Entender como iniciar uma análise de dados é uma tarefa fundamental para qualquer profissional que deseja colaborar com a organização que busca entender melhor seu desempenho e tomar decisões informadas.
Independentemente do setor, compreender o problema de negócio e planejar a solução são etapas necessárias (e muitas vezes negligenciada) para garantir que a análise seja eficaz e traga insights valiosos.
Conteúdo
1. Entendendo o Problema de Negócio
Para começar uma análise de dados, é fundamental entender o problema de negócio que se deseja resolver, vamos imaginar um e-commerce.
O idealizador viu uma grande oportunidade no mercado digital para criar uma plataforma online que oferecesse uma ampla variedade de produtos.
Mas como medir o sucesso dessa iniciativa? Quais são os passos necessários para transformar dados em insights valiosos?
O primeiro passo é descrever claramente o desafio. Precisamos desenvolver um resumo que mostre como foram os números de pedidos da empresa historicamente.
Foram bons ou ruins? Qual é o comportamento histórico? Existe sazonalidade? Quais produtos venderam mais e quais venderam menos? Essas são perguntas para entender o desempenho da empresa.
A Escolha do Tipo de Análise
Para obter essas respostas, realizar uma análise descritiva do número de pedidos, categorizados por ano e mês, pode ser um bom ponto de partida.
Esse tipo de análise nos permite visualizar o comportamento histórico das vendas e identificar padrões e tendências importantes.
Por exemplo, podemos descobrir que determinados meses do ano têm picos de vendas devido a promoções sazonais ou eventos específicos.
2. Planejamento da Solução
Antes de iniciar qualquer análise, seja com ferramentas como Power BI, Python ou mesmo Excel, é fundamental ter um planejamento detalhado.
Muitas pessoas pensam que planejar antes de criar a primeira linha de código é uma perda de tempo, mas, na verdade, hoje percebo ser um investimento de tempo e que pode evitar muitos problemas no futuro.
Um bom planejamento ajuda a garantir que todas as etapas do processo sejam executadas de forma eficiente e eficaz.
3. Introdução ao Método SAPE
Um método que pode ser extremamente útil nesse planejamento é o Método SAPE. Aprendi essa abordagem na Comunidade DS e tenho aplicado tanto no meu trabalho quanto em projetos pessoais.
O Método SAPE é uma sigla para Saída , Planejamento do Processo e Entradas. Cada etapa desse método ajuda a estruturar a análise de dados de maneira lógica e organizada.
Saída (SA)
A primeira etapa do Método SAPE é determinar a saída, ou seja, definir como será a entrega final da análise. No exemplo do e-commerce, o objetivo é responder à pergunta: “Como estão os números dos pedidos da empresa?”
Definir essa saída de forma clara é essencial para alinhar as expectativas com o solicitante, que pode ser um diretor, gestor, supervisor ou outra área solicitante. Essa etapa pode ser realizada em conjunto com o solicitante, garantindo que todos estejam na mesma página.
Além disso, nessa fase, podemos prototipar os gráficos e definir as análises que serão realizadas.
Por exemplo, podemos criar um gráfico de tendência de pedidos por mês, um gráfico mostrando o número de pedidos por categoria, e outro mostrando o número de pedidos por região.
Também podemos calcular a contribuição percentual de cada categoria ao longo dos meses para identificar as que mais contribuíram para as vendas.
Planejar o Processo (P)
A segunda etapa do Método SAPE é planejar o processo. Isso envolve entender todas as tarefas que precisam ser realizadas para construir e entregar o produto de dados. Quais são as operações necessárias?
Por exemplo, precisamos contar os pedidos agrupados por mês e ano. Para isso, precisamos identificar quais dados são necessários, como a coluna de identificação do pedido e a data em que o pedido foi realizado.
Esse processo assume que o analista terá todos os dados disponíveis para criar a análise. Portanto, é importante ter um planejamento prévio dos passos que serão realizados, começando pela inspeção, limpeza e preparação dos dados.
Também é importante decidir sobre o tipo de gráfico que será usado e seu posicionamento no painel final. Um bom planejamento garante que todos os detalhes sejam considerados, evitando surpresas desagradáveis durante a execução.
Entradas (E)
A última etapa do SAPE é identificar as entradas, ou seja, as fontes de dados disponíveis. Essas fontes podem incluir planilhas, bancos de dados, websites, APIs ou qualquer outra fonte de dados.
Ter um mapeamento claro dessas fontes é de extrema importância para entender quais dados estão disponíveis e se temos permissão para acessá-los.
Durante essa etapa, é possível que o analista identifique a falta de alguns dados necessários. Isso pode gerar mudanças na entrega final e criar um alerta para que os responsáveis iniciem a coleta dessas informações.
Ter um mapeamento completo das fontes de dados garante que a análise será baseada em informações precisas e completas.
4. Desenvolvendo a Análise de Dados
Uma vez que todas as etapas do planejamento estão concluídas, o próximo passo é começar a trabalhar com os dados. Isso envolve a inspeção inicial dos dados para garantir que eles estejam corretos e completos.
Inspeção e Limpeza dos Dados
A limpeza dos dados é uma etapa crítica para remover qualquer dado inconsistente ou irrelevante, garantindo que a análise seja precisa.
A preparação dos dados também é importante. Isso pode incluir a normalização dos dados, a criação de novas colunas derivadas de dados existentes e a preparação dos dados para visualizações.
Cada etapa desse processo deve ser realizada com cuidado para garantir que os dados estejam prontos para a análise.
Escolhendo as Ferramentas Certas
Escolher as ferramentas certas para a análise é crucial. Power BI, Python e Excel são algumas das ferramentas mais comuns usadas para análises de dados.
Cada ferramenta tem suas próprias vantagens e desvantagens, e a escolha certa dependerá primeiramente das suas habilidades com cada ferramenta e das necessidades específicas da análise.
- Power BI: Ideal para criar visualizações interativas e relatórios dinâmicos.
- Python: Oferece grande flexibilidade e é ideal para análises complexas e modelagem de dados.
- Excel: Uma ferramenta versátil para análises rápidas e simples, especialmente útil para pequenas empresas.
5. Visualização e Apresentação dos Dados
A visualização dos dados é uma parte essencial do processo de análise. Gráficos e painéis bem projetados podem comunicar insights de maneira clara e eficiente.
Ao criar visualizações, é importante considerar o público-alvo e garantir que as informações sejam apresentadas de forma acessível e compreensível.
Por exemplo, gráficos de tendência podem mostrar como os pedidos variam ao longo do tempo, enquanto gráficos de barras podem destacar quais categorias de produtos são mais populares.
A escolha do tipo de gráfico e seu design vão garantir que as visualizações sejam eficazes.
Apresentando os Resultados
A apresentação dos resultados é a etapa final da análise de dados. Isso pode incluir a criação de relatórios detalhados, apresentações em PowerPoint ou painéis interativos em ferramentas como o Power BI.
O objetivo é comunicar os insights de maneira clara e impactante, ajudando os tomadores de decisão a entender os dados e tomar decisões informadas.
Conclusão sobre Como Iniciar uma Análise de Dados
Iniciar uma análise de dados pode parecer um desafio, mas com um planejamento adequado e a aplicação de métodos estruturados como o SAPE, o processo se torna muito mais gerenciável e eficaz.
Entender o problema de negócio, planejar a solução, desenvolver o processo de análise e mapear as fontes de dados são passos essenciais para qualquer análise bem-sucedida.
