Metodologia de análise de dados_ um guia completo

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Análise de dados: guia prático com tudo
sobre o tema para decisões mais
assertivas
Descubra como transformar informações em insights valiosos para
impulsionar seu negócio e melhorar a tomada de decisões
estratégicas.
Tayrane 09/10/2024 | 24 min
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Por meio da metodologia de análise de dados, é possível tomar
decisões com maior segurança e implementar estratégias mais
eficazes em diferentes aspectos do negócio.
Então, se você quer tornar a sua empresa mais competitiva, adotar
uma gestão orientada a dados é um dos passos mais importantes a
serem tomados.
Porém, segundo um estudo americano da New Vantage Partners, de
2021, somente 24% das empresas já conseguem, de fato, ter uma
operação baseada em dados.
A realidade é que diversas empresas ainda não conseguem extrair
valor de seus investimentos em big data e inteligência artificial.
Sendo assim, para te ajudar a ser parte dos que conseguem ter uma
cultura orientada a dados, criamos esse conteúdo. Veja o vídeo
abaixo ou continue a leitura para entender melhor a análise de
dados!
Ao longo deste conteúdo, você vai descobrir:
O que é análise de dados?
Quais os benefícios do processo de análise de dados?
Qual o objetivo da análise de dados?
Quais os tipos de análise de dados?
1. Análise preditiva;
2. Análise prescritiva;
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3. Análise diagnóstica.
4. Análise descritiva;
Como implementar a análise de dados no meu negócio?
Qual o processo de análise de dados?
Ferramentas para análise de dados
Análise de dados com Python: o que é?
O que é tratamento de dados em metodologia?
Como é feita a metodologia de análise de dados quantitativos?
Como é feita a metodologia de análise de dados qualitativos?
Cursos de análise de dados
Leia também: A importância da análise de dados em vendas
Análise de dados: o que é?
A análise de dados, no contexto corporativo, é um processo em que
se busca obter informações relevantes a partir de dados
quantitativos e qualitativos sobre algum aspecto específico do
negócio.
Além disso, com ela, é possível refutar ou confirmar hipóteses,
identificar soluções para determinados problemas e ser mais
assertivo nas ações.
No ambiente organizacional, é possível gerar uma série de
informações não estruturadas, seja a partir de planilhas, e-mails,
ferramentas de automação, entre outros. 
Ao analisar esses dados, a empresa poderá coletar insumos que
ajudarão nas tomadas de decisão e na implementação de planos de
ação para o alcance de resultados.
Com a ajuda da tecnologia e de ferramentas especializadas, os
profissionais conseguem tornar a rotina de análises mais ágil e
eficaz, identificando padrões de comportamento de ponta a ponta.
Quais os benefícios do processo de análise de
dados?
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Um dos principais benefícios da análise de dados é o fato de que
empresas dos mais diversos setores podem utilizar esse recurso para
coletar informações sobre determinada área. E, por meio dos
insights obtidos, otimizar os planos de ação.
Melhoria na tomada de decisões
A análise de dados possibilita mapear resultados e indicadores em
tempo real, coletando insumos para a criação de estratégias. Com o
cruzamento das informações sobre mercado, vendas, clientes e
prospects, é possível identificar padrões, tendências e anomalias. 
As informações obtidas da análise de dados permite que gestores
possam traçar planos estratégicos e tomar decisões baseadas em
informações reais, aumentando a precisão e eficiência das ações.
Conhecimento sobre o mercado
Por meio de pesquisa de mercado e através da análise dos dados
referentes ao mercado de atuação, você conseguirá informações
sobre os formatos de atuação, concorrência, tendências do mercado,
fornecedores e clientes.
Com este conhecimento é possível traçar um plano estratégico,
alinhado aos insights obtidos sobre o mercado e aos objetivos da
companhia. 
Entendimento das necessidades de clientes e prospects
Usando os elementos obtidos da análise de dados do seu banco de
informações sobre clientes e vendas, é possível entender as
necessidades, preferências, comportamentos de compra e
preocupações de clientes e prospects.
