Tenha dados, colete dados, use dados, faça decisões com dados… Você certamente já ouviu algum desses comentários. Os dados estão em todo lugar e por cada lado tem alguém dizendo que você deve usá-los… Mas como?
Introdução
Uma questão muito comum na área de dados é sobre o melhor tipo de Análise de Dados.
A resposta dessa pergunta, assim como de muitas outras dento do ramo de Ciência de Dados e Visualização de Dados é: depende.
O fato é que quando estamos no contexto de dados, a solução a ser adotada sempre dependerá de muitas variáveis, como por exemplo:
- O objetivo ou necessidade do negócio
- O usuário final
- O tempo hábil para entrega
- As tecnologias disponíveis
- A demanda
- Os recursos (pessoal, financeiro, etc) disponíveis
- A prioridade entre tantas possibilidades
Como escolher o Melhor Tipo de Análise de Dados
Quando falamos de tipos de Análise de Dados, uma abordagem comum é a da Análise de Dados Exploratória e Análise de Dados Explanatória.
De certa forma, as duas práticas acabam por se complementar, mas apresentam objetivos e metodologias distintas e que não podem ser confundidas.
Por isso, antes de escolher a estratégia de análise de dados a ser aplicada, reflita sobre o tipo de informação que você quer passar.
Sendo assim, você deseja usar seus dados para explorar ou explicar algo?
Análise Exploratória
A Análise Exploratória de Dados (EDA) significa exatamente isso que o nome traz: uma exploração dos dados. É realmente uma etapa de pesquisa e observação.
Portanto, objetivo desse tipo de Análise de Dados é criar uma familiaridade com os dados e procurar possíveis relações, tendências, padrões e anomalias entre os dados.
Usualmente, este é o primeiro passo de uma Análise de Dados, quando recebemos uma quantidade enorme de informação nova e precisamos começar a fazer senso dela. Quando não temos um ponto de partida claro, a Análise Exploratória é uma boa opção.
Com a Análise de Dados Exploratória, entendemos os dados e conseguimos definir novas perguntas e hipóteses para validação com os dados.
No contexto da visualização de dados, especialmente se houver a possibilidade de interatividade, pode ser uma boa prática permitir que os usuários explorem os dados por si mesmos, através do uso de filtros e zoom, por exemplo. Isso permite que se tenha uma visão dos dados por inteiro e, caso desejado, um enfoque em detalhes solicitados.
Análise Explanatória
Por outro lado, após a exploração dos dados, quando encontramos uma história que vale a pena ser contada, entramos na Análise de Dados Explanatória.
Neste momento, o importante é descrever a conclusão encontrada e o porquê dela acontecer. Pode ser uma tendência observada, uma relação entre variáveis ou padrões que se apresentam repetidamente, por exemplo.
Ainda, é interessante adicionar o contexto de negócio e da tomada de decisão ao apresentar a sua análise.
Aqui é comum a utilização de storytelling e recomenda-se contar até 3 histórias de cada vez. O ideal é focar a visualização dos dados aos pontos que são destacados, evitando informações desnecessárias e que atrapalhem o objetivo central.
Você não precisa e nem deve trazer toda a sua Análise Exploratória para esta etapa! Foque no que a sua audiência precisa saber.