O QUE É ANÁLISE DE DADOS

A análise de dados é o processo de examinar grandes volumes de informações para extrair conhecimentos valiosos que podem ser usados para a tomada de decisões.
Com o desenvolvimento da tecnologia, as empresas passaram a armazenar um enorme volume de dados relativos a comercio online, financeiro, produção, etc.
Porém não basta armazenar uma quantidade enorme de dados, mas saber como tirar proveito deles, usando técnicas e ferramentas adequadas, para explorar o valor oculto neles e transformá-los em resultados práticos e mensuráveis.
Sem um trabalho de organização, filtragem e analise acabamos com um monte de dados desordenados, sem significado prático, o que nos impede de aproveitar todo o potencial que eles podem oferecer.
A análise de dados é justamente o processo que permite extrair padrões, identificar tendências e prever comportamentos a partir dessas informações.
Atualmente, quem entende de dados tem uma grande vantagem em qualquer área – seja para melhorar deu currículo, ou criar um negócio próprio.
Vamos entender como os dados estão por trás das decisões em várias áreas tais como Financeiro, Tecnologia, Saúde, Administração e Economia

QUAIS SÃO OS TIPOS DE ANÁLISE DE DADOS?

São classificadas como: Análise Descritiva, Preditiva, Prescritiva, Diagnóstica

Análise descritiva

Demonstra o que aconteceu
Essa análise descreve o que aconteceu, podendo exibir os dados de diversas formas, agrupando, sub-totalizando, classificando.
Ou seja, ela apresenta os dados em diferentes formas, como o analista acredita, ser relevante para os usuários.

Análise diagnóstica

Demonstra porque aconteceu
Este tipo de análise tem por objetivo apontar as ocorrências demonstradas na análise descritiva, que divergem do padrão.
E tentar entender por que alguma ocorrência diferente aconteceu, e as possíveis causas e efeitos.

Análise preditiva

Prevê o que provavelmente acontecerá no futuro?
Baseia-se em dados históricos para prever eventos futuros.
Ela não adivinha o que irá acontecer, mas sim, com base em algorítimos, faz uma previsão do que deve acontecer se determinadas condições se confirmarem.

Análise pescritiva

A análise prescritiva procura identificar os caminhos que devem ser tomados, para corrigir eventuais problemas previstos pela análise preditiva.


APLICAÇÕES DE ANÁLISE DE DADOS

A análise de dados tem aplicações em praticamente toda as áreas. Por exemplo:
    Negócios
  • Análise de mercado
  • Segmentação de clientes
    Finanças
  • Detecção de fraudes
  • Avaliação de crédito
  • Análise de risco
  • Investimentos
    Industria
  • Otimização da produção
  • Avaliação de perdas nos processos
    Economia
  • Comercio internacional/ Balança comercial
  • Previsão econômica (PIB, Inflação, etc.)
  • Acompanhamento dos indicadores econômicos
  • Mercado de trabalho
    Saúde
  • Prevenção e diagnóstico de doenças
  • Pesquisa em saúde mental
  • Gestão de hospitais
    Agronegócio
  • Previsão de safras
  • Risco climático

FERRAMENTAS PARA SE FAZER ANÁLISE DE DADOS

Existem uma grande quantidade de ferramentas para se fazer análise de dados. Algumas mais populares, outras mais sofisticadas e avançadas.
A escolha da ferramenta dependerá muito o tipo de análise que se pretende, e também do volume de dados que se quer analisar.
As ferramentas mais conhecidas são as planilhas: Excel e Google sheets. Possuem recursos básicos para análise de dados, porém atendem a maioria das necessidades dos usuários.
Ferramentas como Python, R são linguagens de programação, que atuam sobre um banco de dados. Contém bibliotecas especificas para tratamento e manipulação de dados.

QUAIS AS ETAPAS PARA SE REALIZAR UMA ANÁLISE DE DADOS?

Independente do tipo de análise ou da aplicação, uma sequencia de etapas é fundamental que seja utilizada. As mais importantes:
  • Definição do problema: identifique claramente qual é o objetivo da análise de dados e quais são as perguntas que se deseja responder.
  • Levantamento dos dados: selecione as fontes do dados necessários para a análise.
  • Depuração dos dados: verifique a qualidade dos dados coletados, corrija possíveis erros e padronize os formatos.
  • Aplique as tecnicas estatística para extrair os resultados dos dados, (dispersão, correlação, regressão, etc).
  • Obtenha o resultado final: represente os resultados da análise de forma visual, por meio de gráficos, tabelas e dashboards.
  • Interpretação dos resultados: analise os insights obtidos a partir dos dados.

COMO SE TORNAR UM ANALISTA DE DADOS?

Existem várias formas de você estudar análise de dados. Desde cursos universitários em universidades públicas ou particulares, como cursos técnicos, muitos até de ensino a distância, gratuitos e pagos. Vamos citar alguns:

Ciência de Dados — Governo Digital Curso gratuito, do governo federal. Ensino a distância, composto por vários módulos. Alguns são restritos a funcionários do governo, mas outros são de livre acesso a qualquer pessoa.

Introdução à Ciência de Dados | FGV Curso online e gratuito, da Fundação Getúlio Vargas. É de acesso geral, porém recomendado a profissionais que já atuam na área de Tecnologia.

E várias outras instituições, que oferecem bons cursos na área de dados, por exemplo: Udemy, Coursera, Alura, e outras
A maioria são online. Os cursos são compostos por vários módulos, tais como, introdução a análise de dados, estatística, programação (Python, R, SQL) e ferramentas (excel, Power BI, Google sheets).