Ao seguir os passos mencionados acima, é possível realizar uma avaliação eficiente dos dados e obter insights valiosos para a tomada de decisões informadas. Lembre-se sempre de manter o objetivo em mente e de comunicar os resultados de forma clara e acessível aos envolvidos. Ao seguir essas principais fases do processo de análise de dados, é possível realizar uma análise completa e eficiente, obtendo informações valiosas para embasar decisões e melhorar resultados. Lembre-se sempre de garantir a qualidade dos dados utilizados e de comunicar os resultados de forma clara e objetiva. A análise de dados é uma etapa fundamental para a obtenção de informações relevantes e úteis em diferentes áreas, como negócios, marketing, saúde, entre outras.
Além de possibilitar o entendimento sobre os resultados da empresa, esse processo permite mapear futuras ações par melhorar os resultados do negócio, já que aqui você terá uma visão geral da empresa. Depois de definir os objetivos e as métricas que precisam ser mensuradas é hora de estabelecer a forma de colocar as análises em prática. Isso significa contar com recursos automatizados que viabilizem as análises, gerando insumos para as tomadas de decisão, criação de estratégias e desenvolvimento de planos de ação. A mudança de mindset por ser desafiadora quando não há um consenso de que toda a equipe pode e deve estar envolvida no processo de análise de dados.
Defina os objetivos diante da análise
Um analista de dados vai auxiliar uma equipe de marketing de uma loja de roupas. Ele precisa identificar quantas pessoas clicaram em um link que estava no e-mail marketing anunciando uma promoção. Um exemplo de análise prescritiva de dados na gestão de pessoas é o uso de modelos de planejamento de força de trabalho, que determinam a alocação dos colaboradores entre os diferentes projetos, funções e áreas. A análise prescritiva de dados usa técnicas de otimização e de simulação para recomendar as melhores ações, com base nos dados históricos, atuais e futuros.
Essa é, aliás, uma habilidade que pode fazer a diferença na hora de conseguir uma vaga na área, já que a tendência é que as empresas sejam cada vez mais data-driven. Por essa razão, antes que você comece as etapas práticas, defina bem qual o problema que você está https://midiamax.uol.com.br/variedades/2024/bootcamp-e-a-melhor-escolha-para-seu-curso-de-analista-de-dados/ buscando resolver, ou o que você quer entender exatamente a partir dos dados. Seu objetivo é organizar dados reais para descrever de que forma um acontecimento se dá, para a partir daí, criar métricas, relatórios e segmentações e tomar decisões embasadas.
Quais são as principais atividades?
Neste tipo de análise, o analista de dados pode auxiliar a equipe de marketing a estruturar uma campanha de black friday levando em consideração os erros que já foram cometidos em anos anteriores para que não sejam repetidos. A partir de campanhas antigas, é possível prever o comportamento do curso de analista de dados público diante de cada ação de marketing elaborada. Para descobrir quais foram os 10 cursos da EBAC mais vendidos no primeiro semestre, o analista vai usar dados quantitativos. Isso porque ele vai ter que olhar o número de vendas nos seis meses iniciais de cada curso e colocá-los em ordem.
O modelo de visualização é relevante não só para a análise de dados, como também para a apresentação das informações e insights para outros profissionais do time ou stakeholders. A ideia é que a visualização seja clara, facilitando o acesso às informações para utilizá-las na definição de estratégias. Se a meta era identificar o impacto de uma mudança no layout do produto, você precisa escolher quais as métricas que revelam a resposta para essa questão e olhar para esses indicadores na hora de analisar os dados. Essa definição será fundamental para escolher a forma de coletar as informações e o tipo de análise de dados utilizado. Por fim, o objetivo da análise diagnóstica é tentar identificar situações passadas que estejam causando o cenário atual – ou seja, a relação entre causa e consequência.