Como você pode identificar e abordar os outliers do relatório de despesas para TA?

1 Definir outliers

Outliers nem sempre são fáceis de definir, pois dependem do contexto e da distribuição de seus dados. Uma maneira comum de identificar outliers é usar o intervalo interquartil (IIQ), que é a diferença entre os percentis 25 e 75 dos seus dados. Qualquer valor que seja superior a 1,5 vezes o IQR acima ou abaixo da mediana pode ser considerado um outlier. No entanto, talvez seja necessário ajustar esse limite dependendo das características dos dados e dos objetivos de negócios.

2 Visualize outliers

Uma das maneiras mais simples de identificar outliers é usar ferramentas visuais, como tabelas e gráficos, que podem mostrar a distribuição e a variação de seus dados. Por exemplo, você pode usar um gráfico de caixa, que mostra a mediana, quartis e outliers de seus dados como uma caixa e bigodes. Você também pode usar um gráfico de dispersão, que mostra a relação entre duas variáveis e quaisquer outliers que não se encaixam na tendência. Essas ferramentas podem ajudá-lo a identificar rapidamente quaisquer transações incomuns ou suspeitas em seus relatórios de despesas.

3 Analisar outliers

Depois de identificar os outliers, você precisa analisá-los para entender suas causas e implicações. Você pode usar várias técnicas, como estatísticas descritivas, testes de hipóteses e clustering, para examinar os valores atípicos e compará-los com o restante dos dados. Por exemplo, você pode usar a média, o desvio padrão e o escore z para medir a distância entre um outlier e a média. Você também pode usar um teste t ou uma ANOVA para testar se há uma diferença significativa entre os outliers e os dados normais. Você também pode usar um k-means ou um algoritmo de agrupamento hierárquico para agrupar os outliers com base em suas semelhanças e diferenças.

4 Endereço discrepante

Depois de analisar os outliers, você precisa decidir como resolvê-los. Você pode optar por manter, remover ou modificar os valores atípicos, dependendo dos resultados da análise e das metas de negócios. Por exemplo, você pode manter os outliers se eles forem válidos e significativos, como uma grande despesa para um projeto especial ou um evento raro. Você pode remover os valores atípicos se eles forem inválidos ou errôneos, como uma entrada duplicada ou um erro de digitação. Você pode modificar os outliers se eles forem válidos, mas extremos, como um gasto alto para uma viagem longa ou um gasto baixo para uma viagem curta. Você pode usar métodos, como corte, winsorizing ou imputação, para ajustar os valores atípicos para reduzir seu impacto nos dados.

5 Automatize a detecção de outliers

Para economizar tempo e esforço, você pode automatizar o processo de detecção de outliers usando ferramentas e scripts que podem ser executados regularmente e alertá-lo sobre quaisquer anomalias em seus relatórios de despesas. Por exemplo, você pode usar o Excel, o Power BI ou o Tableau para criar painéis e relatórios que podem destacar os valores atípicos e seus detalhes. Você também pode usar Python, R ou SQL para escrever código que pode consultar e filtrar seus dados e gerar estatísticas e gráficos de resumo. Você pode usar bibliotecas, como pandas, numpy, scipy ou sklearn, para executar vários métodos e cálculos de detecção de outliers.

6 Comunicar descobertas atípicas

Finalmente, você precisa comunicar suas descobertas atípicas às partes interessadas, como gerentes, clientes ou auditores, que podem precisar tomar medidas ou tomar decisões com base em sua análise. Você pode usar linguagem clara e concisa, visuais e evidências para explicar os outliers e suas causas, efeitos e soluções. Você também pode usar recomendações, sugestões ou comentários para ajudar as partes interessadas a melhorar suas políticas, procedimentos ou práticas de relatório de despesas. Você pode usar ferramentas, como PowerPoint, Word ou email, para apresentar e compartilhar suas descobertas e análises atípicas.