O que é análise de dados? Pesquisa, tipos e exemplo

Por: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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A análise de dados é o processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para que uma organização possa extrair informações relevantes.tracExtrair informações úteis e agir de acordo com elas. Cinco técnicas e uma estrutura de fluxo de trabalho em seis fases dão forma ao trabalho.

  • 🔘 Definição: Limpeza, transformação e modelagem de registros brutos em informações que auxiliem na tomada de decisões de negócios.
  • ☑️ Cinco técnicas: As análises textuais, estatísticas, diagnósticas, preditivas e prescritivas respondem a questões progressivamente mais difíceis.
  • ✅ Escada de perguntas: Cada técnica parte do que aconteceu, para o porquê, para o que é provável e, finalmente, para o que fazer.
  • 🧪 Seis fases: As etapas de levantamento, coleta, limpeza, análise, interpretação e visualização de requisitos são executadas em sequência.
  • 🛠️ Ferramentas: Planilhas, SQL, PythonAs plataformas de R e de inteligência de negócios abrangem a maioria das cargas de trabalho de análise.
  • ⚠️ Qualidade dos dados: Registros duplicados, campos em branco e espaços em branco indesejados distorcem todos os resultados produzidos posteriormente.
Saiba Mais

O que é Análise de Dados?

O que é análise de dados?

A análise dos dados A análise de dados é definida como um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões de negócios. O objetivo da análise de dados é extrair informações relevantes para a tomada de decisões de negócios.tracExtrair informações úteis dos dados e tomar uma decisão com base nessa análise.

Um exemplo simples de análise de dados ocorre sempre que tomamos uma decisão no dia a dia, pensando no que aconteceu da última vez ou no que acontecerá se escolhermos uma determinada opção. Isso nada mais é do que analisar nosso passado ou nosso futuro e decidir com base nisso, reunindo memórias do passado ou expectativas do futuro. Um analista faz o mesmo para fins comerciais, e isso se chama análise de dados.

A análise de dados está inserida no campo mais amplo de Ciência dados, que também abrange engenharia de dados, aprendizado de máquina e implantação.

Por que a análise de dados é importante?

Para expandir seus negócios e até mesmo crescer na vida, às vezes tudo o que você precisa fazer é analisar.

Se o seu negócio não está crescendo, você precisa olhar para trás, reconhecer seus erros e elaborar um novo plano para não repeti-los. E mesmo que seu negócio esteja crescendo, você precisa olhar para o futuro e buscar um crescimento ainda maior. Tudo o que você precisa fazer é analisar os dados e os processos da sua empresa.

Ferramentas de análise de dados

Cada fase descrita abaixo é realizada com software, e a captura de tela abaixo mostra o tipo de interface que uma ferramenta de análise apresenta.

Interface da ferramenta de análise de dados mostrando um conjunto de dados pronto para exploração.
Ferramentas de análise de dados

As ferramentas de análise de dados facilitam o processamento e a manipulação de dados, a análise das relações e correlações entre conjuntos de dados e a identificação de padrões e tendências para interpretação. Planilhas eletrônicas abrangem pequenos conjuntos de dados, consultas SQL abrangem o data warehouse, Python e R As plataformas de Business Intelligence (BI) lidam com estatísticas e modelagem, e publicam os resultados em um painel de controle. Aqui está uma lista completa de ferramentas usado em pesquisa.

Tipos de análise de dados: técnicas e métodos

Existem vários tipos de analise de dados Existem técnicas baseadas em negócios e tecnologia. No entanto, os principais métodos de análise de dados são:

  • análise de texto
  • Análise estatística
  • Análise diagnóstica
  • Análise preditiva
  • Análise prescritiva

Os cinco tópicos se complementam. A tabela abaixo mostra a pergunta que cada um responde, antes que as seções seguintes os expliquem individualmente.

