Como analisar dados para sua empresa em 5 etapas

Big data é um grande negócio. A rápida digitalização de nossa sociedade resultou em um crescimento de dados sem precedentes. E, com o advento de novas tecnologias e infraestruturas, como a realidade virtual, o metaverso, a Internet das Coisas (IoT) e o 5G, essa tendência provavelmente continuará no futuro. Portanto, é fundamental que você saiba como analisar os dados. 

Os dados se tornaram um dos ativos mais preciosos da economia do século 21. Governos, empresas e indivíduos usam dados para melhorar seus processos de tomada de decisão. Isso resultou em uma enorme demanda por profissionais qualificados para processar e analisar grandes quantidades de dados.

No entanto, muitas empresas ainda têm dificuldades para gerenciar e entender os dados. De acordo com uma pesquisa realizada pela Splunk, 55% de todos os dados coletados pelas empresas são considerados "dados obscuros", ou seja, dados que as empresas coletam durante suas atividades comerciais regulares, mas não utilizam. Embora às vezes as empresas simplesmente não estejam cientes da existência de dados, na maioria dos casos, as empresas não analisam os dados porque não têm o talento certo para isso.

O treinamento de funcionários por meio de programas internos de ciência de dados é uma das melhores estratégias para lidar com a escassez de cientistas de dados. Ao contrário do que se pensa, você não precisa de um diploma avançado em estatística ou de um doutorado em ciência da computação para começar a analisar dados. O mercado tem muitas opções para todos os tipos de pessoas e situações. Por exemplo, no DataCamp, oferecemos treinamento abrangente sobre dados para indivíduos e organizações. 

Neste artigo, apresentaremos o processo de análise de dados. Apresentaremos uma estrutura fácil, o fluxo de trabalho da ciência de dados, com etapas simples que você precisa seguir para passar de dados brutos a insights valiosos.

Como analisar dados com o fluxo de trabalho da ciência de dados

Quando os profissionais de dados iniciam um novo projeto que envolve análise de dados, eles geralmente seguem um processo de cinco etapas. É o que chamamos de fluxo de trabalho de ciência de dados, cujas partes você pode ver abaixo:

1. Identificar questões comerciais
2. Coletar e armazenar dados
3. Limpar e preparar dados
4. Analisar dados
5. Visualizar e comunicar dados

O fluxo de trabalho da ciência de dados

Nas seções a seguir, veremos mais detalhadamente cada uma das etapas.

Embora possa haver variações no fluxo de trabalho da ciência de dados, dependendo da tarefa, é importante manter uma estrutura coerente e bem definida sempre que você iniciar um novo projeto de dados. Ela ajudará você a planejar, implementar e otimizar seu trabalho.

1. Identificar as perguntas de negócio

Os dados são tão bons quanto as perguntas que você faz. Muitas organizações gastam milhões coletando dados de todos os tipos de diferentes fontes, mas muitas não conseguem gerar valor a partir deles. A verdade é que, independentemente da quantidade de dados que sua empresa possua ou do número de cientistas de dados que compõem o departamento, os dados só se tornam um divisor de águas quando você identifica as perguntas de negócio certas. 

A primeira etapa para transformar dados em insights é definir um conjunto claro de objetivos e perguntas. Abaixo você encontra uma lista de exemplos:

• O que a empresa precisa? 
• Que tipo de problema estamos tentando resolver? 
• Como os dados podem ajudar a resolver um problema ou uma questão comercial? 
• Que tipo de dados são necessários?
• Quais linguagens de programação e tecnologias vamos usar? 
• Que metodologia ou técnica vamos usar no processo de análise de dados?
• Como vamos medir os resultados? 
• Como as tarefas de dados serão compartilhadas entre a equipe?

Ao final desta primeira etapa do fluxo de trabalho da ciência de dados, você deve ter uma ideia clara e bem definida de como proceder. Este esboço ajudará você a navegar pela complexidade dos dados e a atingir suas metas.

Não se preocupe em dedicar mais tempo a essa etapa. Identificar as perguntas de negócio corretas é fundamental para aumentar a eficiência e, no final, você economizará tempo e outros recursos da sua empresa.

2. Coletar e armazenar dados

Agora que você tem um conjunto claro de perguntas, é hora de colocar a mão na massa. Primeiro, você precisa coletar e armazenar seus dados em um local seguro para analisá-los.

