Você se depara com um conjunto de dados complexo. Como você pode revelar padrões ocultos para conduzir decisões informadas?

Data cleaning is essential because it ensures the accuracy and consistency of your dataset, which directly affects the reliability of your analysis. If you don't clean the data, no matter what advanced method you use, it will lead to misleading results. Putting this step first will create a strong foundation for trusted insights and effective analysis.

Removing errors, inconsistencies, and irrelevant information, data cleansing creates a more accurate and reliable dataset. It allows analysts to identify subtle trends and correlations that might otherwise be obscured by the data inconsistencies. Addressing missing values through appropriate techniques can provide a more complete picture, enabling more comprehensive analyses and reducing the risk of biased conclusions.

Antes de começar a análise, é fundamental limpar o conjunto de dados. Isso significa remover ou corrigir erros, lidar com valores ausentes e garantir que os dados sejam consistentes. Utilizar funções para eliminar anomalias ou imputar valores ausentes com médias ou medianas estabelece uma base sólida para identificar padrões, garantindo a integridade dos dados. Lembre-se: Se seus dados de análise são ruins, sua análise será ruim!

Data visualization can help to give a rough idea of a dataset by showing its distribution, outliers, extreme values and also patterns and trends. Data visualization can also help in determining the nature of analysis that we need to perform

Lembra da pergunta: "Quer que desenhe?"... Então... Gráficos e tabelas transformam dados complexos em algo muito mais fácil de entender. Por exemplo, um mapa de calor pode mostrar onde as vendas estão concentradas em diferentes regiões, enquanto um gráfico de linhas pode revelar tendências ao longo do tempo. A visualização não só oferece uma compreensão rápida dos dados, mas também ajuda a identificar discrepâncias e correlações que podem passar despercebidas em uma planilha.

To uncover hidden patterns in a complex data set, you can use exploratory data analysis to visualize and summarize the data. The next step is statistical analysis, which involves using mathematical models such as regression analysis to predict trends or ANOVA to identify relationships . Similarly, Clustering also helps in grouping data with similar characteristics. These methods help to deeply understand the data and make informed decisions.

Data visualization can drive further questions that further analysis, the type of analysis can depend on the nature of the data or how the data is distributed for example a data that shows a non-linear pattern has to be modeled with a non linear model.

A análise estatística é fundamental para entender o comportamento dos dados. Modelos como regressão e ANOVA (Análise de Variância) ajudam a quantificar relacionamentos e testar hipóteses, proporcionando insights mais profundos sobre os padrões subjacentes. Lembre-se apenas que a ANOVA supõe que o conjunto de dados esteja distribuído de forma uniforme. Se não estiverem, não a use!

Nos últimos participei de dezenas de projetos envolvendo IA. Hoje, na minha experiência vejo que o aprendizado de máquina realmente leva o reconhecimento de padrões a outro patamar. É incrível como os algoritmos conseguem identificar padrões e relações complexas que muitas vezes escapam aos analistas humanos. Com a aprendizagem supervisionada, podemos prever resultados com base em dados históricos, enquanto a não supervisionada revela estruturas ocultas nos dados. Treinar um modelo de aprendizado de máquina permite descobrir insights de forma muito mais rápida e em uma escala que a análise manual jamais conseguiria alcançar ou levaria um tempo muito alto. Acho apaixonante essas análises!

Por experiência, entendo que os achados iniciais precisam ser questionados e validados. Pode ser necessário ajustar modelos, refinar hipóteses ou até mesmo revisar a limpeza de dados caso surjam novos problemas. Esse ciclo contínuo de análise, reflexão e refinamento é essencial para descobrir padrões precisos e significativos que orientam minhas decisões.

Eu acredito que a colaboração pode realmente aprimorar o processo analítico. Compartilhar minhas descobertas com outras pessoas traz novas perspectivas e insights valiosos. Meus colegas podem identificar padrões que eu tenha perdido ou sugerir interpretações diferentes dos dados. Trabalhando juntos, podemos validar as descobertas e garantir que os insights sejam sólidos e confiáveis, o que leva a melhores decisões no final das contas.

I agree collaboration is very important it improves analysis, when we collaborate with others we can reveal solve challenges during the analysis and reveal some interesting facts about the results of the analysis we did take note in the analysis

Eu hoje vejo que a IA será cada vez mais usada nas análises, MAS deve se ter muito cuidado no uso errado, proncipalmente em prompts diretos de IA Generativas. Muitas análises precisam ter elevado grau de precisão e existem parâmetros que você deve configurar em interfaces apropriadas, onde diz se a IA será mais precisa ou mais generativa. Isso evita delírios da IA na análise de dados, que podem induzir a erros graves de interpretação dos dados. O benefício é inigualável, mas devemos saber usar!

Start with the insights or hypothesis that you have and work your way back into the data that you would need to look at/ the analytics you would need to perform/prove/answer that. If you start with a few hypothesis to begin working with the data, it will often snowball into a lot more insights and understanding of the data. You'll also identify engineering and cleaning requirements along the way- dont expect them to all be evident up front.