Em um mundo cada vez mais digital, as empresas têm à disposição uma quantidade enorme de dados que podem ser utilizados para tomadas de decisões estratégicas. No entanto, para aproveitar todo o potencial desses dados, é necessário realizar uma análise exploratória, cujo objetivo é identificar padrões e tendências, encontrar insights e gerar conhecimento sobre um conjunto de dados.

Mas, afinal, o que é análise exploratória de dados? É uma técnica de análise de dados que permite explorar e entender os dados de uma maneira mais detalhada. A análise exploratória de dados é uma etapa importante do processo de análise de dados e pode ser realizada por meio de ferramentas estatísticas, de visualização e outras.

Neste artigo, apresentamos 5 dicas para realizar análise exploratória de dados na empresa.

1. Conheça os dados que estão a sua disposição

Antes de começar a análise exploratória, é importante entender bem os dados que se tem em mãos. É necessário saber quais são as variáveis disponíveis, como elas foram medidas, quais são as unidades de medida, entre outras informações. Para isso, é importante fazer uma revisão detalhada dos dados disponíveis e documentar todas as informações relevantes.

2. Faça uma análise descritiva dos dados

Uma das primeiras etapas da análise exploratória de dados é realizar uma análise descritiva, que permite ter uma visão geral do conjunto de dados. Nessa etapa, é possível identificar a distribuição dos dados, a presença de valores ausentes, outliers e outras informações importantes que podem impactar na interpretação dos resultados.

3. Utilize gráficos e visualizações

A visualização dos dados é uma das formas mais eficazes de se entender um conjunto de informações. Utilize gráficos e outras formas de visualização para identificar padrões, tendências e relacionamentos entre as variáveis. 

Além disso, os gráficos podem ajudar a identificar pontos de interesse, como picos ou vales, que podem indicar a necessidade de investigação mais aprofundada.

4. Identifique correlações e causalidades

Um dos principais objetivos da análise exploratória de dados é identificar correlações e causalidades entre as variáveis. 

Essas informações podem ser úteis para entender o comportamento dos dados e até mesmo para prever futuros resultados. Utilize técnicas estatísticas, como a correlação de Pearson, para identificar correlações entre as variáveis e avaliar a força dessas relações.

5. Esteja preparado para lidar com dados ausentes e outliers

Dados ausentes e outliers são comuns em conjuntos de dados e podem impactar na análise exploratória. É importante estar preparado para lidar com esses dados, utilizando técnicas de imputação para preencher valores ausentes e avaliando a necessidade de tratamento dos outliers. Uma abordagem comum para lidar com outliers é removê-los do conjunto de dados ou transformá-los.

Em conclusão, a análise exploratória de dados é uma etapa fundamental para a compreensão de conjuntos de dados e para a tomada de decisões informadas em empresas. 

Ao seguir as dicas apresentadas neste artigo, é possível obter insights valiosos sobre padrões, tendências e relacionamentos entre variáveis, além de identificar oportunidades de melhoria e soluções para problemas. 

Por isso, é importante que as empresas dediquem tempo e recursos para a análise exploratória de dados, utilizando ferramentas estatísticas, de visualização e outras técnicas para explorar e entender seus dados de maneira mais detalhada.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.