DATA ANALYSIS
A Ask2act foi criada para tornar o conhecimento sobre dados acessível a todos, ajudando indivíduos a fazer as perguntas certas viabilizando ações transformadoras.
A análise de dados é um processo fundamental para extrair informações significativas e tomar decisões com base em conjuntos de dados.
"Perguntas Disruptivas, Ações que Transformam"
Fase 01: Ask - entender o problema
fase 02: Prepare - preparar os dados
fase 03: Process - processar os dados
fase 04: Analyze - analisar os dados
fase 05: Share - compartilhar os dados
fase 06: Act - agir com base nos dados
As 6 fases da analise de dados
01
Ask
Compreensão do Contexto
Antes de formular perguntas, é importante compreender completamente o contexto do problema, o domínio do negócio ou a área de pesquisa em questão. Isso envolve conhecer os objetivos gerais, os desafios e as metas.
Definição de Objetivos E IDENTIFICAÇÃO DE OPORTUNIDADE DE NEGÓCIOS
Formulação de Perguntas
Com base nos objetivos definidos e nas necessidades das partes interessadas, formule perguntas específicas que orientarão a análise. Essas perguntas devem ser claras, concisas e mensuráveis.
Estabeleça objetivos claros e específicos para a análise de dados. Quais informações você deseja extrair dos dados? Que decisões pretende tomar com base nos resultados?
A análise de dados pode revelar insights valiosos sobre tendências de mercado, necessidades dos clientes, lacunas no mercado e oportunidades de crescimento.
02
prepare
Coleta de Dados
Esta é a primeira etapa, onde os dados são adquiridos a partir de fontes relevantes. É importante garantir que os dados coletados sejam representativos e relevantes para o problema em questão.
Padronização de Dados
Integração de Dados
Transformação inicial de Dados
Exploração Inicial de Dados
Limpeza de Dados
Os dados frequentemente contêm erros, valores ausentes, duplicatas e informações inconsistentes. Nesta etapa, os dados são limpos, o que inclui a remoção de entradas duplicadas, o tratamento de valores ausentes (preenchendo-os ou removendo-os) e a correção de erros óbvios.
Antes de realizar análises avançadas, é útil fazer uma exploração inicial dos dados. Isso pode envolver a criação de estatísticas descritivas, como média, mediana, desvio padrão, histogramas e gráficos para entender a distribuição dos dados e identificar tendências preliminares.
Em muitos casos, os dados precisam ser transformados para serem úteis na análise. Isso pode incluir normalização (escala de dados para uma faixa específica), codificação de variáveis categóricas, agregação de dados e criação de novas variáveis com base nas existentes.
Se os dados vierem de várias fontes, é necessário integrá-los de forma coesa. Isso pode envolver a correspondência de chaves de identificação comuns entre diferentes conjuntos de dados ou sistemas.
Certifique-se de que os dados estejam em um formato consistente e padronizado para que sejam facilmente comparáveis e utilizáveis em análises posteriores.
03
process
Antes de iniciar o processamento de dados, é importante escolher as técnicas de análise adequadas com base nos objetivos da análise e na natureza dos dados. Isso pode incluir análise estatística, análise de regressão, análise de séries temporais, aprendizado de máquina, mineração de texto, entre outros.
Seleção de Técnicas de Análise
Transformação de Dados
Aplicação de Modelos e Algoritmos
Dependendo da técnica escolhida, os dados podem precisar de mais transformações além das realizadas na fase de preparação. Isso pode incluir a normalização de dados, a criação de variáveis derivadas, a codificação de variáveis categóricas e outros procedimentos específicos.
Esta é a fase central da análise de dados, onde os modelos e algoritmos são aplicados aos dados. Isso pode envolver a construção de modelos preditivos, classificadores, agrupamentos (clustering) ou outras técnicas, dependendo dos objetivos da análise.
04
ANALYZE
Nesta fase inicial da análise, os dados são explorados para entender sua estrutura e distribuição. Isso inclui a criação de estatísticas descritivas, como média, mediana, desvio padrão e gráficos para identificar tendências preliminares.
Exploração de Dados
Identificação de Padrões e Tendências
Modelagem Estatística e Matemática
Aprendizado de Máquina
Validação de Resultados
A análise visa identificar padrões e tendências nos dados. Isso pode envolver o uso de gráficos, séries temporais, análise de frequência, análise de correlação e outras técnicas estatísticas para identificar relações entre variáveis e comportamentos significativos.
Os resultados da análise são validados para garantir sua confiabilidade. Isso pode envolver técnicas como validação cruzada, testes de hipóteses e outras medidas de validação estatística.
Se a análise envolver aprendizado de máquina, algoritmos são treinados usando os dados para tarefas como classificação, regressão, clustering e detecção de anomalias.
Dependendo dos objetivos da análise, modelos estatísticos podem ser construídos para fazer previsões ou inferências. Isso pode incluir modelos de regressão, análise de variância, regressão logística e muito mais.
05
share
Ferramentas de Visualização de Dados
Relatórios e Apresentações
Feedback e Discussão
Recomendações de Ação
Use ferramentas de visualização de dados, como dashboards interativos, para permitir que as partes interessadas explorem os dados por conta própria e obtenham informações específicas.
Relatórios escritos e apresentações são formas comuns de compartilhar resultados de análise de dados. Eles devem incluir uma introdução clara, metodologia, resultados principais, interpretações e recomendações, quando aplicável.
Contextualização
Contextualize os resultados da análise em relação aos objetivos e ao contexto do negócio ou do problema. Isso ajuda as partes interessadas a entenderem por que os resultados são significativos e como podem ser aplicados.
Encoraje o diálogo e a discussão com as partes interessadas. Isso pode ajudar a esclarecer dúvidas, validar conclusões e identificar pontos de ação.
Quando apropriado, forneça recomendações claras de ação com base nos insights da análise. Isso ajuda as partes interessadas a traduzir os resultados em planos práticos.
06
act
Planejamento de Ação
Antes de iniciar qualquer ação, é importante criar um plano detalhado que descreva como os insights da análise serão aplicados. Isso inclui definir metas, prazos, responsabilidades e recursos necessários.
Avaliação de Resultados
Acompanhamento e Monitoramento
Implementação das Mudanças
Atribuição de Responsabilidades
Definição de Metas e Indicadores de Sucesso
Priorização
Avalie os resultados das ações implementadas em relação às metas estabelecidas. Isso pode envolver análises adicionais para determinar se as mudanças estão produzindo os resultados esperados.
Determine quem será responsável por cada ação e atribua tarefas específicas. Definir papéis e responsabilidades é essencial para garantir que as ações sejam executadas de maneira eficaz.
Execute as ações de acordo com o plano estabelecido. Isso pode envolver a implementação de novas estratégias de negócios, mudanças de processos, atualizações de produtos, campanhas de marketing, entre outras iniciativas.
Monitore de perto o progresso da implementação das ações. Isso pode ser feito por meio de relatórios regulares, painéis de controle ou indicadores-chave de desempenho (KPIs).
Estabeleça metas claras e mensuráveis que ajudarão a avaliar o sucesso das ações implementadas. Isso permite acompanhar o progresso e fazer ajustes conforme necessário.
Nem todas as descobertas da análise podem ser implementadas imediatamente. É importante priorizar as ações com base em sua importância e impacto potencial.