Você já utiliza a análise exploratória de dados? Confira exemplos e dicas para melhorar!

Você já utiliza a análise exploratória de dados? Confira exemplos e dicas para melhorar! 

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A análise exploratória de dados é extremamente importante para uma empresa que busca assertividade e melhores resultados e é um conceito essencial a quem trabalha com informações e produções de relatórios em uma organização. 

Para quem trabalha no setor, ela se torna indispensável para verificar o conjunto de registros que se tem. Também é excelente para ser possível identificar padrões e aumentar a qualidade do tratamento de arquivos.

Por isso, neste conteúdo você irá entender como aplicá-la em seu trabalho, de modo a otimizar os resultados. Confira: 

A análise exploratória de dados e suas variáveis 

Em primeiro lugar, dentro da cultura data driven a análise exploratória de dados recebe destaque e o analista do ramo ganha maior precisão em seu trabalho com ela.

Os benefícios de adotá-la são principalmente:

• Maior possibilidade de autoconhecimento para a empresa, que poderá olhar melhor para informações sobre sua própria produtividade ou gestão de tempo.
• Identificação de potenciais gargalos, seja de produção ou de tempo, que afetem prazos e demandas negativamente.
• Gestão da performance de times, que indique com exatidão onde estão os problemas.
• Análise mais minuciosa do cliente, para adaptar produtos e demandas.
• Conhecimento profundo do mercado, com base em indicadores e conhecimento da concorrência.
• Desenvolvimento de melhores produtos e estratégias.

O ramo vai trabalhar com base em diversas variáveis. Essas informações são fatores que podem corresponder a momentos diferentes em uma mesma companhia.

O que é mais relevante para uma corporação pode não ser necessariamente para outra, da mesma forma. A maneira como a companhia orquestra seus arquivos em torno desses aspectos denota o modo como ela vai configurar os recursos de que dispõe para trabalhar com Big Data, por exemplo.

Tipos de variáveis 

As variáveis para análise de dados que você pode ter em seu negócio são basicamente as quantitativas e as qualitativas.

Pelo modelo ser exploratório, logo presume-se que ele mescle diferentes fatores, olhando não apenas para as métricas mensuráveis, mas também para que consiga proporcionar uma visão macro da organização.

Cruzando informações e descobrindo padrões ou a interligação entre elas, é possível avaliar um cenário de modo muito mais assertivo e completo. 

Além disso, as quantitativas podem demonstrar números exatos (como o de clientes) ou demais dados numéricos. Isso pode mudar conforme a fonte, como peso ou notas relacionadas. Dentro das qualitativas, é possível também catalogar registros para definir variáveis nominais ou ordinais, o que te dá mais precisão na hora de filtrar os arquivos.

Exemplos de sucesso para sua organização

Entendendo isso, é hora de conhecer os possíveis tipos de análise exploratória de dados e o que eles podem fazer na sua corporação.

Somente assim você conseguirá escolher qual deles aplicar, de acordo com a realidade do seu negócio. Abaixo você vê os principais para o ramo, acompanhe:

Aplicação de Python

Tanto a linguagem Python, quanto a linguagem R podem ser úteis para o segmento.

Isso porque, elas permitem definir de antemão, a automação de processos  de coleta, classificação e leitura, gerando possibilidades de entender e visualizar dados de maneira mais prática.

Ou seja, a empresa configura seus programas e aplicações para que estejam preparados para permitir uma análise mais apurada.

ECDF

Outra possibilidade é trabalhar com modelos de probabilidade.

Eles ajudam a fazer projeções e a compreender a expectativa de algo se apresentar dentro do cenário que a companhia tem.

O EDF, ou Empirical Cumulative Distribution Function, permite que a partir de um grupo de dados se consiga estabelecer parâmetros para tentar definir a probabilidade de ocorrências de eventos e assim de precaver.

Histograma

A análise exploratória de dados pode ser feita também com base em histogramas. A vantagem de usar esse exemplo é organizar os dados em gráficos.

Além de facilitar a visualização, eles permitem encontrar informações de maneira fácil, em meio a muitas outras, já enxergando o efeito prático delas.

Por distribuir a frequência de eventos, esse modelo também é muito útil para identificação de padrões.

Boxplot

O gráfico de caixa, organiza a exibição de resumo de determinado número de arquivos dentro de um conjunto organizacional.

É um formato muito interessante para permitir a visualização rápida de informações, pois estabelecendo linhas verticais, mostra o corte de arquivos. Para tornar possível a análise exploratória de dados, contudo, há várias ferramentas disponíveis no mercado.

O Qlik, por exemplo, é uma solução que pode atender diversos desafios do segmento com agilidade e alta qualidade.

Dicas para otimizar sua análise

Existem, ainda, algumas dicas que você pode aplicar no seu dia a dia para melhorar sua gestão de análise exploratória de dados, como:

Estude o comportamento das variáveis

Estudar o comportamento das variáveis te ajudará a entender como ajustá-las. Desse modo, você terá um banco de informações mais estratégico.

Também é necessário não se esquecer da importância de limpar sua base de dados adequadamente. 

Identifique os padrões 

Identificar padrões te ajudará a estruturar os dados da sua organização com mais facilidade.

Igualmente, não deixe de ver como essas informações se unem a outras em uma análise maior da conjuntura do negócio, uma vez que a integração de dados ajuda a corporação a crescer.

Monitore a ausência de dados

Esteja atento também à ausência de registros. Se perceber que existem lacunas que precisam ser preenchidas, é hora de criar categorias e buscar esses arquivos.

Isso ajuda a estabelecer uma cultura proativa também a melhorar preparar sua companhia para a maturidade de dados.

Conte com um software especializado 

Por fim, conte com um software especializado para te ajudar a encontrar as informações essenciais para seu negócio crescer e fazer a sua mineração de forma assertiva. 

Uma opção é ter ferramentas que podem facilitar a gestão e soluções como trabalhar com DaaS. Essa opção consiste em utilizar tecnologias de ponta para melhorar o gerenciamento de arquivos e informações. Com isso, a corporação ganha agilidade e melhores condições para fazer a devida análise exploratória de dados.

A Toccato oferece serviços de consultoria, monitoramento e Advanced Support para a jornada de informações e pode ajudar sua empresa.

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