Em nossa sociedade orientada por dados, uma enorme quantidade de dados é gerada a cada segundo. As três principais fontes de dados são: 

• Dados da empresa. São criados pelas empresas em suas atividades diárias. Podem ser eventos da Web, dados de clientes, transações financeiras ou dados de pesquisas. Esses dados são normalmente armazenados em bancos de dados relacionais.
• Dados de máquinas. Com os recentes avanços nas tecnologias de sensores e IoT, um número cada vez maior de dispositivos eletrônicos está gerando dados. Eles variam de câmeras e relógios inteligentes a casas inteligentes e satélites. 
• Dados abertos. Dado o potencial dos dados para criar valor para as economias, os governos e as empresas estão liberando dados que podem ser usados livremente. Isso pode ser feito por meio de um portal de dados abertos e APIs (Interface de Programação de Aplicativos).

Podemos então classificar os dados em dois tipos:

• Dados quantitativos. São informações que podem ser contadas ou medidas com valores numéricos. Normalmente, são estruturados em planilhas ou bancos de dados SQL. 
• Dados qualitativos.  A maior parte dos dados gerados atualmente é qualitativa. Alguns exemplos comuns são texto, áudio, vídeo, imagens ou dados de mídia social. Os dados qualitativos geralmente não são estruturados, o que dificulta o armazenamento e o processamento em planilhas padrão ou bancos de dados relacionais.

Dependendo das perguntas comerciais que você pretende responder, serão usados diferentes tipos de dados e técnicas. Em geral, a coleta, o armazenamento e a análise de dados qualitativos requerem métodos mais avançados do que os dados quantitativos.

3. Limpar e preparar dados 

Depois que você tiver coletado e armazenado seus dados, a próxima etapa é avaliar a qualidade deles. É importante lembrar que o sucesso de sua análise de dados depende muito da qualidade dos dados. Suas percepções serão equivocadas ou enganosas se as informações forem imprecisas, incompletas ou inconsistentes. É por isso que você deve dedicar tempo à limpeza e à preparação. Confira nosso artigo sobre os sinais de dados ruins para obter mais informações. 

Os dados brutos raramente chegam prontos para análise. Avaliar a qualidade dos dados é essencial para encontrar e corrigir erros em seus dados. Esse processo envolve a correção de erros como:

• Remoção de linhas, colunas ou células duplicadas. 
• Remoção de linhas e colunas que não serão necessárias durante a análise. Isso é especialmente importante se você estiver lidando com grandes conjuntos de dados que consomem muita memória. 
• Lidar com espaços em branco em conjuntos de dados, também conhecidos como valores nulos
• Gerenciar valores anômalos e extremos, também conhecidos como outliers
• Padronizar a estrutura e os tipos de dados para que todos os dados sejam expressos da mesma forma.

Identificar erros e anomalias nos dados é, por si só, uma análise de dados, comumente conhecida como análise exploratória de dados.

Análise exploratória de dados

A análise exploratória de dados tem como objetivo estudar e resumir as características dos dados. Os principais métodos para fazer isso são as estatísticas e as visualizações de dados: 

• As estatísticas fornecem coeficientes informativos breves que resumem os dados. Algumas estatísticas comuns são média, mediana, desvio padrão e coeficientes de correlação. 
• A visualização de dados é a representação gráfica dos dados. Dependendo do tipo de dados, alguns gráficos serão mais úteis do que outros. Por exemplo, um diagrama de caixa é um ótimo gráfico para visualizar a distribuição de dados e dividir valores extremos.  

O tempo investido nessa fase dependerá muito do volume e da qualidade dos dados que você deseja analisar. No entanto, a limpeza de dados geralmente é a etapa que consome mais tempo no fluxo de trabalho da ciência de dados. De fato, os cientistas de dados passam 80% do tempo nessa fase do fluxo de trabalho da ciência de dados.

Se você trabalha em uma empresa em que a análise de dados faz parte das atividades diárias do negócio, uma ótima estratégia para aumentar a eficiência nessa fase é implementar uma estratégia de governança de dados. Com regras e políticas claras sobre como limpar e processar dados, sua empresa estará mais bem preparada para lidar com dados e reduzir o tempo necessário para a limpeza de dados.

Se você quiser saber como funciona o processo de limpeza de dados e os principais tipos de problemas com dados, confira o nosso ​Curso de limpeza de dados em Python e o nosso Curso de limpeza de dados em R. Além disso, se você quiser saber como a análise exploratória de dados funciona na prática, nosso curso Análise Exploratória de Dados em SQL ajudará você a começar. 

