1. Fundamentos de dados

Manipulação de dados: proficiência em linguagens de programação como Python ou R, com uma compreensão sólida de bibliotecas como Pandas e NumPy para Python, ou dplyr e ggplot2 para R.
Bancos de dados e SQL: habilidade para consultar e manipular dados de bancos de dados relacionais usando SQL é fundamental, dado que muitos sistemas de BI extraem dados de tais fontes.

2. Ferramentas de Business Intelligence e visualização de dados

Ferramenta de BI: conhecimento de ferramentas de BI, como o Power BI, crucial para a criação de dashboards e relatórios interativos.
Visualização de dados: capacidade de traduzir dados complexos em visualizações claras e intuitivas, entendendo princípios de design de informação para comunicar eficazmente os insights.

3. Análise estatística e modelagem de dados

Estatística: compreensão sólida de estatísticas, incluindo probabilidades, inferência estatística, e testes de hipóteses, para analisar e interpretar conjuntos de dados.
Modelagem de dados: familiaridade com modelos estatísticos e de machine learning para previsão e análise de tendências.

4. Inteligência de negócios e compreensão do setor

Conhecimento do nicho: compreensão profunda do setor específico em que trabalha, incluindo jargões, processos de negócios e desafios únicos.
Habilidades de BI: capacidade de entender e aplicar conceitos de BI para extrair insights que suportem objetivos de negócios estratégicos.

5. Habilidades de comunicação e colaboração

Comunicação de dados: habilidade para comunicar descobertas complexas de forma clara e persuasiva para públicos não técnicos, incluindo executivos e partes interessadas de negócios.
Trabalho em equipe: colaborar efetivamente com equipes multidisciplinares, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados, designers de produto e gestores de projeto.

6. Pensamento crítico e resolução de problemas

Análise crítica: capacidade de questionar criticamente os dados e as análises, identificando e corrigindo erros, e compreendendo as limitações dos dados e métodos usados.
Resolução de problemas: habilidade para aplicar abordagens analíticas para resolver problemas complexos de negócios, desenvolvendo soluções inovadoras baseadas em dados.

7. Aprendizado contínuo

Atualização constante: o campo da análise de dados e BI está em constante evolução, com novas ferramentas, técnicas, e melhores práticas emergindo regularmente. Manter-se atualizado é essencial.

Conclusão

A análise de dados é uma habilidade valiosa que agrega diferenciação competitiva em qualquer área. Ao dominar seus conceitos, metodologias e ferramentas, você estará apto a transformar dados em insights que impulsionam a tomada de decisões inteligentes e o alcance de resultados extraordinários.

Por esse motivo, é muito importante buscar capacitação na área. Quer começar na área de análise de dados? Comece com o nosso curso de Power Bi gratuito.