PROCESSO DE ANÁLISE DE DADOS: Métodos, Processos e Tipos

PROCESSO DE ANÁLISE DE DADOS
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Todos os dias, as empresas produzem e armazenam grandes quantidades de dados, mas o que acontece depois disso? Os dados podem ajudar a compilar informações úteis e valiosas sobre assinantes, redes de clientes e empresas. O problema nem sempre é a deficiência na quantidade de dados disponíveis; em vez disso, o problema é que não está claro como exatamente processar e usar os dados. A análise de dados, como qualquer outro campo científico, é um processo metódico que é dividido em etapas. Em cada estágio, um conjunto diferente de habilidades e conhecimentos prévios são necessários. No entanto, para obter insights relevantes, é necessário ter uma compreensão abrangente do processo. Neste guia, explicaremos as principais etapas do processo de análise de dados qualitativos e do ciclo de vida dos dados.

Os dados também podem ajudar as empresas a encontrar novas perspectivas de produtos, segmentos de marketing, processos de fluxo de trabalho e muitas outras coisas, especialmente quando vinculadas a software de análise. Quando se trata de desenvolver resultados que possam resistir a um exame minucioso, ter uma estrutura fundamental é bastante útil. E esta pode ser a estrutura fundamental que você precisa.

O que é análise de dados?

A análise de dados é o processo de limpeza, modificação e processamento de dados brutos para obter informações úteis e pertinentes. Essas informações ajudam as empresas a tomar decisões de negócios críticas e inteligentes. A técnica contribui para a mitigação dos riscos inerentes à tomada de decisão, pois fornece informações e estatísticas úteis e importantes. Estes geralmente vêm na forma de tabelas, gráficos, fotos e tabelas.

O conceito de “big data” é aquele que frequentemente surge durante conversas relacionadas à análise de dados. A conversão de grandes quantidades de dados em informações úteis depende muito da análise e do processo de dados.

O que é um processo de análise de dados?

O processo de análise de dados é o processo de estudar e analisar dados para reconhecer tendências de dados ou para chegar a decisões de negócios. O processo de análise de dados faz uso de uma ampla variedade de métodos, processos e tecnologias. Além disso, a análise de dados é um passo muito importante tanto para entender o desempenho de um negócio atualmente quanto para identificar possíveis melhorias nesse desempenho que podem levar a um aumento na lucratividade. 

Ao realizar a análise de dados ao longo do processo, é necessário passar por várias etapas. Isso inclui a formulação da declaração do problema para o projeto; coleta de dados de uma variedade de fontes; limpando-o; realização de análise exploratória de dados; identificar e remover outliers; convertendo-o em representações visuais como diagramas e gráficos; aplicação de análise estatística; e construção de modelos de aprendizado de máquina.

Etapas do processo de análise de dados

O processo de análise de dados é o conjunto de etapas que é necessário concluir para entender e dar sentido lógico aos dados disponíveis. Normalmente, é fácil dizer e descobrir qual parte da análise de dados é mais importante. Cada etapa, no entanto, é tão importante quanto a próxima para garantir que você avalie os dados corretamente e que os resultados sejam úteis e possam ser colocados em ação. Vamos percorrer as etapas básicas que compõem o fluxo geral de um processo de análise de dados.

#1. Entendendo o negócio

Para os negócios, precisamos ter um conhecimento sólido e uma ideia completa de suas atividades. Que decisões tomará, que dados analisará e com que finalidade? Muitas pessoas acreditam que a disponibilidade do conjunto de dados é suficiente para analisar qualquer tipo de padrão, mas isso é incorreto; até onde sabemos, não há um único conjunto de dados projetado para analisar dados. Tudo o que precisamos é permitir que essas perguntas definam os próprios conjuntos de dados.

#2.Definindo a pergunta

Definir seu objetivo é o próximo passo nas etapas de qualquer processo de análise de dados. Isso é chamado de “declaração do problema” no jargão da análise de dados.

Estabelecer seus objetivos implica formular uma hipótese e elaborar uma estratégia para testá-la. Pergunte a si mesmo “para que tipo de problema de negócios estou tentando fornecer uma solução?” é um bom lugar para começar. Portanto, decida seu objetivo respondendo a esta pergunta. Isso pode parecer uma tarefa simples, mas pode ser mais difícil do que parece. A gestão da sua empresa, por exemplo, perguntaria: “Por que estamos perdendo clientes?” e "O que está acontecendo com nossa base de clientes?" No entanto, essas questões não chegar à raiz do problema é uma possibilidade. O papel de um analista de dados é entender o negócio e seus objetivos até o ponto em que possa formular o problema da maneira mais eficaz.

#3. Coleção de dados

Segue-se a fase de recolha de dados. É aqui que você obtém informações específicas sobre as informações que precisará coletar para fornecer uma resposta às suas perguntas. Há muitas maneiras diferentes de coletar e combinar dados depois de identificar seu objetivo. Independentemente disso, é essencial que você descubra quais dados você precisa. Para começar, verifique se sua empresa já possui os dados que você precisa. Podem ser números de vendas, avaliações de clientes ou resultados de pesquisas de outros funcionários e de funcionários anteriores.