Técnica Pergunta que responde Saída típica
análise de texto Que padrões se escondem em textos não estruturados? Temas, palavras-chave, regras extraídas
Análise estatística O que aconteceu? Painéis de controle, estatísticas resumidas
Análise diagnóstica Por que isso aconteceu? Causas raiz, padrões de comportamento
Análise preditiva O que é provável que aconteça? Previsões, pontuações de risco
Análise prescritiva O que devemos fazer sobre isso? Ações Recomendadas

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Análise de Texto

A análise de texto também é conhecida como mineração de dados. É um dos métodos de análise de dados usados ​​para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados usando bancos de dados ou ferramentas de mineração de dadosTransforma dados brutos em informações comerciais. As ferramentas de Business Intelligence (BI) disponíveis no mercado são usadas para tomar decisões estratégicas de negócios. Em geral, oferece uma maneira de extrair informações valiosas dos negócios.tract e examinar os dados, extrair padrões e, finalmente, interpretar os dados.

Análise Estatística

A análise estatística mostra "O que aconteceu?" usando dados históricos em forma de painéis de controle. Ela inclui a coleta, análise, interpretação, apresentação e modelagem de dados, e funciona com um conjunto de dados completo ou com uma amostra. Existem duas categorias desse tipo de análise: análise descritiva e análise inferencial.

DescriptAnálise iva

DescriptA análise sintática resume dados completos ou uma amostra de dados numéricos. Ela apresenta a média e o desvio padrão para dados contínuos e porcentagens e frequências para dados categóricos.

Análise Inferencial

A análise inferencial trabalha com uma amostra extraída do conjunto completo de dados. Nesse tipo de análise, é possível chegar a conclusões diferentes a partir da mesma população, selecionando amostras distintas.

Análise de diagnóstico

A análise diagnóstica revela "Por que isso aconteceu?" ao encontrar a causa por trás da percepção obtida na análise estatística. Essa análise é útil para identificar padrões de comportamento nos dados. Se um novo problema surgir no seu processo de negócios, você pode recorrer a essa análise para encontrar padrões semelhantes, e há uma boa chance de que uma solução similar se aplique ao novo problema.

Análise Preditiva

A análise preditiva mostra "O que provavelmente acontecerá?" usando dados anteriores. Um exemplo simples de análise de dados: se no ano passado comprei dois vestidos com minhas economias e este ano meu salário dobrar, poderei comprar quatro vestidos. Claro que não é tão simples, pois é preciso considerar outras circunstâncias — os preços das roupas podem ter subido este ano, ou em vez de vestidos você pode querer uma bicicleta nova, ou talvez precise comprar uma casa.

Essa análise faz previsões sobre resultados futuros com base em dados atuais ou passados. Uma previsão é apenas uma estimativa; sua precisão depende da quantidade de informações detalhadas disponíveis e da profundidade da análise.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva combina as informações obtidas em todas as análises anteriores para determinar qual ação tomar em relação a um problema ou decisão atual. A maioria das empresas orientadas por dados utiliza a análise prescritiva porque as análises preditiva e descritiva, por si só, não são suficientes para melhorar o desempenho dos dados. Com base nas situações e problemas atuais, elas analisam os dados e tomam decisões.

Processo de Análise de Dados

A escolha de uma técnica responde à sua dúvida; o processo abaixo explica como o trabalho é realizado. processo de análise de dados Consiste em coletar informações utilizando um aplicativo ou ferramenta adequada que permita explorar os dados e encontrar padrões neles. Com base nessas informações, você pode tomar decisões ou chegar a conclusões.

A análise de dados consiste nas seguintes fases:

  • Coleta de requisitos de dados
  • A coleta de dados
  • Limpeza de dados
  • A análise dos dados
  • Interpretação dos dados
  • Visualização de dados

Coleta de requisitos de dados

Primeiramente, pense no motivo pelo qual deseja realizar essa análise de dados. Você precisa identificar o propósito ou objetivo da análise e decidir qual tipo de análise deseja executar. Nesta fase, você define o que analisar e como medir, além de esclarecer a razão da investigação e quais métricas serão utilizadas na análise.