Em posse desse valioso material, você poderá criar ofertas e
campanhas personalizadas, aprimorando a experiência dos clientes
e aumentando sua satisfação.
Redução de riscos
A análise de dados sobre seu negócio e sobre o mercado, ajudam a
identificar potenciais riscos antes que ocorram, minimizando
impactos e prevenindo crises. 
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Outro ponto positivo das informações retiradas de dados reais, é a
possibilidade de avaliar o desempenho de diferentes áreas da
empresa. Fator que facilita a definição de alocação de recursos e a
otimização de operações.
Qual o objetivo da análise de dados?
Você sabia que empresas orientadas por dados podem crescer mais
de 30% ao ano? Não é por acaso que a cultura data-driven tem
crescido cada vez mais nos negócios, tornando-se parte
fundamental da rotina das equipes. 
Assim, o principal intuito da análise de dados é explorar todas as
informações coletadas pela empresa, transformando esses números
em insumos valiosos para o crescimento da companhia. 
Adotar essa prática significa garantir a eficiência operacional e
estratégica, solucionando problemas de forma rápida e enfrentando
os desafios do mercado. 
Ao realizar boas análises, você e sua equipe terão dados relevantes
para entender o passado e pensar em ações para o futuro.
Quais os tipos de análise de dados?
Existem diferentes tipos de análise de dados que você pode
implementar na sua empresa. As principais opções são:
1. Análise preditiva
Nesse tipo de análise, os dados são utilizados para fazer projeções
de cenários e identificar tendências futuras a partir de determinados
padrões.
Por conta do aumento do interesse em usar dados para gerar
informações valiosas, cada vez mais empresas estão aderindo à
análise preditiva. Além disso, a tecnologia, mais uma vez, surge
como uma aliada para possibilitar estudos mais aprofundados.
No marketing, por exemplo, esse recurso ajuda na atração e
retenção de clientes, ajudando na expansão do negócio.
Por outro lado, a área de operações também utiliza deste meio para
o gerenciamento de recursos, definição de preços dos produtos e na
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previsão de estoques.
Além disso, a análise preditiva tem se mostrado útil para solucionar
problemas complexos e encontrar oportunidades de
crescimento.
Se a segurança cibernética é um tema que atrai cada vez mais
empresas, é importante saber que a análise preditiva também atua
resguardando possíveis ocorrências de fraudes e comportamentos
criminosos.
2. Análise prescritiva
Na análise prescritiva, busca-se avaliar as consequências que certas
decisões podem trazer. 
Esse tipo de análise geralmente é utilizado para definir qual o melhor
caminho para alcançar alguma meta importante. 
Se a análise preditiva atua na previsão de comportamentos futuros,
a análise prescritiva auxilia nas tomadas de decisão com o objetivo
de melhorar o alcance de resultados e reduzir cenários negativos.
Assim, ela deve estar alinhada à gestão do negócio a fim de otimizar
estratégias, fazendo com que as empresas escolham caminhos que
as levarão para o topo. 
3. Análise descritiva
A intenção da análise descritiva é justamente descrever certos
eventos ou objetos que estão sendo analisados.
Se o seu objetivo é descrever comportamentos e tendências a partir
de cenários realistas, a análise descritiva é a mais indicada.
Utilizada como um passo anterior às análises mais robustas, a etapa
de descrição é o pontapé inicial para um estudo mais profundo dos
dados.
Isso porque ela se baseia em dados reais, reunindo informações
importantes para definir os próximos passos do negócio.
4. Análise diagnóstica
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Neste tipo de análise de dados, busca-se investigar relações de causa
e efeito nos objetos analisados.
Ela é responsável, por exemplo, pela construção do perfil do
comportamento do consumidor, viabilizando ações de marketing e
vendas em todas as etapas do funil.
Assim, fica fácil prever as ações dos prospects e desenvolver
conteúdos e materiais que se alinhem às suas necessidades.
A partir dessa análise, há também um melhor planejamento dos
recursos disponíveis, tornando mais assertivas as ações voltadas
para o engajamento e captação de novos clientes.
