Mas n\u00e3o \u00e9 somente no campo financeiro e operacional que a an\u00e1lise de dados pode ser \u00fatil. Chegamos \u00e0 um momento na hist\u00f3ria onde j\u00e1 \u00e9 poss\u00edvel utilizar esse tipo de m\u00e9todo e ferramentas para at\u00e9 mesmo salvar vidas. Esses dados s\u00e3o mais dif\u00edceis de serem analisados diretamente, e muitas vezes precisam ser processados e transformados em uma estrutura mais organizada para que possam ser usados em an\u00e1lises de dados. A Cortex \u00e9 a empresa n\u00famero 1 em solu\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia para crescimento.<\/p>\n
Usamos essa t\u00e9cnica na pr\u00e1tica para identificar diferen\u00e7as entre conjuntos de dados, por exemplo, o tempo de atendimento dos gar\u00e7ons mais novos \u00e9 significativamente diferente do dos mais velhos? Com eles, temos limites de controle para acompanhar a varia\u00e7\u00e3o de um indicador ao longo do tempo. Quando um ponto sai desses limites, algo anormal est\u00e1 acontecendo em seu processo. A an\u00e1lise envolve trabalhar com dados, e para trabalhar com dados, \u00e9 preciso ter uma s\u00f3lida base em matem\u00e1tica e estat\u00edstica. Isso inclui conhecimento em probabilidade, estat\u00edstica descritiva, infer\u00eancia estat\u00edstica, regress\u00e3o, \u00e1lgebra linear e c\u00e1lculo. E da perda dos clientes \u00e9 resultado de uma equipe de gar\u00e7ons novos e inexperientes.<\/p>\n
Em quest\u00f5es jur\u00eddicas ou situa\u00e7\u00f5es delicadas, \u00e9 fundamental buscar orienta\u00e7\u00e3o especializada para garantir a seguran\u00e7a e precis\u00e3o necess\u00e1rias. Assim como a an\u00e1lise de dados depende essencialmente da tecnologia, ela tamb\u00e9m ajuda a simplificar sua aplica\u00e7\u00e3o. Nessa etapa, \u00e9 interessante trabalhar os dados em diversos cen\u00e1rios e, se necess\u00e1rio, coletar novas informa\u00e7\u00f5es. Afinal, h\u00e1 diferentes sistemas de gest\u00e3o, bancos de dados ou mesmo data lakes e data warehouses dispon\u00edveis em seu neg\u00f3cio. N\u00e3o importa qual o objetivo por tr\u00e1s da an\u00e1lise de dados, voc\u00ea vai precisar indicar de quais fontes eles ser\u00e3o retirados.<\/p>\n
Assim, voc\u00ea utiliza todo potencial da tecnologia para evoluir a forma que sua empresa analisa e aproveita as informa\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios, de seus clientes e do seu mercado. Com os investimentos certos em data driven business, a sua an\u00e1lise de dados pode se tornar mais efetiva e a sua empresa pode crescer com estrat\u00e9gia. O objetivo \u00e9 simular diferentes cen\u00e1rios e elaborar quais a\u00e7\u00f5es uma empresa deve tomar para alcan\u00e7ar os melhores resultados, no cen\u00e1rio mais favor\u00e1vel. Como o nome d\u00e1 a entender, a an\u00e1lise de dados \u00e9 a a\u00e7\u00e3o de mergulhar nas informa\u00e7\u00f5es do seu neg\u00f3cio em busca de respostas para suas perguntas (ou ir ainda mais fundo, encontrando perguntas que nunca foram feitas).<\/p>\n
Caso contr\u00e1rio, o time corre o risco de perder muito tempo rodando testes, sem realmente tirar conclus\u00f5es eficientes dessa estrat\u00e9gia. Um analista de dados vai auxiliar uma equipe de marketing de uma loja de roupas. Ele precisa identificar quantas pessoas clicaram em um link que estava no e-mail marketing anunciando uma promo\u00e7\u00e3o. Os analistas de dados trabalham com os dois tipos de dados e, por conta disso, precisam conhecer a variedade de tipos de https:\/\/ocorreio.com.br\/do-novato-ao-profissional-bootcamp-e-o-caminho-mais-eficaz-de-um-curso-de-analista-de-dados\/<\/a>. N\u00famero de vendas em um e-commerce em um determinado per\u00edodo, n\u00famero de visitas em um site e a quantidade de cliques em um link no e-mail marketing s\u00e3o exemplos de dados quantitativos.<\/p>\n Se poss\u00edvel, conte com ferramentas para garantir an\u00e1lises robustas e \u00e1geis, tornando o trabalho de toda a equipe mais produtivo. A etapa da coleta de dados \u00e9 a respons\u00e1vel por recolher todos os dados gerados nas fases de entrevistas. Novamente, a tecnologia ser\u00e1 a respons\u00e1vel por otimizar essas an\u00e1lises, tornando poss\u00edvel o diagn\u00f3stico das necessidades dos clientes. Ela \u00e9 respons\u00e1vel, por exemplo, pela constru\u00e7\u00e3o do perfil do comportamento do consumidor, viabilizando a\u00e7\u00f5es de marketing e vendas em todas as etapas do funil.<\/p>\nConhecimento em programa\u00e7\u00e3o<\/h2>\n