O ciclo de vida da análise de dados: Do conjunto de dados à apresentação

No atual clima de tomada de decisões em ritmo acelerado, os dados são um recurso inestimável. Os dados brutos são como um diamante bruto: têm grande potencial, mas precisam ser processados para revelar seu verdadeiro brilho. É no ciclo de vida da análise de dados que se encontra esse brilho.

O ciclo de vida da análise de dados mapeia uma jornada estruturada em cinco etapas:

1. Coleta
2. Limpeza
3. Análise
4. Interpretação
5. Apresentação

Dominar as ferramentas certas para cada etapa é fundamental, e é aí que o SQL se mostra indispensável.

Neste artigo, exploraremos cada estágio do ciclo de vida da análise de dados e como o SQL se integra perfeitamente a cada um deles.

Se o SQL for novo para você, considere a possibilidade de conferir nosso curso SQL para análise de dados. Ele foi desenvolvido para que você se atualize e esteja pronto para lidar com seus próprios projetos de dados. Por meio de exemplos práticos, mostraremos como o SQL capacita empresas, pesquisadores e formuladores de políticas a tomar decisões bem informadas.

Parte 1: Coleta de dados

A etapa essencial da coleta de dados vem em primeiro lugar no ciclo de vida da análise de dados. A ênfase aqui não está apenas na obtenção de dados, mas também na obtenção de dados relevantes e de alta qualidade, o que é essencial para a tomada de decisões fundamentadas. No mundo atual, orientado por dados, as informações são abundantes. Entretanto, elas são frequentemente distribuídas em várias fontes, o que torna crucial a capacidade de extrair rapidamente os dados relevantes.

O SQL permite que você se comunique com bancos de dados e colete os dados necessários para a sua análise. Seja lidando com milhões de linhas ou com estruturas relacionais sofisticadas, as consultas SQL permitem que os analistas filtrem rapidamente os dados, concentrando-se nas informações exatas de que precisam.

Vamos imaginar que você tenha sido encarregado de coletar dados de vendas para análise de uma cadeia de varejo em diferentes lojas. Você usa o SQL para consultar o banco de dados da empresa que contém essas informações de vendas. Você decide unir as informações da tabela de vendas com as informações da tabela de informações do produto para obter insights mais detalhados. Sua consulta pode ser semelhante a esta:

SELECT s.store_name, p.product_name, s.sale_date, s.sale_amount
FROM sales_data s
JOIN product_table p ON s.product_id = p.product_id
WHERE s.sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

Nessa consulta, as tabelas sales_data e product_table são mescladas usando o campo comum product_id. O SQL permite que você extraia rapidamente dados de vendas específicos de um determinado período de tempo, que podem ser utilizados para obter insights mais profundos sobre o desempenho da loja e o comportamento do consumidor.

Parte 2: Limpeza de dados

À medida que nos aprofundamos no ciclo de vida da análise de dados, chegamos à fase crucial da limpeza de dados. No mundo dos dados, o ditado "entra lixo, sai lixo" é realmente verdadeiro. A limpeza de dados consiste em examinar seus conjuntos de dados para encontrar e corrigir erros, inconsistências e estranhezas, garantindo a integridade e a confiabilidade dos dados.

O SQL permite que os analistas executem uma ampla gama de procedimentos de limpeza de dados diretamente no banco de dados, acelerando o processo e reduzindo a possibilidade de erros. As consultas SQL permitem que os analistas encontrem e corrijam anomalias, removam entradas duplicadas e lidem com valores ausentes sem problemas. Ao realizar operações diretamente no banco de dados, não há necessidade de exportar dados para ferramentas ou plataformas externas para limpeza; isso reduz o risco de perda ou corrupção de dados.

Vamos considerar um cenário de saúde em que dados precisos são cruciais para o atendimento ao paciente. Imagine que você esteja analisando dados de pacientes para detectar tendências nos resultados dos tratamentos. Os analistas podem usar o SQL para pesquisar e reparar erros no banco de dados de pacientes, como entradas duplicadas ou valores ausentes. A consulta a seguir ...

UPDATE patient_records
SET diagnosis = 'Unknown'
WHERE diagnosis IS NULL;

... atualiza todas as entradas ausentes na coluna diagnosis da tabela patient_records da tabela. Definir esses valores ausentes como 'Unknown' garante que os dados estejam completos e sejam confiáveis para análise.

Isso demonstra como o SQL pode ser usado para lidar com dados ausentes, mantendo os dados válidos e prontos para análise.

Parte 3: Análise de dados

Agora que os dados foram limpos, podemos passar para a próxima etapa: análise de dados. Esse é o processo de exploração de conjuntos de dados limpos para obter insights úteis. Os analistas empregam uma variedade de métodos para encontrar padrões, tendências e vínculos importantes nos dados que podem ser usados para informar a tomada de decisões e gerar resultados comerciais.

Os analistas SQL podem extrair subconjuntos específicos de dados, fazer cálculos e obter novos insights utilizando funções de agregação como SUM(), AVG() e COUNT(). Depois de escrever consultas SQL para extrair insights, os analistas podem combinar os dados com ferramentas como o Power BI, que converte os dados em visualizações dinâmicas e relatórios interativos. Essa conexão permite que as partes interessadas explorem visualmente as descobertas, melhorem sua compreensão dos clusters e tomem decisões mais fundamentadas.