Novamente, a tecnologia será a responsável por otimizar essas
análises, tornando possível o diagnóstico das necessidades dos
clientes.
Como implementar a análise de dados no meu
negócio?
Adotar a cultura de análise de dados depende de uma série de
fatores que dependem do esforço de toda a equipe. Confira:
Deixe clara a importância da análise de dados
De nada adianta ter gestores que compreendem a importância da
cultura dos dados se a equipe não compartilha da mesma
percepção.
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Sendo assim, é fundamental garantir que todos os colaboradores
entendam a relevância da análise de dados, tanto para o
crescimento profissional quanto para a evolução do negócio. 
Comece aos poucos
Caso a rotina de análise de dados ainda seja incipiente na sua
empresa, o caminho mais indicado é começar aos poucos, sempre
focando em não perder a constância e manter o engajamento da
equipe.
Democratize a análise de dados
A mudança de mindset por ser desafiadora quando não há um
consenso de que toda a equipe pode e deve estar envolvida no
processo de análise de dados. 
Assim, o ideal é não limitar essa atividade para áreas que,
originalmente, detém essa expertise, mas fazer com que todos
consigam construir suas próprias análises, compartilhando
diferentes interpretações e insights. 
Foque na infraestrutura
O último – e não menos importante passo diz respeito ao quanto sua
empresa está disposta a investir na infraestrutura para fortalecer a
cultura de dados.
Isso significa contar com recursos automatizados que viabilizem as
análises, gerando insumos para as tomadas de decisão, criação de
estratégias e desenvolvimento de planos de ação. 
Qual o processo de análise de dados?
O processo de análise de dados é composto por algumas etapas
essenciais:
1. Definição do objeto de análise;
2. Escolha o tipo de dados que serão analisados;
3. Defina como será a mensuração dos dados;
4. Realize a coleta de dados;
5. Análise dos dados;
6. Faça a interpretação dos resultados.
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Confira abaixo mais detalhes sobre cada uma delas:
Etapa 1 – Definição do objeto de análise
Nesse primeiro momento, você precisa definir qual será seu objeto
de análise. Estabeleça quais perguntas deverão ser respondidas.
Para que tenham o efeito desejado, os objetivos devem ser claros,
mensuráveis e relevantes para o negócio. 
Assim, as decisões serão tomadas com maior embasamento, você
evitará desperdícios e as ações serão mais eficazes.
Chegar a metas que seguem esse padrão depende de um passo
muito importante: contar com sua equipe para mapear os desafios
enfrentados e definir os objetivos em conjunto. 
Etapa 2 – Escolha os tipos de dados que serão analisados
Defina qual será a natureza dos dados que você pretende analisar
para responder às perguntas da etapa anterior.
É fundamental entender de forma clara, os fatores que contribuem
para o crescimento da sua empresa. 
Sendo assim, definir métricas claras epossíveis vai garantir análises
mais aprofundadas, e que poderão trazer insumos valiosos para a
sua empresa.
Etapa 3 – Defina como será a mensuração dos dados
Na terceira etapa, é necessário estabelecer como você vai medir os
dados a serem analisados.
Depois de definir os objetivos e as métricas que precisam ser
mensuradas é hora de estabelecer a forma de colocar as análises em
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prática.
Aqui, é importante contar com uma ferramenta que dê o suporte
necessário em todas as etapas, garantindo a confiabilidade dos
dados e ajudando a evitar erros comuns. 
Além disso, defina os responsáveis e as etapas que devem ser
seguidas para que nenhum indicador fique de fora. 
Etapa 4 – Realize a coleta de dados
Esse é o momento de coletar os dados brutos que você deseja
analisar.
A etapa da coleta de dados é a responsável por recolher todos os
dados gerados nas fases de entrevistas.
Além de possibilitar o entendimento sobre os resultados da
empresa, esse processo permite mapear futuras ações par melhorar
os resultados do negócio, já que aqui você terá uma visão geral da
empresa. 
