O que é análise de dados?
Em cada uma dessas técnicas, várias operações e transformações de dados são usadas para analisar dados brutos. A estrutura e o esquema dos dados são definidos com antecedência a fim de serem otimizados para rápida pesquisa e geração de relatórios. Os dados são limpos, aprimorados e transformados para que possam atuar como a “fonte única da verdade” na qual os usuários podem confiar. A análise de dados é o processo de extrair insights corporativos valiosos, a partir de informações coletadas de diversas fontes da sua empresa. Desse modo, é possível auxiliar na tomada de decisão, melhorando os resultados.
Em primeiro lugar, é essencial definir suas metas e objetivos antes de iniciar a análise. É importante entender que perguntas você quer responder e que problemas deseja resolver para que possa focar sua análise e garantir que esteja obtendo os resultados desejados. Linguagens de programação, como Python, R e SQL, são opções mais poderosas para análise de dados. Essas linguagens oferecem maior flexibilidade e poder de processamento para lidar com grandes quantidades de dados e realizar análises mais complexas. Essa análise é utilizada para descobrir quais fatores influenciam um determinado resultado e para determinar a causa de discrepâncias nos dados.
Qual é a finalidade da análise de dados?
Com base na complexidade dos dados, estes podem ser movidos para o armazenamento, como data lakes ou data warehouses na nuvem. A análise de dados é a etapa do trabalho acadêmico em que você transforma dados numéricos ou dados qualitativos soltos em uma conclusão para solucionar seu problema de pesquisa. Nesse conteúdo você vai aprender um pouco mais sobe os tipos de análise de dados e entender como você deve fazer em seu trabalho acadêmico. Assim, o que eram dados confusos se tornam informações certeiras que dão base para importantes decisões. Uma gestão baseada em dados tem maior capacidade de entender cada perspectiva do negócio, ou seja, todas as áreas e seus resultados, o que naturalmente tem impacto na empresa. Mais do que simplesmente captar as informações e fazer uma leitura, a análise ajuda a entender o desempenho da empresa de maneira profunda, seja internamente, seja diante do mercado.
Os principais mecanismos de pesquisa na internet fazem o uso da ciência de dados em conjunto com o aprendizado de máquina para encontrar o resultado mais refinado em frações de segundos. A rapidez dos motores de busca atuais só é possível graças à ciência de dados. Para selecionar apenas algumas colunas específicas de um dataframe, utiliza-se df[[‘coluna1’, ‘coluna2’, ‘colunaN’]]. Selecionar colunas é útil para focar a análise apenas nas colunas de interesse, aplicar transformações ou análises estatísticas em subconjuntos de dados e reduzir a dimensão e complexidade, melhorando a performance. Em um mundo onde o tempo é um recurso escasso e a pressão para resultados rápidos é constante, o uso inteligente de dados torna-se imperativo. Esse processo envolve a remoção de inconsistências nos dados, identificação de valores ausentes e a transformação dos dados no geral, para que sejam organizados e disponibilizados para as análises com mais precisão.
Por que a análise de dados é importante?
A sua conclusão também pode compreender tópicos para pesquisas futuras ou sugestões para novos trabalhos. Isso acontece quando você chegou à conclusão de que a pesquisa deve prosseguir para analisar alguma informação adicional. Você pode apresentar um destaque, que é o que você descobriu de mais importante com sua pesquisa.
Esse princípio, mais conhecido como regra 80-20, nos diz que 80% dos efeitos são explicados por 20% das causas principais. Ou seja, se solucionarmos esses 20% principais, acabamos com boa parte dos problemas. O propósito da EDA é examinar as correlações entre diferentes fatos e eventos bootcamp de programação através do estudo de um conjunto de dados, descobrindo novas relações que têm potencial de agregar à estratégia do negócio. A análise exploratória de dados, também conhecida como EDA (Exploratory Data Analysis), é uma variação da análise descritiva, que já estudamos anteriormente.
Os principais desafios da análise de dados
Para empresas que querem fazer gestão desde o primeiro dia, a análise de dados se torna um dos principais pontos vitais. Isso mesmo, a análise preditiva fornece os recursos necessários para avaliar o histórico de informações e projetar quais vão ser os comportamentos no futuro. Insights que se transformem em ações estratégicas para tomar decisões cada vez mais precisas, não seguindo suposições ou tendências vazias e pouco efetivas para as necessidades da empresa. Além disso, a capacitação apresenta a linguagem Python, ajudando a compreender a importância dos dados para otimizar processos em várias áreas. Para a análise de dados, esse recurso é valioso, pois permite o armazenamento de dados, a construção de planilhas robustas, gráficos e cálculos para garantir a confiabilidade das análises.
Tendo em mãos a tecnologia necessária para trabalhar na captação e no enriquecimento dos dados, você pode se dedicar a tomar decisões — que serão mais rápidas, seguras e eficazes. A contratação de uma boa ferramenta de análise de dados é uma virada de jogo para a redução dos esforços para coletar e interpretar esses insumos. Afinal, como https://www.varginhaonline.com.br/206522/curso-de-desenvolvimento-web-voce-preparado-para-o-mercado-de-trabalho.html vimos, fazer isso de forma manual é extremamente trabalhoso e passível de erros. Entretanto, essas tarefas são complexas e exigem muita estratégia e planejamento. Assim, enquanto a descritiva cuida da análise de crédito, ela foca em traçar um perfil de comportamento do consumidor e melhorar suas ações de marketing e vendas, por exemplo.