Compreender a análise de dados: Um guia para principiantes
Antes de os dados poderem ser utilizados para contar uma história, têm de passar por um processo que os torne utilizáveis. Explore a função da análise de dados na tomada de decisões.
O que é a análise de dados?
A análise de dados é o processo de recolha, limpeza e modelação de dados para revelar informações significativas. Estes dados são depois trabalhados e passados para relatórios que apoiam o processo de tomada de decisões estratégica.
Tipos de análise de dados
Há muitos tipos diferentes de análise de dados. Cada tipo pode ser utilizado para responder a uma pergunta diferente.
Análise descritiva
A análise descritiva refere-se ao processo de análise de dados históricos para compreender tendências e padrões. Por exemplo, o sucesso ou o falhanço ao alcançar indicadores de desempenho cruciais, como ROI.
Um exemplo de análise descritiva é a geração de relatórios para oferecer uma descrição geral dos dados de vendas e financeiros de uma organização, oferecendo informações valiosas sobre atividades e resultados passados.
Análise preditiva
A análise preditiva utiliza dados históricos para ajudar a prever o que pode acontecer no futuro, como identificar tendências passadas nos dados para determinar se é provável que recorram.
Os métodos incluem uma gama de técnicas estatísticas e de aprendizagem automática, incluindo redes neurais, árvores de decisão e análise de regressão.
Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico ajuda a responder a perguntas sobre o que causou certos eventos ao olhar para indicadores de desempenho. As técnicas de análise de diagnóstico complementam a análise descritiva.
Geralmente, a análise de diagnóstico envolve detetar anomalias em dados (como uma mudança inesperada numa métrica), recolher dados relacionados com estas anomalias e utilizar técnicas estatísticas para identificar potenciais explicações.
Análise cognitiva
A análise cognitiva é um formulário sofisticado de análise de dados que vai além dos métodos tradicionais. Este método utiliza aprendizagem automática e processamento de linguagem natural para compreender, raciocinar e aprender com dados de uma forma que se parece com os processos de pensamento humano.
O objetivo da análise cognitiva é simular o pensamento humano para fornecer informações mais profundas, reconhecer padrões e fazer previsões.
Análise prescritiva
A análise prescritiva ajuda a responder a perguntas sobre o que precisa de acontecer a seguir para alcançar um certo objetivo ou alvo. Ao utilizar informações de análise prescritiva, as organizações podem tomar decisões orientadas por dados face à incerteza.
Os analistas de dados que realizam análise prescritiva contam muitas vezes com aprendizagem automática para encontrar padrões em grandes modelos semânticos e estimar a probabilidade de vários resultados.
análise de analyticsText
A análise de texto é uma forma de ensinar aos computadores a compreender linguagem humana. Envolve a utilização de algoritmos e outras técnicas para extrair informação de grandes quantidades de dados de texto, como publicações de redes sociais ou pré-visualizações de clientes.
A análise de texto ajuda os analistas de dados a decifrar o que as pessoas estão a dizer, encontrar padrões e obter informações que possam ser utilizadas para tomar melhores decisões em campos como negócios, marketing e investigação.
O processo de análise de dados
Compilar e interpretar dados para que possam ser utilizados na tomada de decisões é um processo detalhado e requer uma abordagem sistemática. Eis os passos que os analistas de dados seguem:
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1. Definir os seus objetivos.
Defina claramente o objetivo da sua análise. A que pergunta específica está a tentar responder? Que problema quer resolver? Identifique os seus principais objetivos. Isto guiará todo o processo.
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2. Recolher e consolidar os seus dados.
Recolha os seus dados de todas as origens relevantes através de software de análise de dados. Certifique-se de que os dados são representativos e abrangem realmente as variáveis que quer analisar.
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3. Selecionar os seus métodos analíticos.
Investigue os vários métodos de análise de dados e selecione a técnica que melhor se alinha com os seus objetivos. Muitas soluções de software de análise de dados gratuitas oferecem algoritmos e métodos incorporados para facilitar este processo de seleção.
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4. Limpar os seus dados.
Escrutine os seus dados quanto a erros, valores em falta ou inconsistências através de funcionalidades de limpeza já incorporadas no seu software de análise de dados. Limpar os dados garante precisão e fiabilidade na sua análise e é uma parte importante da análise de dados.
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5. Desvendar informações valiosas.
Investigue os seus dados para desvendar padrões, tendências e relações. Utilize métodos estatísticos, algoritmos de aprendizagem automática ou outras técnicas analíticas alinhadas com os seus objetivos. Este passo transforma dados não processados em informações valiosas.
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6. Interpretar e visualizar os resultados.
Examine os resultados das suas análises para compreender as suas implicações. Ligue estes resultados com os seus objetivos iniciais. Depois, tire partido das ferramentas de visualização no software de análise de dados gratuito para apresentar as suas informações num formato mais digerível.
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7. Tomar uma decisão informada.
Utilize as informações obtidas com a sua análise para informar os seus próximos passos. Pense em como estes resultados podem ser utilizados para melhorar processos, otimizar estratégias ou melhorar o desempenho geral.
Ao seguir estes passos, os analistas podem abordar sistematicamente grandes conjuntos de dados, dividindo as complexidades e garantindo que os resultados são acionáveis para os decisores.
A importância da análise de dados
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A análise de dados é crítica porque ajuda os decisores empresariais a decifrar a informação que recolhem no nosso mundo cada vez mais orientado por dados. Imagine que tem um enorme monte de peças de puzzle (dados) e quer ver a perspetiva mais geral (informações). A análise de dados é como pôr essas peças de puzzle juntas, transformando esses dados em conhecimento, para revelar o que é importante.
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Quer seja um decisor empresarial a tentar decifrar as preferências dos clientes ou um cientista a estudar tendências, a análise de dados é uma ferramenta importante que nos ajuda a compreender o mundo fazer escolhas informadas.
Métodos de análise de dados principais
Análise quantitativa
A análise quantitativa lida com números e medidas (por exemplo, olhar para resultados de um inquérito recolhidos através de classificações). Ao realizar a análise quantitativa, utilizará exclusivamente métodos matemáticos e estatísticos e responderá a perguntas como “quanto” e “quantos”.
Análise qualitativa
A análise qualitativa é sobre compreender o significado subjetivo atrás dos dados não numéricos. Por exemplo, analisar respostas de entrevistas ou olhar para imagens para compreender emoções. A análise qualitativa procura padrões, temas ou informações e está principalmente interessada em profundidade e detalhe.
Soluções e recursos de análise de dados
Excel
Transforme os seus dados em informações acionáveis e visualize os resultados com facilidade.
Microsoft 365
Processe dados e transforme ideias em realidade com aplicações inovadores, incluindo o Excel.
A importância de fazer cópias de segurança de dados
Saiba como criar cópias de segurança dos seus dados e dispositivos para ter tranquilidade e segurança adicional.
Copilot no Excel
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Modelo de despesas do Excel
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