Imagine que você queira realizar uma análise de marketing para entender melhor o comportamento de compra de seus clientes. Você poderia usar a seguinte consulta ...

SELECT 
    customer_id,
    AVG(order_value) AS avg_order_value,
    COUNT(*) AS purchase_frequency
FROM 
    orders
GROUP BY 
    customer_id;

... para coletar dados de clientes da tabela orders e retornar o valor médio do pedido e a frequência de compra de cada cliente. Isso nos permite agrupar clientes e aplicar abordagens de marketing direcionadas.

Você pode levar isso adiante combinando o SQL com o Power BI, que permite visualizar insights, o que facilita a compreensão dos tomadores de decisão. Confira estas consultas SQL para ajudá-lo em suas análises.

Parte 4: Interpretação de dados

À medida que avançamos no ciclo de vida da análise de dados, chegamos ao próximo ponto vital: a interpretação dos dados. Nesse ponto, o foco muda da mera análise para a extração de insights precisos que podem orientar decisões e estimular ações. Em meio ao mar de dados, a capacidade de identificar os principais padrões e tirar conclusões sólidas é essencial.

Compreender o contexto e as implicações dos resultados da consulta SQL garante que as descobertas sejam significativas e acionáveis. A análise de dados pode se basear em fatores específicos, mas também é importante considerar as influências externas. Negligenciar essas influências pode resultar em padrões inadequados ou enganosos, o que pode levar a decisões estratégicas ruins.

Imagine que você é um analista financeiro que acompanha as tendências de receita de uma empresa multinacional. Aqui está uma consulta que você pode usar:

SELECT 
    region,
    product_category,
    YEAR(sale_date) AS sale_year,
    SUM(sale_amount) AS total_revenue
FROM 
    sales_data
WHERE 
    region = 'Europe'
    AND product_category = 'Electronics'
    AND sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY 
    region, product_category, YEAR(sale_date);

Essa consulta filtra os dados de vendas para se concentrar nas vendas de produtos eletrônicos da Europa em 2023. A consulta combina a receita total por área, tipo de produto e ano.

Parte 5: Apresentação dos dados

Chegamos ao estágio final do ciclo de vida da análise de dados: a apresentação dos dados. As descobertas obtidas por meio de uma extensa investigação são transformadas em histórias que envolvem as partes interessadas e motivam a tomada de decisões informadas. Embora o software de apresentação e as ferramentas de visualização sejam úteis nesse processo, o SQL também deve ser considerado ao preparar e exibir os dados.

Seja em uma apresentação para a diretoria, em um relatório de pesquisa ou em um resumo de política, a capacidade de comunicar ideias de forma eficaz é fundamental para obter resultados significativos. Embora o software de apresentação e as ferramentas de visualização sejam excelentes para criar contos visualmente atraentes, a precisão e a confiabilidade dos dados subjacentes são fundamentais. O SQL auxilia nesse aspecto, ajudando-o a preparar e organizar os dados para garantir a precisão e a relevância.

Considere o caso de uma equipe de marketing que apresenta resultados de vendas trimestrais para as partes interessadas da empresa. Os analistas podem usar o SQL para extrair dados de vendas de bancos de dados, agregar indicadores-chave (como receita e participação de mercado) e organizar as informações para apresentação. A consulta a seguir ...

SELECT 
    EXTRACT(QUARTER FROM sale_date) AS quarter,
    SUM(revenue) AS total_revenue,
    AVG(market_share) AS avg_market_share
FROM 
    sales_data
GROUP BY 
    EXTRACT(QUARTER FROM sale_date);

... coleta dados de vendas trimestrais da tabela sales_data e calcula a receita total e a participação média de mercado para cada trimestre. O aproveitamento dos recursos do SQL permite que os analistas criem painéis dinâmicos ou gerem relatórios personalizados. Por sua vez, esses dados permitem que os executivos tomem decisões confiantes.

Ao utilizar os recursos de preparação e formatação de dados do SQL, os analistas podem garantir que os insights fornecidos não sejam apenas visualmente atraentes, mas também precisos, oportunos e acionáveis.

Como você usará o ciclo de vida da análise de dados?

Os dados são o alicerce de escolhas bem informadas. Entretanto, aproveitar de fato o poder dos dados significa dominar as complexidades do ciclo de vida da análise de dados. Desde a coleta inicial de dados brutos até a apresentação final de insights acionáveis, cada etapa é vital.

No centro desse processo está o SQL, uma ferramenta essencial que libera o potencial dos dados. Nossa exploração do ciclo de vida da análise de dados destaca a flexibilidade do SQL em lidar com vários estágios - coleta, limpeza, análise, interpretação e apresentação de dados.

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Seja você um novo analista ou um especialista experiente, a competência em SQL abre um mundo de possibilidades na tomada de decisões orientada por dados. Se quiser saber mais sobre como iniciar uma carreira como analista de dados, confira nosso roteiro para se tornar um analista de dados e nosso artigo sobre como criar um portfólio de analista de dados.