Data Analytics 101: seus primeiros passos em um mundo orientado a dados

I. Introdução

Dados são tudo. No nosso mundo cada vez mais digitalizado, a maior moeda são os dados. Houve ouro, depois petróleo e agora temos dados. A existência diária exige a tomada de decisões em vários pontos e, para tomar as melhores decisões, precisamos aproveitar os dados.

Como aproveitamos esses dados, você pode perguntar? É aí que entra a análise de dados. Nos próximos parágrafos, responderei a essa pergunta enquanto oriento você sobre o que é a análise de dados.

II. O que é análise de dados?

Definir qualquer coisa é difícil. Antes de dizer o que é Data Analytics, deixe-me primeiro dizer o que não é: Data Science. Embora relacionados, esses são dois processos diferentes. A combinação dos dois é o motivo pelo qual demorei tanto para me aprofundar no mundo da análise.

Ciência de Dados é um campo amplo que contém vários aspectos de análise de dados, mas seu escopo também se estende ao aprendizado de máquina e modelagem preditiva, bem como à utilização de técnicas estatísticas – o que garantiu que eu mantivesse uma distância saudável!

A análise de dados, por outro lado, está mais focada no exame de dados para apoiar decisões táticas e melhorar as operações do dia a dia. Ambos os campos são essenciais para aproveitar os dados para impulsionar o sucesso dos negócios, mas não são a mesma coisa.

Examinar os dados e tirar conclusões deles é o objetivo da análise. Essas conclusões tendem a se concentrar na otimização do desempenho, da eficiência e do lucro dos negócios. Efetivamente, sempre que você interpreta dados para tomar decisões estrategicamente orientadas, você assume o papel de analista de dados.

Para pintar um quadro simples de compreensão, pense nisso como a fórmula secreta que a Netflix usa para nos impedir de dormir uma noite inteira.

Existem várias abordagens para análise de dados, geralmente, existem 4 tipos de análise de dados que incluem observar o que aconteceu (análise descritiva), por que algo aconteceu (análise de diagnóstico), o que vai acontecer (análise preditiva) e o que deve ser feito a seguir (Análise Prescritiva).

Além disso, como Analista de Dados, você usaria vários métodos e técnicas analíticas para processar dados e extrair informações.

Um método popular é a Análise de Regressão, que envolve a inspeção da conexão entre variáveis que dependem umas das outras para determinar como uma mudança em uma pode afetar outra.

Apesar de toda a conversa sobre dados em tecnologia hoje, você seria perdoado por pensar que tudo isso é novo, mas a análise de dados não começou a existir ontem, embora grande parte do campo esteja centrada em desenvolvimentos modernos.

Existe um rico contexto histórico que evoluiu desde os séculos 18 e 19 com as primeiras análises estatísticas.

Olhando para a evolução histórica desde o início da era da computação em meados do século 20, passando pela introdução de softwares de planilhas como o Microsoft Excel na década de 1980 até o big bang que foi a Internet e o Big Data na virada do milênio, até o fim à análise preditiva de hoje por meio dos dons da ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA), vemos a transição provocada pelos avanços tecnológicos e como o campo foi bastante ampliado.

III. O básico dos dados

Os dados são uma coleção de fatos. A qualidade dos dados é um aspecto crítico do trabalho com dados e tem tudo a ver com quão precisos, consistentes, completos, confiáveis e relevantes são nossos dados para a tarefa em questão. Imagine os dados como os blocos de construção do nosso processo de tomada de decisão.

Quando nossos dados são de alta qualidade – o que significa que estão livres de erros, permanecem consistentes ao longo do tempo, não apresentam lacunas e vêm de fontes confiáveis – eles estabelecem uma base sólida para decisões informadas e processos eficientes.

Pense nisso como ter um GPS confiável para sua jornada de negócios. Dados limpos não apenas economizam tempo e esforço na limpeza de dados, mas também criam confiança entre sua equipe e as partes interessadas, deixando todos mais confiantes nos insights e decisões que os dados podem fornecer.

Além disso, é uma ferramenta para economizar dinheiro, evitando erros dispendiosos em investimentos, marketing e operações.

Além disso, ter dados limpos é como aprimorar suas ferramentas analíticas, pois garante que seus modelos e previsões sejam precisos e confiáveis. Além disso, em alguns setores, é obrigatório atender aos requisitos de conformidade e manter práticas éticas de dados.