Lembre-se que a etapa de coleta é cíclica, pois deve ser feita de
forma recorrente, fazendo parte da rotina da equipe. Afinal de
contas, o comportamento do consumidor muda o tempo todo, o que
torna necessária a atualização dos dados de forma constante. 
Etapa 5 – Analise os dados
Você deverá transformar os dados em informações relevantes.
Recorra a gráficos e outros recursos visuais que facilitem essa
análise.
Na etapa de análise de dados é o momento de, finalmente, colocar
em prática tudo o que você viu até aqui. 
Se possível, conte com ferramentas para garantir análises robustas e
ágeis, tornando o trabalho de toda a equipe mais produtivo. 
Etapa 6 – Faça a interpretação dos resultados
Nessa etapa, os questionamentos iniciais devem ser respondidos e
as conclusões precisam ser tomadas.
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Entenda a importância deste tipo de análise em vendas assistindo a
este webinar gratuito:
Ferramentas para análise de dados
Como você viu, as ferramentas são recursos fundamentais na hora
de fazer a análise de dados. A boa notícia é que existem diversas
opções para não ter desculpa na hora de realizar esse processo tão
importante.
Excel
Criado em 1987, o Excel faz parte da rotina de diversos profissionais.
Para a análise de dados, esse recurso é valioso, pois permite o
armazenamento de dados, a construção de planilhas robustas,
gráficos e cálculos para garantir a confiabilidade das análises.
Microso� Power Bi
Mas se o que você precisa é de dashboards e de relatórios dinâmicos,
o Power Bi é a ferramenta mais indicada. A partir dela, é possível
automatizar questões de rotina da empresa, como análises menos
complexas e ajustes de dados.
Google Data Studio
Já o Google Data Studio é responsável por transformar dados em
informações estratégicas, atuando na criação de painéis, relatórios e
dashboards personalizados.
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Google Analytics
Uma das ferramentas mais utilizadas pelos profissionais de
Marketing, o Google Analytics é um recurso gratuito de análises web
capaz de fornecer dados valiosos sobre campanhas e páginas do
site.
Utilizando um código JavaScript, o recurso consegue coletar dados
da web, registrando informações de acessos do usuário, como o
número de sessões e a taxa de rejeição.
Veja no vídeo abaixo outras ferramentas que podem auxiliar na
análise de dados:
Análise de dados com Python: o que é?
Elaborada para ser simples e acessível, Python é a linguagem de
programação responsável pela aplicação em Machine Learning,
Inteligência Artificial, e na análise de dados.
Além de permitir o trabalho com séries temporais, o mecanismo
possibilita a manipulação de tabelas e dados, além da construção de
diversos tipos de gráficos.
Confira alguns dos benefícios dessa linguagem:
É de fácil aprendizagem;
É multiplataforma;
É gratuita;
Oferece diversas possibilidades de desenvolvimento.
Leia também:
24/11/2024, 03:08 Metodologia de análise de dados: um guia completo
https://blog.ploomes.com/analise-de-dados/ 30/40
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Seis Sigma: a metodologia para eliminar os defeitos na indústria
Metodologia Ágil: como aplicamos esse método na Ploomes
O que é tratamento de dados em metodologia?
O tratamento de dados se refere a atividades de coleta, análise,
manipulação, armazenamento e compartilhamento de dados de
uma pessoa, empresa, processo etc.
Já no que se refere aos dados de clientes, as empresas são obrigadas
a seguir a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
A LGPD prevê que o tratamento de dados seja feito de forma lícita,
segura e transparente com os clientes.
Assim, é necessário seguir alguns princípios básicos para estar em
conformidade com a medida de proteção de dados.
Finalidade, adequação e necessidade
Em relação à limitação do uso de dados são utilizados três
princípios:
Finalidade;
Adequação;
Necessidade.
A finalidade diz respeito ao objetivo do uso do dado coletado,
deixando claro quais serão as finalidades para o uso das
informações.
Já a adequação refere-se ao tratamento de dados e se esse processo
segue os preceitos da etapa anterior. 
Por fim, a necessidade mostra se as análises feitas ajudam a alcançar
a finalidade proposta.
