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Na era da informação, em que grandes quantidades de dados são geradas e coletadas diariamente, a ciência de dados se tornou uma disciplina fundamental para empresas e profissionais em diversos setores. Nesse contexto, é fundamental saber analisar os dados e comunicar descobertas e insights para aplicá-los em tomadas de decisão. É aí que entra o relatório de análise de dados.
Indo além da coleta e da avaliação das informações, os relatórios são a base para utilizar os dados de maneira eficaz em companhias, projetos, instituições e mais. Estruturá-los é uma habilidade que todo profissional da área deve aprender.
Para sua sorte, você não precisa procurar mais para começar a entender do que estamos falando. Neste post, vamos explorar o que é um relatório de análise de dados, sua importância e ainda forneceremos um guia passo a passo para criar o seu. Aproveite a leitura!
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Data Analysis
O que é um relatório de análise de dados e para que serve?
Resumidamente, um relatório de análise de dados é um documento que descreve e comunica os resultados e conclusões obtidos a partir da análise de um conjunto de dados.
A partir de uma coleta pré-estabelecida, o relatório permite descrever as principais descobertas, tendências, padrões e insights daqueles dados. Sua estrutura costuma seguir algumas ordens habituais, mas pode variar de acordo com a necessidade. A linguagem deve ser clara para o público-alvo que vai acessá-lo.
Ele é usado para apresentar informações valiosas e insights que podem ser usados para orientar tomadas de decisões e ações estratégicas. O objetivo, no fim das contas, é transformar dados brutos em conhecimento acionável.
Guia para criar um relatório de análise de dados
E agora, como começar a produzir o seu próprio relatório? Existem alguns passos importantes que não podem faltar para o sucesso da apresentação. Conheça-os agora:
Objetivos
Identificar o propósito desta ação e quais perguntas específicas ele deve responder é o início de tudo. Quando se trata de uma pesquisa, essa questão é chamada de problema de pesquisa. Ter essas metas em mente ajudará a orientar todo o processo, inclusive na própria coleta dos dados.
Coleta e preparação
Naturalmente, os dados devem ter sido coletados para que se possa fazer uma análise. Mas o ponto principal para começar o relatório é tê-los organizados de maneira adequada. Certifique-se de que estejam limpos e livres de erros, de forma que você tenha tudo que precisa para seu objetivo.
Seções
Para a estrutura, seja lógico e coerente com a separação por seções. Uma estruturação básica ideal segue essa ordem:
- Introdução com resumo e objetivos;
- Descrição da metodologia aplicada;
- Apresentação dos dados;
- Resultados da análise de dados;
- Interpretações, considerações e/ou recomendações;
- Conclusão com considerações finais;
- Anexos, referências e apêndices, quando for o caso.
Metodologia
Existem diversas técnicas de análise para extrair insights dos dados. Elas podem envolver estatísticas descritivas, modelos preditivos, entre outros métodos analíticos. Defina o que funciona melhor no seu caso e escreva uma explicação sobre essa metodologia — lembre-se que isso vai entrar no relatório!
Visualização
A visualização dos dados desempenha um papel crucial na comunicação dos resultados da análise. Use gráficos, tabelas e outras ferramentas visuais para tornar as informações mais compreensíveis e impactantes. Escolha o que for mais adequado para representar os seus dados. Por exemplo, se forem espaçados de forma temporal, um gráfico de linha ou barras é ideal, enquanto o formato de pizza não funcionaria.
Conclusões e recomendações
No final do relatório, destaque as principais descobertas. Se possível e fizer sentido para o seu caso, ofereça algumas recomendações com base nos insights encontrados. Isso pode ajudar os leitores a entenderem as implicações práticas dos resultados e a tomar decisões informadas. Além do mais, como você fez a análise, é bem provável que tenha compreendido pontos importantes do assunto e sua opinião seja a mais embasada!
Revisão
Por fim, não deixe de revisar tudo cuidadosamente. Procure por erros gramaticais, inconsistências ou informações incorretas. Tente pedir a colegas ou membros da equipe para revisarem também e fornecerem feedback. A visão de outra pessoa, às vezes, encontra algo que você deixou passar.
Fazer um relatório de análise de dados eficaz é realmente um processo cuidadoso, que deve ser muito bem estruturado. Cada etapa é crucial para garantir que as informações sejam compreendidas e as decisões a partir desses dados sejam coerentes.
Essa habilidade é apenas uma das que você desenvolve quando estuda Data Science e Big Data, sabia? Seja com o aprendizado acelerado do bootcamp, uma graduação completa ou mesmo uma pós-graduação, há muito a aprender nessa área que cresce cada dia mais. Aproveite que está por aqui e continue conhecendo o Infnet e seus cursos!
