Analista de dados
AdvancedSkill Level
36 horas
O que é análise de dados? Um guia especializado com exemplos
Explore o mundo da análise de dados com nosso guia abrangente. Saiba mais sobre sua importância, processo, tipos, técnicas, ferramentas e as principais carreiras em 2023
Actualizado mai. de 2024 · 15 min leer
A importância da análise de dados no mundo digital de hoje
Na era da transformação digital, a análise de dados se tornou mais essencial do que nunca. A explosão de dados gerados pelas tecnologias digitais levou ao advento do que hoje chamamos de "Big Data". Essa vasta quantidade de dados, se analisada corretamente, pode fornecer valiosos insights capazes de revolucionar os negócios.
A análise de dados é a chave para desbloquear o potencial do Big Data. Ela ajuda as organizações a entender esses dados, transformando-os em informações úteis. Esses insights podem ser usados para melhorar produtos e serviços, aprimorar experiências, otimizar operações e aumentar a lucratividade.
Um bom exemplo é o setor de saúde. Por meio da análise de dados, os prestadores de serviços de saúde podem prever surtos de doenças, melhorar o atendimento ao paciente e tomar decisões informadas sobre estratégias de tratamento. Da mesma forma, no setor financeiro, a análise de dados pode ajudar na avaliação de riscos, na detecção de fraudes e na tomada de decisões de investimento.
O processo de análise de dados: Um guia passo a passo
O processo de análise de dados é uma abordagem sistemática que envolve vários estágios, sendo cada um deles essencial para garantir a precisão e a utilidade dos resultados. Aqui, nós vamos orientar você em cada etapa, desde a definição dos objetivos até a narrativa dos dados. Você pode saber mais sobre como as empresas analisam os dados em um guia separado.
O processo de análise de dados em poucas palavras
Etapa 1: Definição de objetivos e perguntas
A primeira etapa do processo de análise de dados é definir os objetivos e formular perguntas claras e específicas que sua análise pretende responder. Essa etapa é fundamental, pois define a direção de todo o processo. Envolve a compreensão do problema ou da situação em questão, a identificação dos dados necessários para abordá-los e a definição de métricas ou indicadores para medir os resultados.
Etapa 2: Coleta de dados
Uma vez definidos os objetivos e as perguntas, a próxima etapa é coletar os dados relevantes. Isso pode ser feito por meio de vários métodos, como pesquisas, entrevistas, observações ou extração de bancos de dados existentes. Os dados coletados podem ser quantitativos (numéricos) ou qualitativos (não numéricos), dependendo da natureza do problema e das perguntas que estão sendo feitas.
Etapa 3: Limpeza de dados
A limpeza de dados, também conhecida como depuração de dados, é uma etapa essencial do processo de análise de dados. Envolve a verificação de erros e inconsistências nos dados e sua correção ou remoção. Essa etapa garante a qualidade e a confiabilidade dos dados, o que é fundamental para obter resultados precisos e significativos da análise.
Etapa 4: Análise de dados
Depois que os dados forem limpos, é hora de fazer a análise propriamente dita. Isso envolve a aplicação de técnicas estatísticas ou matemáticas para descobrir padrões, relacionamentos ou tendências. Há várias ferramentas e softwares disponíveis para essa finalidade, como Python, R, Excel e softwares especializados, como SPSS e SAS.
Etapa 5: Interpretação e visualização de dados
Depois que os dados forem analisados, a próxima etapa é interpretar os resultados e visualizá-los de uma forma que seja fácil de entender. Isso pode envolver a criação de tabelas, gráficos ou outras representações visuais dos dados. A visualização de dados ajuda a tornar dados complexos mais compreensíveis e fornece uma imagem clara das descobertas.
Etapa 6: Narrativa de dados
A etapa final do processo de análise de dados é a narrativa de dados. Isso envolve a apresentação dos resultados da análise em uma forma narrativa que seja envolvente e fácil de entender. A narrativa de dados é fundamental para comunicar os resultados a públicos não técnicos e para tomar decisões baseadas em dados.
Os tipos de análise de dados
A análise de dados pode ser categorizada em quatro tipos principais, cada um servindo a um propósito único e fornecendo diferentes percepções. Essas são análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas.
Análise descritiva
A análise descritiva, como o nome sugere, descreve ou resume os dados brutos e os torna interpretáveis. Envolve a análise de dados históricos para entender o que aconteceu no passado.
Esse tipo de análise é usado para identificar padrões e tendências ao longo do tempo.
Por exemplo, uma empresa pode usar a análise descritiva para entender a média de vendas mensais do ano anterior.