Livre acesso, qualidade e transparência
Outro ponto importante é que os donos dos dados tenham acesso às
informações, a isso chamamos livre acesso. 
Já a qualidade dos dados tem relação com a atualização, exatidão e
clareza dos dados.
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Por fim, a transparência permite ao titular ter acesso a informações
sobre a realização do tratamento dos dados.
Segurança, prevenção e não discriminação
Assegurar a proteção das informações é uma etapa importante para
a preservação das informações.
Assim, esses princípios evitam acessos não autorizados, a perda de
dados, alterações e comunicações indevidas. 
Por fim, a discriminação impossibilita utilizar esses dados para
qualquer uso discriminatório.
Responsabilidade e prestação de contas
O último dos princípios exige que os responsáveis pelo tratamento
dos dados comprovem o uso de todas as práticas citadas
anteriormente, do início ao fim das análises.
Saiba mais: Como a centralização de dados impacta no meu dia a
dia como gestor
Como é feita a metodologia de análise de dados
quantitativos?
Na metodologia de análise de dados quantitativos, o foco está em
dados numéricos e estatísticos. O foco está em aspectos concretos
sobre determinado problema ou objeto de análise.
Na análise quantitativa o primeiro passo é a definição do público-
alvo. Assim, você deverá ter em mente qual o perfil dos
entrevistados, validando as características necessárias para chegar
até as pessoas certas.
Feito isso, é hora de estabelecer a amostra probabilística, que refere-
se a seleção de pessoas que farão parte do público que irão
representar a população em geral. 
Dessa forma, para garantir a assertividade dos dados, é fundamental
ter mapeado o tamanho da amostra, considerandoa margem de
erro para que se tenha uma proximidade fiel ao restante da
população.
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Aqui, é importante utilizar equações específicas e contar com
ferramentas especializadas para realizar a pesquisa.
Além de formulários e sites especializados na coleta de dados, a
análise quantitativa pode ser feita com o apoio de ferramentas que
contam com funcionalidades capazes de agilizar esse processo.
Como exemplo, temos o Google Forms, recurso gratuito para a
criação de questionários. Mas se o seu objetivo é fazer análises
voltadas para conteúdos, o Hotjar é a ferramenta ideal. 
Em linhas gerais, ela fornece informações sobre a interação dos
usuários com o seu site, além de uma visão geral da performance
dos conteúdos disponibilizados.
Se você já atua com estratégias de marketing é bem provável que já
tenha utilizado o Google Analýtics – ferramenta que também
proporciona uma visão geral sobre métricas e performance do site,
como número de visitas, sessões, etc.
Exemplos de análise de dados quantitativos
Pesquisa de Satisfação do Cliente
Ao fazer uma pesquisa de satisfação e pedir aos clientes que deem
nota para a experiência que tiveram com a sua empresa, você tem
acesso a dados que vão quantificar o nível de satisfação.
Volume de interações
Nas ações de Marketing a análise quantitativa é realizada
constantemente, seja para visualizar a quantidade de acessos no
site, o volume de menções nas redes sociais, entre outros.
Produtividade
Quando a empresa coleta informações sobre eficiência de um setor,
de uma ação ou sobre e eficiência de uma ferramenta, em um
determinado período de tempo, e usa métodos estatísticos para
identificar variações, ela conseguirá reconhecer onde há
necessidade de manutenção ou ajustes.
Financeira
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Analisando os dados do histórico de vendas e custos, cruzando
informações sobre a performance do mercado, é possível prever o
crescimento das receitas com base em fatores econômicos.
Como é feita a metodologia de análise de dados
qualitativos?
Já em análises qualitativas, há uma maior preocupação com o
aspecto subjetivo em torno de determinado problema.
Ela pode ser realizada a partir de diversos métodos de pesquisa,
como entrevistas com usuários, pesquisas em grupo, observação de
comportamentos e dados de pesquisas e estudos.
Se na análise quantitativa a mensuração ocorre por meio de
números, a qualitativa corresponde a informações que não se pode
quantificar.
