A análise de dados é o processo de inspecionar, limpar, transformar e modelar dados para descobrir informações úteis, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Não se trata apenas de lidar com números. Trata-se de fazer as perguntas certas, escolher os métodos certos e interpretar os resultados de forma honesta.

O processo começa normalmente com uma pergunta: O que estamos a tentar aprender? De seguida, os dados são recolhidos, limpos e explorados. Os analistas procuram padrões, testam hipóteses e constroem modelos. Finalmente, as descobertas são comunicadas de uma forma que as pessoas sem conhecimentos especializados possam compreender. A última etapa é, normalmente, a mais difícil.

Tipos de análise de dados:

• Descritivo: o que aconteceu?
• Diagnóstico: por que razão aconteceu?
• Preditivo: o que é provável que aconteça?
• Prescritivo: o que devemos fazer em relação a isso?

As ferramentas vão desde folhas de cálculo a linguagens de programação como Python e R, passando por plataformas especializadas como Tableau e Power BI. Mas as ferramentas não fazem um analista. O que faz é o discernimento. Um bom analista sabe quando uma correlação não tem significado, quando uma amostra é enviesada e quando os dados simplesmente não suportam a conclusão que se pretende tirar.