4. Analisar dados

Agora que seus dados parecem limpos, você pode analisá-los. Encontrar padrões, conexões, percepções e previsões costuma ser a parte mais satisfatória do trabalho do cientista de dados. 

Dependendo dos objetivos da análise e do tipo de dados, há diferentes técnicas disponíveis. Ao longo dos anos, surgiram novas técnicas e metodologias para lidar com todos os tipos de dados. Elas variam de regressões lineares simples a técnicas avançadas de campos de vanguarda, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional.

Abaixo, você encontrará uma lista de alguns dos métodos de análise de dados mais populares para aprofundar sua análise:

Aprendizado de máquina

Esse ramo da inteligência artificial fornece um conjunto de algoritmos que permite que as máquinas aprendam padrões e tendências a partir de dados históricos disponíveis. Uma vez treinados, os algoritmos são capazes de fazer previsões generalizáveis com precisão cada vez maior. Há três tipos de aprendizado de máquina, dependendo do tipo de problema a ser resolvido:

• O aprendizado supervisionado envolve ensinar um modelo em um conjunto de treinamento rotulado de dados históricos, a partir do qual ele aprende as relações entre os dados de entrada e saída. Em seguida, ele estima a precisão das previsões em um conjunto de teste com os valores de saída conhecidos antecipadamente, de modo que o modelo possa ser usado posteriormente para fazer previsões em dados desconhecidos. Para saber mais sobre aprendizagem supervisionada, faça o curso de Aprendizagem Supervisionada com scikit-learn do Datacamp. 
• O aprendizado não supervisionado lida com a identificação da estrutura intrínseca dos dados sem receber uma variável dependente, detectando padrões em comum, classificando os pontos de dados com base em seus atributos e, em seguida, com base nessas informações, fazendo previsões sobre novos dados. Se você quiser ampliar seus conhecimentos sobre aprendizagem não supervisionada, considere nosso curso Aprendizagem não supervisionada em Python. 
• O aprendizado por reforço implica que um algoritmo aprende progressivamente interagindo com um ambiente, decidindo quais ações podem aproximá-lo da solução, identificando quais podem afastá-lo com base em sua experiência anterior e, em seguida, executando a melhor ação para aquela etapa específica. O princípio aqui é que o algoritmo recebe penalidades por ações erradas e recompensas por ações corretas para que possa descobrir a estratégia ideal para seu desempenho. Quer saber mais? Confira este tutorial de Introdução ao Aprendizado por Reforço.

Aprendizagem profunda:

Um subcampo do aprendizado de máquina que lida com algoritmos chamados redes neurais artificiais inspiradas na estrutura do cérebro humano. Diferentemente dos algoritmos convencionais de aprendizado de máquina, os algoritmos de aprendizado profundo são menos lineares, mais complexos e hierárquicos, capazes de aprender com enormes quantidades de dados e de produzir resultados altamente precisos, especialmente ao lidar com dados não estruturados, como áudio e imagens.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Um campo do aprendizado de máquina que estuda como dar aos computadores a capacidade de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. A PLN é um dos campos de crescimento mais rápido na ciência de dados. Para começar, você pode se inscrever em nosso programa de Habilidades de processamento de linguagem natural em Python. Algumas das técnicas de PLN mais populares são:

• Classificação de texto. Essa é uma das tarefas importantes da mineração de texto. É uma abordagem supervisionada. Ele ajuda a identificar a categoria ou classe de um determinado texto, como blogs, livros, páginas da Web, artigos de notícias e tuítes.
• Análise de sentimentos. Uma técnica que envolve a quantificação do conteúdo, das ideias, das crenças ou das opiniões dos usuários. A análise de sentimentos ajuda a entender as pessoas de uma forma melhor e mais precisa.

Visão computacional

O objetivo da visão computacional é ajudar os computadores a ver e entender o conteúdo das imagens digitais. A visão computacional é necessária para permitir, por exemplo, carros autônomos. Uma ótima maneira de começar a trabalhar na área é com o nosso programa de Habilidades de processamento de imagens com Python. 