Agora você pode pensar e avaliar se já tem tudo o que precisa ou se terá que procurar em outro lugar. Alternativamente, você pode optar por realizar um experimento ou outra pesquisa, se este for o caso. Seja qual for o método selecionado, o objetivo final desta fase é ter uma ideia ou avaliação completa, abrangente e completa do problema que você está tentando resolver.

#4. Limpeza de dados

A próxima etapa é preparar seus dados para análise depois de coletá-los. Você fez um ótimo trabalho ao coletar dados de várias fontes e combiná-los. No entanto, ainda não é hora de vestir suas roupas de trabalho e começar. A razão para isso é que os dados brutos raramente são úteis em sua forma atual. É comum encontrar erros, como valores ausentes, nele. Mesmo os erros mais simples podem influenciar seus resultados, mesmo que pareçam inócuos.

Nesta seção, você passará algum tempo verificando se os dados estão em excelentes condições. O termo “limpeza de dados” refere-se ao ato de identificar e corrigir quaisquer dados errados ou redundantes, bem como verificar quaisquer discrepâncias ou omissões. Alguns exemplos incluem a remoção de lacunas desnecessárias entre letras ou símbolos e a remoção de quaisquer duplicações.

Este é um estágio crítico, pois a qualidade de seus dados determinará, em última análise, a exatidão de sua pesquisa.

#5. Analisando os dados

A próxima fase das etapas do processo de análise de dados é analisar seus dados após limpá-los. Usando uma variedade de ferramentas, você iniciará o processo de fatiar e dividir seus dados para obter insights úteis. Você descobrirá padrões e conexões em grandes quantidades de dados usando métodos e técnicas de análise de dados.

A análise de dados depende basicamente do objetivo do seu projeto. No entanto, uma ampla gama de métodos está à sua disposição. Alguns dos tipos mais comuns de análise incluem análise univariada ou bivariada, análise de série temporal e análise de regressão. O que mais importa é como você usa os vários tipos, não as categorias em si. Tudo depende do que você espera aprender com a experiência.

#6. Interpretando e Compartilhando Seus Resultados

Você terminou sua pesquisa. Agora você tem seu próprio conjunto exclusivo de insights. Depois de analisar seus dados, você precisará comunicar suas descobertas ao público ou às partes interessadas de sua organização. Em vez de apenas fornecer os resultados brutos de seu estudo, isso requer interpretação e apresentação de uma forma que seja compreensível para uma ampla gama de pessoas. Como você apresentará informações aos tomadores de decisão regularmente, é fundamental que as conclusões tiradas sejam claras. Portanto, não basta ter representações visualmente atraentes neste contexto. É imperativo que você apresente suas descobertas a esses tomadores de decisão e partes interessadas de maneira convincente e compreensível, se quiser que elas sejam colocadas em prática. 

Para apoiar suas conclusões, os analistas de dados empregam relatórios, painéis e outras representações interativas. Você pode construir representações visuais escolhendo as tabelas e gráficos mais apropriados, dependendo de suas interpretações e observações. Além disso, você pode usar o que é conhecido como “data storytelling” e transformar seus dados em uma narrativa envolvente que você pode compartilhar com seu público.

A maneira como você interpreta e apresenta seus resultados geralmente influencia a direção que sua empresa toma. Sua empresa pode decidir reestruturar, introduzir um novo produto ou até mesmo fechar uma divisão inteira à luz das informações fornecidas. É por isso que é fundamental apresentar todos os fatos que você obteve do jeito que estão e não favorecer ou focar em uma parte. Uma apresentação clara e sucinta de suas descobertas mostrará que suas conclusões são baseadas em fatos puros e são cientificamente válidas. Também é fundamental apontar quaisquer lacunas de dados ou interpretações que precisem ser esclarecidas.

#7. Aceite suas falhas

Aceitar erros é o último passo na análise de dados. Como a análise de dados é difícil de prever, não há dois projetos iguais. Classificar os dados pode levar a novas perguntas. Talvez você precise começar de novo. Uma investigação para descobrir mais pode revelar novos fatos. Sua análise principal pode estar errada ou dar uma ideia errada. E tudo isso pode ser devido a problemas com dados ou processos.

Não deixe que as decepções o desencorajem. É muito importante encontrar erros e corrigi-los. A análise de dados não seria tão interessante se fosse fácil. Erros podem acontecer, mas aprenda com eles. É basicamente assim que você progride de um competente analista de dados para um excepcional.

Processo de Análise de Dados Qualitativos

O processo de análise de dados qualitativos é simplesmente o ato de coletar, organizar e interpretar dados qualitativos para obter uma compreensão do que esses dados representam.

