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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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.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
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[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?