Análise diagnóstica
A análise diagnóstica vai um passo além da análise descritiva, determinando por que algo aconteceu. Envolve a exploração mais detalhada dos dados e a comparação de diferentes conjuntos de dados para entender a causa de um determinado resultado.
Por exemplo, se as vendas de uma empresa caíram em um determinado mês, a análise diagnóstica pode ser usada para descobrir o motivo.
Análise preditiva
A análise preditiva usa modelos estatísticos e técnicas de previsão para entender o futuro. Ela envolve o uso de dados do passado para prever o que pode acontecer no futuro. Esse tipo de análise é frequentemente usado na avaliação de riscos, marketing e previsão de vendas.
Por exemplo, uma empresa pode usar a análise preditiva para prever as vendas do próximo trimestre com base em dados históricos.
Análise prescritiva
A análise prescritiva é o tipo mais avançado de análise de dados. Ele não apenas prevê resultados futuros, mas também sugere ações para se beneficiar dessas previsões. Ela usa ferramentas e tecnologias sofisticadas, como aprendizado de máquina e inteligência artificial, para recomendar decisões.
Por exemplo, uma análise prescritiva pode sugerir as melhores estratégias de marketing para aumentar as vendas futuras.
Técnicas de análise de dados
Há várias técnicas usadas na análise de dados, cada uma com sua finalidade e aplicação específicas. Aqui, discutiremos algumas das técnicas mais usadas, incluindo análise exploratória, análise de regressão, simulação de Monte Carlo, análise de fatores, análise de coorte, análise de agrupamentos, análise de séries temporais e análise de sentimentos.
Análise exploratória
A análise exploratória é usada para entender as principais características de um conjunto de dados. Geralmente, é usada no início de um processo de análise de dados para resumir os principais aspectos dos dados, verificar se há dados faltantes e testar suposições. Essa técnica envolve métodos visuais, como gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de caixa.
Você pode aprender mais sobre análise exploratória de dados com nosso curso, que aborda como explorar, visualizar e extrair insights de dados usando Python.
Análise de regressão
A análise de regressão é um método estatístico usado para entender a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É comumente usado para previsão, modelagem de séries temporais e descoberta de relações de causa e efeito entre variáveis.
Temos um tutorial que explora os fundamentos da regressão linear, que é um dos algoritmos de regressão mais usados em áreas como aprendizado de máquina.
Regressão linear e logística
Análise fatorial
A análise fatorial é uma técnica usada para reduzir um grande número de variáveis a um número menor de fatores. Os fatores são construídos de forma a capturar o máximo possível de informações a partir das variáveis originais. Essa técnica é usada com frequência em pesquisas de mercado, segmentação de clientes e reconhecimento de imagens.
Saiba mais sobre a análise fatorial em R com nosso curso, que explora variáveis latentes, como personalidade, usando análise fatorial exploratória e confirmatória.
Simulação de Monte Carlo
A simulação de Monte Carlo é uma técnica que usa distribuições de probabilidade e amostragem aleatória para estimar resultados numéricos. Ela é usada com frequência na análise de riscos e na tomada de decisões quando há incerteza significativa.
Temos um tutorial que explora os métodos de Monte Carlo em R, bem como um curso sobre simulações de Monte Carlo em Python, que podem estimar uma série de resultados para eventos incertos.
Exemplo de uma simulação Monte Carlo
Análise de agrupamentos (clusters)
A análise de agrupamentos é uma técnica usada para agrupar um conjunto de objetos de forma que os objetos do mesmo grupo (chamado de cluster) sejam mais semelhantes entre si do que os de outros grupos. Ela é usada com frequência em segmentação de mercado, segmentação de imagens e sistemas de recomendação.
Você pode explorar uma série de técnicas de agrupamento, incluindo agrupamento hierárquico e agrupamento k-means, em nosso curso Cluster Analysis in R (Análise de agrupamento em R ).
Análise de coorte
A análise de coorte é um subconjunto da análise comportamental que obtém dados de um determinado conjunto de dados e os agrupa em grupos relacionados para análise. Esses grupos relacionados, ou coortes, geralmente compartilham características comuns em um período de tempo definido. Essa técnica é frequentemente usada em marketing, engajamento do usuário e análise do ciclo de vida do cliente.
Nosso curso, Customer Segmentation in Python (Segmentação de clientes em Python), explora uma série de técnicas para segmentar e analisar dados de clientes, incluindo análise de coorte.
Gráfico mostrando um exemplo de análise de coorte
Análise de séries temporais
A análise de séries temporais é uma técnica estatística que lida com dados de séries temporais, ou análise de tendências. Ela é usada para analisar a sequência de pontos de dados para extrair estatísticas significativas e outras características dos dados. Essa técnica é usada com frequência na previsão de vendas, na previsão econômica e na previsão do tempo.