Além disso, os dados qualitativos dizem respeito à experiência
individual do usuário, como um feedback ou avaliação de um
produto.
Se o seu objetivo é levantar hipóteses sobre determinado tema, a
análise qualitativa é a recomendada, já que ela vai identificar
necessidades, comportamentos e coletar informações relevantes
sobre o seu mercado.
Por ser mais abrangente, ela possibilita o desenvolvimento de
melhorias em uma solução, viabilizando o mapeamento de dados
relevantes para ajudar a tomar decisões mais eficientes.
Exemplo de análise de dados qualitativos
Pesquisa de Satisfação do Cliente e Colaboradores
Uma análise qualitativa pode ter como base as justificativas de cada
cliente para suas respectivas notas sobre sua experiência com a
empresa.
Supondo que você queira saber a satisfação dos colaboradores da
empresa, aspectos como condições de trabalho e cultura da
organização podem ser considerados.
Análise de Redes Sociais
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https://blog.ploomes.com/nps/
https://blog.ploomes.com/
A análise qualitativa das redes sociais podem ser feitas por meio da
coleta e estudo dos comentários sobre um novo produto ou serviço.
Aqui é possível identificar os sentimentos predominantes (positivo,
negativo ou neutro) e temas recorrentes, como design, preço ou
funcionalidade.
Estudo da cultura da empresa
Pesquisas qualitativas com funcionários, é uma ótima pedida para
quem visa melhorar o clima organizacional. Por meio dela é possível
entender os pontos fortes, fracos e como seus colaboradores sentem
a cultura organizacional.
Comportamento do consumidor
A análise qualitativa do comportamento do consumidor é obtida por
meio de entrevistas, sobre as preferências e experiências de compra,
para identificar emoções e motivações que influenciam suas
decisões.
Neste ponto são coletados insights valiosos para atrair novos
clientes e estreitar a relação com os já existentes.
Cliente oculto
A técnica do cliente oculto envolve pessoas que se passam por
clientes comuns para avaliar o atendimento e a experiência em
pontos de contato específicos.
A análise qualitativa desses relatos fornece uma visão detalhada
sobre a qualidade do atendimento, identificando aspectos que
precisam de melhorias e como os clientes realmente vivenciam o
serviço da empresa.
Cursos de análise de dados
Se manter atualizado e investir em capacitações precisa fazer parte
da rotina de qualquer profissional que deseja alcançar patamares
mais altos na carreira. 
Quando falamos de análise de dados, porém, esse objetivo é ainda
mais importante, pois estamos falando de uma disciplina que
ganha cada vez mais espaço nas organizações.
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https://blog.ploomes.com/como-captar-clientes/
https://blog.ploomes.com/como-captar-clientes/
https://blog.ploomes.com/cliente-oculto/
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Pensando nisso, selecionamos alguns cursos para aprimorar ainda
mais os seus conhecimentos na área de dados. 
Formação Data Science
O curso de data Science da Alura ensina sobre a coleta, preparação e
exploração de dados, mostrando como visualizar dados e comunicar
resultados através de gráficos.
Além disso, a capacitação apresenta a linguagem Python, ajudando
a compreender a importância dos dados para otimizar processos em
várias áreas.
Plataforma: Alura
Carga horária: 102 horas
Certificado: Oferece certificado de conclusão
Bootcamp online de Analista de Dados
O Bootcamp de Analista de dados ensina os principais conceitos de
Big Data e análise de dados, mostra como construir dashboards,
Data Storytelling e a interpretar os dados colhidos.
A ideia é que mesmo os profissionais que não são especialistas em TI
consigam aplicar as técnicas aprendidas, implementando uma
gestão orientada por dados no ambiente de trabalho
Plataforma: XP Educação
Certificado: Oferece certificado de conclusão.
Curso de Análise de Dados e Big Data – Excel
Este curso visa ensinar a aplicar estatística na prática, tomar
melhores decisões e começar na área de análise de dados utilizando
o Excel. 
Com aulas práticas e descontraídas, o curso promete apresentar as
principais funções para análise de dados no Excel, usando conceitos
de probabilidade e estatística. 