Recolha de Dados

Após o levantamento de requisitos, você terá uma ideia clara do que precisa medir e quais devem ser seus resultados. Agora é hora de coletar dados com base nesses requisitos. Uma vez coletados, os dados devem ser processados ​​ou organizados para análise. Como os dados provêm de diversas fontes, mantenha um registro com a data de coleta e a fonte de cada conjunto de dados.

Limpeza de Dados

Os dados coletados podem não ser úteis ou podem ser irrelevantes para o seu objetivo, portanto, precisam ser limpos. Os dados coletados podem conter registros duplicados, espaços em branco desnecessários ou erros. Os dados devem estar limpos e sem erros. Essa fase deve ser realizada antes da análise, pois a qualidade da limpeza determina o quão próximo o resultado estará do esperado.

Análise de Dados

Uma vez que os dados são coletados, limpos e processados, estão prontos para análise. Ao manipular os dados, você pode descobrir que possui exatamente as informações necessárias ou que precisa coletar mais. Durante essa fase, você utiliza um software de análise de dados para compreender, interpretar e chegar a conclusões com base nos requisitos.

Interpretação dos dados

Após analisar seus dados, finalmente chegou a hora de interpretar os resultados. Você pode escolher como expressar ou comunicar a análise — de forma simples, em palavras, ou por meio de uma tabela ou gráfico. Em seguida, use os resultados do seu processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação.

Visualização de dados

A visualização de dados é muito comum no dia a dia e geralmente aparece na forma de gráficos e tabelas. Em outras palavras, os dados são apresentados graficamente para que o cérebro humano os compreenda e processe com mais facilidade. A visualização de dados é frequentemente usada para descobrir fatos e tendências desconhecidos. Ao observar relações e comparar conjuntos de dados, é possível revelar informações relevantes.

Perguntas Frequentes

A análise de dados examina um conjunto de dados existente para responder a uma pergunta definida. A análise de dados é a disciplina mais ampla que a envolve — coletando, armazenando, modelando e operacionalizando dados. No uso cotidiano, os dois termos são frequentemente tratados como sinônimos.

A análise quantitativa trabalha com números e responde a perguntas como "quantos", "com que frequência" e "em que quantidade" por meio de testes estatísticos. A análise qualitativa, por sua vez, trabalha com palavras, imagens e observações obtidas em entrevistas ou respostas abertas, e explica o significado e o contexto, em vez da magnitude.

A análise exploratória de dados é a primeira análise aberta de um conjunto de dados: distribuições, valores ausentes, outliers e relações entre pares, principalmente por meio de gráficos rápidos. Ela molda as hipóteses que serão testadas formalmente mais tarde, portanto, é feita antes de qualquer modelo ser ajustado.

Os dados reais chegam com duplicatas, códigos inconsistentes, formatos de data mistos e campos ausentes, e cada fonte adiciona suas próprias peculiaridades. Cada um desses defeitos se propaga para o resultado final, por isso os analistas costumam gastar a maior parte do tempo de um projeto preparando os dados.

SQL para extrair dados, uma planilha para verificações rápidas, Python or R Para fins estatísticos, é necessário ter uma ferramenta de visualização. Além das ferramentas, um analista precisa de conhecimento da área e da capacidade de explicar uma descoberta para pessoas que nunca veem o código.

Interpretar correlação como causalidade, amostrar um grupo que não representa a população, descartarping Valores discrepantes inconvenientes sem motivo aparente e a testagem de muitas hipóteses até que uma pareça significativa. Registrar cada decisão antecipadamente protege contra a maioria desses problemas.

Os recursos de IA agora estão presentes na maioria das ferramentas de análise: eles criam perfis de conjuntos de dados, propõem regras de limpeza, elaboram consultas a partir de perguntas em linguagem natural e redigem o resumo. Eles aceleram o processo. aprendizado de máquina trabalho, mas o analista ainda detém a interpretação.

Sim. Travas deslizantes portáteis Copiloto do GitHub Completa instruções pandas, dplyr e SQL a partir de um comentário que descreve o objetivo, o que remove a maior parte do código repetitivo. O Posit avisa que as sugestões não são determinísticas, portanto, revise cada linha gerada antes de confiar em um número.

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