4. O processo de análise de dados

O ciclo de vida da análise de dados representa a série de etapas e atividades envolvidas em um projeto típico de análise de dados. Ele descreve as etapas desde a definição do problema até a entrega de insights acionáveis. O curso de análise de dados do Google estabelece 6 etapas: perguntar, preparar, processar, analisar, compartilhar e agir.

V. Ferramentas e Tecnologias

Uma forma de distinguir os campos é pelas suas ferramentas. Os médicos possuem estetoscópios, bisturis e termômetros, enquanto os analistas possuem planilhas, SQL e ferramentas de visualização. Estas são algumas ferramentas comuns de análise de dados.

A planilha é um software para calcular e organizar dados. Excel é o aplicativo de planilha mais comum. Linguagem de consulta estruturada - SQL (pronuncia-se 'sequel') é uma linguagem de programação desenvolvida para gerenciar bancos de dados.

R é uma linguagem de programação projetada para computação estatística que também possui recursos de visualização de dados. Python é uma alternativa popular ao R porque, além da computação estatística, tem muitos outros usos.

Além disso, existem ferramentas de visualização que tornam a compreensão de conjuntos de dados complexos, facilitando a interação de dados e descobrindo insights muito mais convenientes do que no passado. A visualização de dados envolve a transformação de dados brutos em representações visuais, portanto, ferramentas especializadas como Tableau e Power BI são essenciais.

VI. Estudo de caso

Quero destacar a importância da análise de dados no mercado de conteúdo, utilizando Netflix. Considere este pseudoexame: quando você digita “Game of Thrones” na barra de pesquisa da Netflix, ele preenche as palavras antes de você terminar de digitar, mesmo que eles não tenham o programa, mas a Netflix segue em frente para retornar seus programas.

Para mim, o primeiro resultado é “The Witcher”. Por que você acha que é isso? Por que sugerir outro programa de fantasia, baseado em uma série de livros de ficção diferente, ambientado em um mundo de magia e espadas de inspiração medieval? Por que não sugerir “Orange is the New Black?”

Essa é a análise de dados em jogo. Além da sugestão de conteúdo, é seguro supor que os produtores e executivos de Los Gatos anteciparam uma sobreposição entre os espectadores do GOT e aqueles que jogariam uma moeda para The Witcher antes de assinarem milhões de dólares para produzir o original da Netflix.

Lá estavam os dados, eles foram analisados e uma decisão foi tomada com base nisso.

VII. Privacidade de dados e ética

Com a minha formação jurídica, as considerações sobre o tratamento e análise ética de dados são particularmente interessantes para mim, mas estou apenas a tentar introduzir a análise de dados hoje, e a importância da privacidade dos dados precisa de ser abordada em profundidade noutro dia, especialmente porque eles podem ouvir tudo o que dizemos!

VIII. Primeiros passos com análise de dados

Para qualquer pessoa interessada em aprender mais sobre Data Analytics, ou que esteja apenas começando, você pode dar uma olhada nestes recursos interessantes:

Certificado profissional de análise de dados do Google : este é um ótimo curso para iniciantes para construir a base do que você precisa em sua jornada de análise de dados.

Comunidade Women in Data Africa (WiDA) : A WiDA está ajudando mulheres a desenvolver habilidades baseadas em dados para uma carreira baseada em dados.

Análise de dados: o que é, como é usado e 4 técnicas básicas : um artigo da Investopedia que fala um pouco mais sobre os detalhes técnicos da análise de dados.

IX. Conclusão

Cada empresa tem seus objetivos, e o caminho para alcançá-los geralmente está nos dados; é por isso que nossos dados são tão importantes hoje, porque, por meio de boas análises, é possível transformar estatísticas em resultados.

Meu nome é Jason e estou intrigado com o mundo dos dados. Espero ter ajudado você a entender o que é esse campo.

Se você achou este artigo fascinante ou se está apenas começando, boa sorte ao explorar mais e praticar suas habilidades. Para saber mais, você pode ler artigos especificamente dedicados a qualquer um dos quatro tipos de análise de dados – sou um pouco fã de análise preditiva!

Por último, não se esqueça de pensar como um analista de dados sempre que tiver uma decisão a tomar; Desejo a você muitos insights incríveis pela frente!