Além disso, mostra como aplicar conceitos básicos de estatística
inferencial para analisar conjuntos de dados no Excel.
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https://www.xpeducacao.com.br/bootcamp/analista-de-dados
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Plataforma: Udemy
Carga horária: 12,5 horas
Certificado: Oferece certificado de conclusão.
Arquitetura de So�ware, Ciência de Dados e Cybersecurity
O curso da PUCPR tem como objetivo ensinar a construir sistemas,
escolher componentes, direcionar estratégias, fazer migrações e
desenvolver ambientes seguros.
Usando uma metodologia exclusiva, o curso conta com diversos
professores com vasta experiência notema, e que já atuam no
mercado da tecnologia. 
Plataforma: PUCR
Carga horária: 20 horas
Certificado: Oferece certificado de conclusão.
Introdução a Banco de Dados
Se estiver buscando por um curso introdutório, o Curso Gratuito de
Banco de Dados da Realizzare Cursos pode ser a escolha ideal. 
Ele aborda desde conceitos fundamentais até demonstrações
práticas sobre como funciona um banco de dados, permitindo que
você crie uma boa base sobre o assunto.
Ao se inscrever, você terá acesso a videoaulas e a uma apostila
completa, além de links úteis e uma lista de exercícios para testar
seus conhecimentos. 
O curso é gratuito para matrícula, estudo e avaliação. Ao concluí-lo,
você pode obter o certificado válido em todo o território nacional
mediante o pagamento de uma pequena taxa.
Plataforma: Realizzare Cursos
Carga horária: 60 horas
Certificado: Inscrição gratuita. Certificado de conclusão opcional,
pago.
Leia mais: Big Data na Indústria: como implementar esse recurso?
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https://posdigital.pucpr.br/cursos/ciencia-de-dados-arquitetura-de-software-e-cybersecurity
https://www.realizzarecursos.com.br/cursos/curso-de-introducao-a-banco-de-dados/
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https://blog.ploomes.com/index.php/2019/06/11/big-data-industria/
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Tendências Futuras em Análise de Dados
Com a evolução das tecnologias que se valem da inteligência
artificial (AI) e de machine learning (ML), é natural que as
ferramentas de análise de dados passem a utilizá-las também. Logo,
o futuro da análise de dados está na investigação em tempo real com
auxílio da IA.
Inteligência Artificial e Machine Learning
A utilização da Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) na
análise de dados, possibilita a automatização de processos
complexos e a descoberta de padrões ocultos, em grande volume de
dados. Podendo realizar previsões mais acertadas, otimizar
processos e personalizar experiências. 
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem capacitar-se e
melhorar continuamente, conforme são expostos a novos dados.
Sendo nutrido constantemente com informações atuais e relevantes,
somado ao sucessivo aprendizado, essas ferramentas contribuem
para que as tomadas de decisões sejam mais rápidas e assertivas.
Análise de dados em tempo real
O avanço das tecnologias de streaming de dados possibilitou o
surgimento de ferramentas que coletam e analisam dados em tempo
real. Assim, é possível monitorar eventos no momento em que
acontecem, obtendo insights instantâneos sobre o seu desempenho.
Outro ponto relevante da análise em tempo real, está na
possibilidade de identificar fraudes ou gargalos no momento em que
acontecem, permitindo uma tomada de decisão rápida e assertiva,
para corrigir o problema antes que tomem maiores proporções.
Conclusão
E então, ficou claro como funciona a metodologia de análise de
dados? Não subestime o poder dos dados na sua empresa. Promova
uma gestão mais qualificada, apoiada em informações reais e com
ações mais personalizadas, atingindo diretamente o público alvo.
Tanto um sistema CRM como uma ferramenta ERP podem ser de
grande ajuda para este processo na sua empresa. E se você integrar
esses dois so�wares, melhor ainda! Veja como fazer isso de forma
24/11/2024, 03:08 Metodologia de análise de dados: um guia completo
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Henrique
03/08/2018 | 5 min
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07/02/2019 | 5 min
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