Guia básico para entender as principais etapas da análise de dados

Guia básico para entender as principais etapas da análise de dados

O presente já é formado pelos dados e o futuro também será. A sua utilização, partindo da coleta, análise e cruzamento de informações, é que possibilita tornar as situações, como previsões de mercado e sugestões focadas no cliente nos APPs, em uma melhor entrega ao usuário.

Mas, você sabe como começar a analisar dados, pensando em estratégias de negócios? Ou, vamos além, como esta técnica pode ajudar na sua carreira? Acompanhe este artigo focado em análise de dados para iniciantes.

A importância dos dados

Já que estamos falando neles, assim como em e-commerce, segundo o levantamento da Forter, desde abril de 2020 foi notificado aumento nos volumes de compras de consumidores on-line.

Essa pesquisa mostra que a migração para operações digitais é real e as operações físicas mudaram no mundo online: alimentos e bebidas registraram 6,5 vezes a taxa média de crescimento, só em maio. Sobre novas contas online, foram contabilizados de 15% a 25% de compras, 5% a 7% acima, se comparado à “pré-Covid-19”.

Interessante, né? E o mais interessante ainda é como chegar nesses números e usá-los para tantos contextos e argumentos de negócios.

Primeiros passos para coletar e analisar dados

Toda coleta de informações precisa de curadoria e objetivo claro, antes de qualquer coisa. Para entender este processo, preparamos um overview para clarear uma estratégia digital, pautada na ciência de dados.

A coleta

Existem vários dados a considerar na coleta, como as informações do público, fornecedores, provedores, concorrência etc. Para ter uma prioridade, o objetivo do negócio e sua estratégia precisam estar nítidos.

Nessa etapa, soluções de armazenamento de dados são imprescindíveis. Por exemplo, se você vai criar uma nova versão de determinado produto, é importante coletar dados do sistema de CRM, a fim de compreender as necessidades daquele cliente.

Atualmente, as redes sociais e outras plataformas digitais são assertivas fontes de informações sobre seu público, já que por lá se baliza por meio de  interação, reação e assuntos de interesse.

Quanto às ferramentas para usar nesta etapa, o Excel, o PowerBI e o SQL ajudam, mas os dois últimos precisam de prévio conhecimento para utilização plena de seus recursos.

Limpeza e análise

A partir das informações organizadas, vem o chamado cleaning dos dados coletados. Lembra o que foi dito lá em cima: as informações precisam fazer sentido para o negócio.

Por isso, nesta fase, os dados não relevantes podem ser arquivados ou excluídos para permitir uma tomada de decisão mais direta ao alvo, evitando perda de tempo no próximo estágio, que é a análise por classificação.

Esta classificação precisa de estrutura para otimizar o uso destes dados. Cada um terá sua linguagem, ordenada, que facilitará na identificação por parte do analista de dados. Ou seja, podem ser separados por sazonalidade, volume de vendas, produção, características de geolocalização, preferências, hábitos de compras etc.

Inserindo cada peça no tabuleiro, o responsável por esta análise terá insumos suficientes para cruzar tudo isso, apoiado em recursos tecnológicos, como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning, para estudá-los e criar os insights necessários para o sucesso de uma empresa.

Como se tornar um analista de dados

Para esta coleta ser eficiente, é importante dominar metodologias e frameworks analíticos. Na Digital House, temos o curso que atende esta necessidade, além de te ensinar a trabalhar com diferentes fontes de dados, como Google Analytics e Mídias Sociais.

Venha agregar valor à sua carreira, seja um analista de dados. Inscreva-se em nosso curso de Data Analytics, atualmente, 100% remoto. A experiência DH na sua casa, com a mesma qualidade de um método de ensino atualizado e dinâmico, focado em habilidades digitais.