Processo de Análise Exploratória de Dados: Transformando Dados em Decisões Estratégicas

A análise exploratória de dados (EDA, na sigla em inglês) é uma etapa essencial para compreender grandes volumes de informações e transformá-las em insights acionáveis. Este processo ajuda empresas a identificar oportunidades, otimizar recursos e melhorar a tomada de decisão.

🎯 Objetivos da análise exploratória:

• Identificar oportunidades ocultas nos dados.
• Responder a perguntas estratégicas do negócio.
• Direcionar ações para melhorar resultados empresariais.

🚀 Etapas para construir uma análise exploratória de impacto:

1️⃣ Conhecimento do negócio

Antes de qualquer análise, é essencial compreender o contexto da empresa:

• Faça reuniões com as áreas de negócios para entender as metas e desafios.
• Identifique as lacunas de dados que estão impedindo decisões eficazes.

Exemplo real: Uma rede de supermercados quer entender por que o faturamento caiu em determinadas lojas. Na conversa com o time de operações, descobre-se que problemas logísticos causaram rupturas de estoque nos produtos mais vendidos.

2️⃣ Obtenção dos dados

Coletar informações é o próximo passo. Elas podem estar em diferentes formatos e locais:

• Bancos de dados internos (ERP, CRM).
• Planilhas de controle em Excel ou Google Sheets.
• APIs de ferramentas externas, como Google Analytics, Salesforce ou plataformas de e-commerce.

3️⃣ Carregar e tratar os dados

Após coletar os dados, é hora de organizá-los e validá-los:

• Procure por valores ausentes, duplicados ou inconsistências.
• Prepare os dados para análises mais profundas.

Ferramentas utilizadas:

• Python (Pandas, NumPy): Para tratamento e manipulação de dados.
• R: Para análise estatística.
• SQL: Para consultas a bancos de dados estruturados.

Exemplo prático: Em um banco de dados de vendas, datas ausentes podem distorcer análises de sazonalidade. Corrigir esses valores com ferramentas como Python é essencial antes de avançar.

4️⃣ Exploração com perguntas abertas

Nessa fase, a curiosidade guia o processo. Faça perguntas que ajudem a encontrar padrões inesperados. Exemplo:

• Há concentração de vendas em determinados horários ou dias?
• Algum segmento de clientes tem comportamento diferente?

Ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker podem ser usadas para criar visualizações que identifiquem padrões iniciais.

5️⃣ Responder perguntas fechadas

Aqui, os dados começam a contar histórias mais específicas:

• Relacione variáveis para descobrir correlações ou causas.

Exemplo: Um restaurante descobre, ao cruzar dados de vendas e clima, que pratos quentes têm demanda maior em dias frios. Essa informação pode embasar promoções direcionadas.

6️⃣ Responder perguntas pertinentes ao negócio

Os insights agora precisam ser aplicados à estratégia. Exemplo 1: Uma montadora percebe que as vendas previstas de um novo modelo de carro ultrapassam a capacidade atual de produção. A análise ajuda a planejar investimentos na linha de montagem.

Exemplo 2: Um varejista online avalia o custo-benefício de aumentar o investimento em anúncios pagos para produtos com alta margem de lucro.

7️⃣ Comunicação dos resultados

Apresentar os insights de forma clara é tão importante quanto a análise em si:

• Utilize gráficos, dashboards e relatórios interativos para embasar as decisões.
• Adapte a linguagem ao público-alvo (executivos, times técnicos ou operacionais).

Ferramentas recomendadas:

• Matplotlib, Seaborn (Python): Para visualizações personalizadas.
• Tableau, Power BI, Looker: Para dashboards interativos e gráficos dinâmicos.

8️⃣ Encerrando o ciclo da análise exploratória

Finalize revisitando os objetivos iniciais e compartilhando os resultados com as áreas envolvidas. Deixe o caminho aberto para novas perguntas e análises futuras.

💡 Benefícios da análise exploratória:

1. Melhoria da eficiência operacional: Identificar gargalos em processos internos, como atrasos logísticos ou baixa produtividade em uma linha de produção.
2. Redução de custos: Detectar despesas desnecessárias ou recursos subutilizados.
3. Otimização da experiência do cliente: Compreender o comportamento do consumidor e ajustar estratégias para melhorar a satisfação e retenção.
4. Decisões mais assertivas: Oferecer suporte baseado em dados para estratégias de negócio, reduzindo o risco de decisões baseadas apenas na intuição.
5. Identificação de oportunidades de crescimento: Encontrar novos mercados, produtos ou segmentos de clientes para explorar.

🔗 Conclusão:

A análise exploratória de dados não é apenas uma etapa técnica, mas uma ferramenta estratégica para conectar dados a decisões que geram impacto. Seja no varejo, no setor financeiro ou na indústria, os dados bem analisados tornam-se verdadeiros aliados do sucesso empresarial.

📌 Fonte: Baseado nas anotações da trilha ADA Santander Tech+: Data Science, no curso Análise Exploratória de Dados (10/12/2024). Para mais informações, acesse Santander ADA Tech+.