Nosso curso de Séries Temporais com Python mostra como manipular e analisar dados de séries temporais, trabalhando com uma variedade de bibliotecas Python.
Análise de sentimento
A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, usa processamento de linguagem natural, análise de texto e linguística computacional para identificar e extrair informações subjetivas de materiais de origem. É frequentemente usada no monitoramento de mídia social, monitoramento de marca e compreensão do feedback do cliente.
Para se familiarizar com a análise de sentimentos em Python, você pode fazer nosso curso on-line, que ensinará como realizar uma análise de sentimentos de ponta a ponta.
Ferramentas de análise de dados
No campo da análise de dados, há várias ferramentas disponíveis que atendem a diferentes necessidades, complexidades e níveis de especialização. Essas ferramentas variam de linguagens de programação como Python e R a softwares de visualização como Power BI e Tableau. Vamos examinar algumas dessas ferramentas.
Python
Python é uma linguagem de programação de alto nível e de uso geral que se tornou uma das favoritas entre os analistas e cientistas de dados. Sua simplicidade e legibilidade, aliadas a uma ampla gama de bibliotecas como pandas, NumPy e Matplotlib, fazem dele uma excelente ferramenta para análise e visualização de dados.
Recursos para você começar
- Você pode começar a aprender Python hoje mesmo com nosso curso de Python Fundamentals, que abrange todas as habilidades básicas necessárias para entender a linguagem.
- Você também pode fazer o curso de Analista de Dados com Python para iniciar sua jornada para se tornar um analista de dados.
- Confira nossa ficha de dicas de Python para iniciantes como um guia de referência útil.
R
O R é uma linguagem de programação e um ambiente de software livre projetado especificamente para computação estatística e gráficos. Ele é amplamente utilizado por estatísticos e mineradores de dados para o desenvolvimento de software estatístico e análise de dados. O R oferece uma ampla variedade de técnicas estatísticas e gráficas, incluindo modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais e muito mais.
Recursos para você começar
- No nosso curso de Programação em R, você vai conhecer o R e desenvolver as habilidades necessárias para começar a programar em R.
- Com o curso de Analista de Dados com R, você vai adquirir as habilidades necessárias para iniciar sua jornada para se tornar um analista de dados.
- Nosso resumo de dicas de Introdução ao R ajuda a dar uma visão geral de como começar a aprender programação em R.
SQL
SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) é uma linguagem padrão para gerenciar e manipular bancos de dados. Ele é usado para recuperar e manipular dados armazenados em bancos de dados relacionais. O SQL é essencial para tarefas que envolvem gerenciamento ou manipulação de dados em bancos de dados.
Recursos para você começar
- Para se familiarizar com o SQL, considere fazer o nosso curso de SQL Fundamentals, no qual você aprenderá a interagir com os dados e a consultá-los.
- O SQL for Business Analysts aumentará suas habilidades em SQL empresarial.
- Nosso resumo de comandos básicos de SQL abrange uma lista de funções para consulta de dados, filtragem de dados, agregação e muito mais.
Power BI
O Power BI é uma ferramenta de análise de negócios desenvolvida pela Microsoft. Ele fornece visualizações interativas com recursos de autoatendimento. O Power BI é usado para transformar dados brutos em insights significativos por meio de painéis e relatórios fáceis de entender.
Recursos para você começar
- Explore o poder do Power BI com o nosso curso de Power BI Fundamentals, onde você aprenderá a obter o máximo da ferramenta de Business Intelligence.
- Com a Análise Exploratória de Dados (EDA) no Power BI, você aprenderá a aprimorar seus relatórios.
- Temos uma ficha de dicas do Power BI que abrange muitos dos conceitos básicos necessários para você começar.
Tableau
O Tableau é uma poderosa ferramenta de visualização de dados usada em Business Intelligence. Ele permite criar painéis interativos e compartilháveis, que descrevem tendências, variações e densidade dos dados na forma de tabelas e gráficos.
Recursos para você começar
- O curso de Fundamentos do Tableau apresenta a ferramenta de business intelligence e ensina como você pode usá-la para limpar, analisar e visualizar dados.
- Análise de dados no Tableau lhe dará algumas das habilidades avançadas necessárias para aprimorar suas análises e visualizações.
- Confira nossa ficha de dicas do Tableau, que apresenta os fundamentos de como começar a usar a ferramenta.
Excel
O Microsoft Excel é uma das ferramentas mais usadas para análise de dados. Ele oferece uma variedade de recursos para manipulação de dados, análise estatística e visualização. A simplicidade e a versatilidade do Excel o tornam uma ótima ferramenta para tarefas de análise de dados simples e complexas.