Os dados ditos qualitativos não são numéricos e não são organizados de nenhuma maneira particular. O tipo mais comum de dados qualitativos é o texto e pode conter respostas abertas a perguntas de pesquisas ou entrevistas com usuários. Enquanto isso, os dados qualitativos também podem incluir áudio, fotografias, e vídeo.

A entrada de feedback dos clientes é frequentemente submetida à análise de dados qualitativos nas empresas. E dentro dos limites dessa discussão, o termo “dados qualitativos” geralmente se refere aos dados textuais literais que vêm de fontes como depoimentos, reclamações, mensagens de bate-papo, encontros com centros de suporte, entrevistas com clientes, notas de caso ou comentários de mídia social.

Métodos de um Processo de Análise de Dados Qualitativos?

Dependendo de seus objetivos de estudo individuais e dos dados coletados, você pode escolher entre uma variedade de abordagens de análise de dados depois de obter e armazenar as informações. A seguir estão os métodos mais comuns que você pode escolher:

  • Análise de conteúdo
  • Análise Narrativa
  • Análise do discurso
  • Análise temática
  • Teoria fundamentada

Etapas para o processo de análise de dados qualitativos

Existem cinco etapas básicas para o processo de análise de dados qualitativos;

#1. Colete dados qualitativos e conduza pesquisas

A coleta de dados é o primeiro passo para pesquisa qualitativa. A coleta de dados é apenas o ato de reunir todos os seus dados em preparação para análise. Uma circunstância comum é quando o qualitativo é distribuído para várias fontes

#2. Conecte e organize seus dados qualitativos

Ao concluir a primeira etapa, agora você tem todos os dados qualitativos necessários. No entanto, ainda há um problema, e esse problema é a estruturação de dados. Os dados não são estruturados. É necessário compilar todo o feedback em um único lugar antes que ele possa ser examinado e receber qualquer tipo de valor.

Você poderá resumir e tomar decisões com base nesses dados mais rapidamente se estiver tudo em um só lugar e avaliado de maneira consistente.

#3. Codificando seus resultados de pesquisa qualitativa

Todos os seus dados de feedback estão agora em um só lugar. Sua planilha, CAQDAS, repositório de comentários ou ferramenta de análise de comentários que você pode usar para armazenar e analisar comentários. Como uma etapa adicional, depois de fornecer seu feedback, você precisará codificá-lo para extrair insights acionáveis.

A codificação é o ato de rotular e organizar seus dados de forma que você possa encontrar temas dentro dos dados, bem como os relacionamentos entre esses temas. A maior parte desse procedimento pode ser automatizada e concluída se você usar uma ferramenta de análise de feedback.

#4. Analise seus dados

Analisar seus dados levará você a novos insights. Esta seção é onde você começa a abordar e responder às perguntas de pesquisa que você tem. 

Tem a ver com a compreensão dos dados. E trata-se de peneirar os códigos e encontrar conexões significativas entre eles. Também é importante certificar-se de que cada insight seja diferente e apoiado por evidências suficientes.

O estudo inclui determinar o grau em que cada código se conecta a vários perfis demográficos e de clientes, bem como determinar se esses pontos de dados estão ou não conectados de alguma forma.

#5. Descreva suas descobertas em um relatório

Contar a história é o estágio final na avaliação de seus dados qualitativos. É hora de se concentrar em contar a história para seu público agora que seus códigos estão completos.

As partes interessadas devem ter uma compreensão clara do estudo qualitativo, das descobertas e dos insights antes que possam chegar a um curso de ação relevante.

Conclusão

Um elemento significativo do que a maioria dos pesquisadores passa é a classificação de dados. No entanto, a era da informação de hoje está fazendo com que até mesmo o pesquisador mais diligente seja constantemente confrontado com um ataque de dados que supera todos os esforços.

Um processo de análise de dados desempenha um papel vital na redução dessas informações em uma forma mais precisa e relevante. Isso torna mais fácil para os pesquisadores realizarem suas tarefas.

O processo de análise de dados também fornece aos acadêmicos melhores dados e melhores meios para examinar e estudar esses dados.

Perguntas frequentes sobre o processo de análise de dados

Qual é o ciclo de vida da análise de dados?

  • Especificação de Requisitos de Dados
  • Recolha de Dados
  • Processamento de dados
  • Limpeza de Dados
  • Análise de Dados
  • Comunicação

Quais são os tipos de métodos de análise de dados?

  1. Análise de cluster 2. Análise de coorte 3. Análise de regressão

4. Análise fatorial 5. Redes neurais 6. Mineração de dados

7. Análise de texto 8. Análise de séries temporais 9. Árvores de decisão

10. Análise conjunta

Quais são os exemplos de ferramentas utilizadas no processo de análise de dados?

  • Microsoft PowerBI.
  • SAP Business Objects.
  • Sentido.
  • TIBCO Spotfire.
  • Ponto de pensamento.
  • Qlik.
  • Inteligência de Negócios SAS.
  • Quadro.

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