Como você pode analisar conjuntos de dados complexos com facilidade?

1 Defina sua pergunta

Antes de mergulhar nos dados, você precisa ter uma pergunta clara e específica que deseja responder. Isso ajudará você a restringir o escopo de sua análise, identificar as fontes de dados relevantes e formular suas hipóteses. Uma boa pergunta deve ser INTELIGENTE: específica, mensurável, realizável, relevante e temporal. Por exemplo, em vez de perguntar "Como podemos aumentar as vendas?", você poderia perguntar "Como podemos aumentar as vendas do produto X em 10% no próximo trimestre?"

2 Escolha suas ferramentas

Dependendo do tipo e do tamanho dos dados, talvez você precise de ferramentas diferentes para analisá-los. Algumas ferramentas comuns para análise de dados são planilhas, bancos de dados, softwares estatísticos e linguagens de programação. Você deve escolher a ferramenta que se adapta ao seu nível de especialização, ao seu orçamento e aos seus requisitos de dados. Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados grande e complexo, convém usar uma linguagem de programação como Python ou R, que pode lidar com big data e oferecer várias bibliotecas e pacotes para manipulação, visualização e modelagem de dados.

3 Limpe e prepare seus dados

Antes de analisar seus dados, você precisa se certificar de que eles estejam limpos e prontos para análise. Isso significa verificar se há erros, inconsistências, valores ausentes, duplicatas, valores atípicos e outras anomalias que podem afetar seus resultados. Você também precisa preparar seus dados para análise, transformando, agregando, filtrando, classificando e agrupando-os de acordo com sua pergunta e objetivos. Você pode usar várias funções e métodos em suas ferramentas para executar essas tarefas, como Dropna() , substituir() , Agrupar() e ordenar_Valores() em Python.

4 Explore e visualize seus dados

Depois que seus dados estiverem limpos e preparados, você pode começar a explorá-los e visualizá-los para obter alguns insights e padrões. Você pode usar estatísticas descritivas, como média, mediana, modo, desvio padrão e frequência, para resumir e entender seus dados. Você também pode usar ferramentas gráficas, como tabelas, gráficos, gráficos e mapas, para exibir e comunicar seus dados. Alguns tipos comuns de visualizações são histogramas, gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de linhas, gráficos de dispersão e mapas de calor. Você pode usar bibliotecas e pacotes como Matplotlib , Nascido no mar e Enredo em Python para criar essas visualizações.

5 Aplicar técnicas analíticas

Depois de explorar e visualizar seus dados, você pode aplicar algumas técnicas analíticas para responder sua pergunta e testar suas hipóteses. Existem diferentes tipos de análise que você pode executar, dependendo de seus dados e metas. Alguns exemplos são análise de correlação, análise de regressão, análise de cluster, análise fatorial e análise de sentimento. Essas técnicas podem ajudá-lo a encontrar relacionamentos, tendências, padrões, grupos e sentimentos em seus dados. Você pode usar bibliotecas e pacotes como Scipy , SKLEARN e NLTK em Python para implementar essas técnicas.

6 Interprete e comunique seus resultados

A etapa final da análise de dados é interpretar e comunicar seus resultados. Você precisa avaliar seus resultados e tirar conclusões com base em sua pergunta e objetivos. Você também precisa comunicar seus resultados de forma eficaz e clara ao seu público, usando visualizações, relatórios, painéis ou apresentações. Você deve destacar as principais descobertas, limitações, implicações e recomendações de sua análise. Você também deve usar linguagem, tom e estilo apropriados para transmitir sua mensagem e envolver seu público.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?