A análise de dados é o processo de avaliação de dados que utiliza ferramentas analíticas e estatísticas para descobrir informações úteis e utilizá-las no processo de tomada de decisões.

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Existem inúmeros métodos para a realização de uma análise de dados, como: mineração de dados, análise de texto, inteligência comercial, e visualização de dados.

Quer aprender mais sobre visualização de dados? Confira nosso artigo: Cinco passos para visualização de dados em Python.

Como é realizada?

A análise de dados é parte de um amplo processo de obtenção de inteligência comercial. O processo é dividido em algumas etapas:

1) Definição de metas

Qualquer pesquisa começa com um conjunto de metas comerciais bem definidas. Grande parte das decisões tomadas ao longo do processo dependem de quão claramente os objetivos da pesquisa foram formulados. 

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2) Angariamento de dados

Dados relevantes são coletados para solucionar problemas e responder questões pertinentes. 

3) Processamento dos dados

Os dados brutos podem ser coletados em vários formatos diferentes. Por isso, devem ser limpos e transformados para que as ferramentas de análise de dados possam importá-los.

4) Análise

Nesta etapa, os dados limpos e tratados são importados para as ferramentas de análise, permitindo uma exploração dos dados – de modo a encontrar padrões e responder as perguntas para solucionar os problemas delineados.

É o processo pelo qual os dados coletados na pesquisa são tornados significativos através da aplicação correta de métodos estatísticos. 

Quer aprender sobre os mitos acerca da análise de dados? Clique aqui!

Importância da análise

De modo geral, a análise de dados proporciona um entendimento valioso para tomar decisões eficazes e eficientes.

A análise fornece uma boa compreensão das necessidades e capacidades da empresa, e podem ser aplicadas em inúmeras áreas para otimizar os desempenho da indústria. 

O aumento da produtividade advindo das boas análises permite que as empresas prosperem em um ambiente competitivo em constante evolução, sendo bem sucedidas naquilo que se propõem a fazer. 

Published On: julho 26th, 2021 / Categories: Análise de Dados, Data Science /

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