Recursos para você começar
- Confira nosso curso de Análise de dados no Excel para desenvolver habilidades funcionais no Excel.
- Para obter habilidades gerais com planilhas, confira o Marketing Analytics in Spreadsheets.
- A ficha de dicas dos conceitos básicos do Excel abrange muitas das fórmulas e operações básicas que você vai precisar para começar.
Entendendo o impacto da análise de dados
A análise de dados, seja em pequena ou grande escala, pode ter um impacto profundo no desempenho dos negócios. Ele pode gerar mudanças significativas, levando a uma maior eficiência, maior lucratividade e um entendimento mais profundo das tendências do mercado e do comportamento dos clientes.
Tomada de decisão informada
A análise de dados permite que as empresas tomem decisões informadas com base em fatos, números e tendências, em vez de dependerem de suposições ou intuições. Ela fornece uma base sólida para o planejamento estratégico e a elaboração de políticas, garantindo que os recursos sejam alocados de forma eficaz e que os esforços sejam direcionados para as áreas que trarão mais benefícios.
Impacto nas pequenas empresas
Para as pequenas empresas, até mesmo uma simples análise de dados pode levar a melhorias significativas. Por exemplo, a análise dos dados de vendas pode ajudar a identificar quais produtos estão tendo um bom desempenho e quais não estão. Essas informações podem ser usadas para ajustar as estratégias de marketing, os preços e o gerenciamento de estoques, levando ao aumento das vendas e da lucratividade.
Impacto nas grandes empresas
Para empresas maiores, o impacto da análise de dados pode ser ainda mais profundo. A análise de Big Data pode revelar padrões e tendências complexos que seriam impossíveis de detectar de outra forma. Isso pode levar a insights revolucionários, impulsionando a inovação e dando à empresa uma vantagem competitiva.
Por exemplo, um grande varejista pode usar a análise de dados para otimizar sua cadeia de suprimentos, reduzindo custos e melhorando a eficiência. Ou uma empresa de tecnologia pode usar a análise de dados para entender o comportamento do usuário, o que leva a um design de produto aprimorado e a um melhor envolvimento do usuário.
O papel crucial da análise de dados
No mundo atual, orientado por dados, a capacidade de analisar e interpretar dados é uma habilidade essencial. As empresas que conseguem aproveitar o poder da análise de dados estão mais bem posicionadas para se adaptar às condições de mercado em constante mudança, atender às necessidades dos clientes e impulsionar o crescimento e a lucratividade.
Para ter sucesso na análise de dados, você deve construir uma base sólida de conhecimentos, aprimorar as habilidades práticas e acumular experiências valiosas. Comece com estatística, matemática e programação e enfrente projetos do mundo real. Em seguida, ganhe experiência e conecte-se com profissionais da área. Combine conhecimentos, habilidades e experiência para uma carreira bem-sucedida em análise de dados.
Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
O que é análise de dados?
Quais são as etapas do processo de análise de dados?
Quais são os diferentes tipos de análise de dados?
Quais são algumas das técnicas de análise de dados mais usadas?
Quais são algumas das ferramentas usadas na análise de dados?
Como posso começar a aprender análise de dados?
Como posso me tornar um analista de dados?
Temas
RelacionadoSee MoreSee More
blog
As 9 melhores ferramentas de análise de dados para analistas de dados em 2023
Está pensando em começar uma nova carreira como analista de dados? Aqui está tudo o que você precisa saber sobre as ferramentas de análise de dados que liderarão o setor de ciência de dados em 2023.
Javier Canales Luna
16 min
blog
O que é o Microsoft Fabric?
Descubra como o Microsoft Fabric revoluciona a análise de dados e saiba como seus principais recursos capacitam as empresas a tomar decisões orientadas por dados.
Kurtis Pykes
10 min
tutorial
Entendendo a assimetria e a curtose e como traçá-las
Um guia visual abrangente sobre assimetria/curtose e como elas afetam as distribuições e, por fim, seu projeto de ciência de dados.
Bex Tuychiev
10 min
tutorial
Principais técnicas para lidar com valores ausentes que todo cientista de dados deve conhecer
Explore várias técnicas para lidar eficientemente com valores ausentes e suas implementações em Python.
Zoumana Keita
15 min
tutorial
Como escrever um script Bash: um tutorial simples de scripts Bash
Descubra os fundamentos da criação de scripts Bash e aprenda a escrever um script Bash.
Kurtis Pykes
5 min
tutorial
6 melhores IDEs Python para ciência de dados em 2023
Neste artigo, discutiremos seis dos melhores IDEs para cientistas de dados em 2023
Adel Nehme
9 min