Algumas das técnicas de visão computacional mais populares são:

• Classificação de imagens. É a técnica mais simples de visão computacional. O objetivo principal é classificar a imagem em uma ou várias categorias.
• Detecção de objetos. Essa técnica nos permite detectar quais classes estão presentes na imagem e onde elas estão. A abordagem mais comum aqui é encontrar essa classe na imagem e localizar esse objeto com uma caixa delimitadora.

5. Visualize e comunique os resultados

A última etapa do fluxo de trabalho da ciência de dados é a visualização e a comunicação dos resultados de sua análise de dados. Para transformar seus insights em tomada de decisões, você deve garantir que seu público e as principais partes interessadas entendam seu trabalho.

Nessa etapa final, a visualização de dados é a rainha da dança. Como já mencionado, a visualização de dados é o ato de traduzir dados em um contexto visual. Isso pode ser feito por meio de gráficos, plotagens, animações, infográficos e assim por diante. A ideia por trás disso é facilitar para os humanos a identificação de tendências, exceções e padrões nos dados.

Seja em tabelas e gráficos estáticos ou painéis interativos, a visualização de dados é fundamental para tornar seu trabalho compreensível e comunicar suas percepções de forma eficaz. Aqui está uma lista das ferramentas de visualização de dados mais populares:

Pacotes Python

Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e de uso geral. Ele oferece vários pacotes de gráficos excelentes para visualização de dados, como:

• Matplotlib 
• Seaborn 
• Plotly
• Bokeh
• Geoplotlib

O programa de habilidades de Visualização de dados com Python é uma ótima sequência de cursos para você aprimorar suas habilidades de ciência de dados usando as bibliotecas de visualização de dados mais populares e robustas do Python.

Pacotes R

O R é uma linguagem de programação para computação estatística e gráficos. É uma ótima ferramenta para análise de dados, pois você pode criar praticamente qualquer tipo de gráfico usando seus vários pacotes. Os pacotes populares de visualização de dados do R incluem: 

• ggplot2
• Lattice
• highcharter
• Leaflet
• Plotly

Confira o curso de Visualização de dados com R e o programa de habilidades de Visualização interativa de dados para aprimorar suas habilidades de visualização com a linguagem de programação R. 

Ferramentas de código aberto sem código

As ferramentas sem código servem como uma solução acessível para pessoas que talvez não tenham conhecimento de programação, embora pessoas com habilidades de programação ainda possam optar por usá-las. Mais formalmente: ferramentas sem código são interfaces gráficas de usuário que vêm com a capacidade de executar scripts nativos para processar e aumentar os dados. Alguns dos mais populares são:

• RAWGraphs
• DataWrapper
• Gráficos do Google

Analista de Business Intelligence

Essas ferramentas multifuncionais são amplamente usadas por empresas orientadas por dados. Eles são usados para a coleta, o processamento, a integração, a visualização e a análise de grandes volumes de dados brutos, de modo a ajudar na tomada de decisões comerciais. Algumas das ferramentas de business intelligence mais comuns são:

• Tableau
• PowerBI
• Qlik

Para saber mais sobre essas ferramentas, recomendamos que você faça o curso Introdução ao Tableau e o curso Introdução ao Power BI.

Nos últimos anos, foram propostas abordagens inovadoras para melhorar a comunicação de dados. Uma delas é a narrativa de dados, uma abordagem que defende o uso de recursos visuais, narrativas e dados para transformar insights de dados em ação. Confira nosso episódio do podcast DataFramed com Brent Dykes, autor de Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals, para saber mais sobre essa abordagem.

Conclusão

Esperamos que você tenha gostado deste artigo e esteja pronto para iniciar sua própria análise de dados. Uma excelente maneira de começar é inscrever-se em nosso curso Ciência de dados para todos. Por meio de exercícios práticos, os participantes aprenderão sobre as diferentes funções do cientista de dados, tópicos fundamentais como testes A/B, análise de séries temporais e aprendizado de máquina, e como os cientistas de dados extraem insights de dados do mundo real. 

Após o curso introdutório, oferecemos trilhas abrangentes para que os alunos continuem sua jornada de aprendizado. Os alunos podem escolher a linguagem de sua preferência(Cientista de dados com Python, R ou SQL) nos programas de carreira, onde as habilidades essenciais de dados são ensinadas por meio de exercícios sistemáticos e interativos usando conjuntos de dados do mundo real. 

Depois de concluir um desses programas de carreira, você pode seguir para o programa de certificação em ciência de dados para ter suas novas habilidades técnicas validadas e certificadas por especialistas.