Análise de dados
de dados para melhores decisões
A exploração de dados é o primeiro passo para determinar as métricas de negócio e os indicadores-chave de desempenho certos. Use o módulo Insights ou o Excel AddIn ou conecte a ClicData diretamente ao Python e a outras ferramentas!
O que é análise de dados?
Análise de dados é um processo crucial que envolve exploração, limpeza, transformação e modelagem de dados para identificar padrões, tendências e relações entre variáveis. É amplamente utilizada em várias áreas (como finanças, marketing, serviços de saúde, operações e engenharia) com o objetivo de obter informações sobre sistemas complexos e tomar decisões orientadas a dados.
O processo de análise de dados também inclui métodos estatísticos, algoritmos de aprendizagem automática, ferramentas de visualização de dados, análise de valores atípicos e detecção de padrões, usados para identificar eventos ou comportamentos invulgares e tendências ou padrões recorrentes.
Seus dados têm muito valor.
Nós temos as ferramentas para potencializá-los.
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Análise de tendências
A análise de tendências monitora padrões e tendências em um conjunto de dados ao longo do tempo. Envolve analisar pontos de dados durante um período específico para identificar a direção e a magnitude das alterações nos dados.
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Causa e efeito
Causa e efeito em análise de dados refere-se à relação entre duas variáveis em que as alterações em uma variável (causa) levam a alterações em outra variável (efeito). Na análise de dados, causa e efeito podem ser explorados usando técnicas estatísticas como análise de regressão, análise de correlação e métodos de inferência causal.
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Detecção de padrões
A detecção de padrões é o processo de identificação de tendências ou padrões recorrentes nos dados. Envolve o uso de algoritmos estatísticos e de aprendizagem automática para analisar dados e identificar padrões que podem não ser facilmente observáveis à primeira vista.
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Análise de valores atípicos
A análise de valores atípicos é o processo de identificação e análise de pontos de dados que são significativamente diferentes da maioria dos dados em um conjunto de dados. Esses pontos de dados, conhecidos como outliers, podem ocorrer devido a erros de medição e de inserção de dados ou podem representar eventos ou comportamentos invulgares.
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Análise de sentimento
A análise de sentimento e a mineração de opinião são usadas para identificar e extrair informações subjetivas de textos, como avaliações, publicações em redes sociais e artigos jornalísticos. O objetivo é determinar se o sentimento expressado no texto é positivo, negativo ou neutro.
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Análise de diagnóstico
Identifica a causa principal de um problema. É usada para resolver problemas e notificar melhorias no processo (por exemplo, o motivo pelo qual um determinado produto não está tendo um bom desempenho), determinar a causa das reclamações dos clientes ou analisar a causa principal de um obstáculo no processo.
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Análise preditiva
Essa análise envolve a utilização de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizagem automática para fazer previsões sobre eventos ou comportamentos futuros com base em dados históricos. É usada para prever resultados futuros e embasar o planejamento estratégico.
Boas decisões começam
com Insights
O módulo Insights Rápidos e o módulo Insights, que estará disponível em breve, são seu ponto de partida para obter correlações, tratar valores em falta, formatar, normalizar e agrupar dados.
Descreva dados
com metadados
O módulo de Análise de Dados permite que você explore a estrutura dos seus dados, um passo fundamental para determinar tipos de dados, intervalos, esparsidade, lacunas, dados nulos e muito mais.
Mas eu adoro o Excel...
Uma API robusta, padronizada, baseada em REST, capaz de adicionar, atualizar e eliminar linhas instantaneamente para o gerenciamento de dados em tempo real. Receptor webhook para processamento de dados em tempo real.
Aproveite ao máximo
o poder do Python
Faça análises exploratórias de dados e aplique técnicas analíticas a conjuntos de dados reais usando bibliotecas como Pandas, Numpy e Scipy. Avance ainda mais e use a biblioteca de aprendizagem automática scikit-learn para criar e analisar modelos de regressão que podem ser usados para fazer previsões e tomar decisões.
Boas decisões começam com Insights
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Descreva dados com metadados
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Mas eu adoro o Excel...
Nós entendemos. Também adoramos o Excel, é uma excelente ferramenta! Por isso criamos o ClicData Excel AddIn, que permite conectar todos os seus dados na ClicData em poucos cliques - diretamente a partir do Excel.
Conecte múltiplos conjuntos de dados a diferentes seções ou planilhas no seu Excel e atualize todos os dados instantaneamente com apenas um clique.
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Adora programar e sabe como usar o Python para aproveitar ao máximo os seus dados? Faça análises exploratórias de dados e aplique técnicas analíticas a conjuntos de dados reais usando bibliotecas como Pandas, Numpy e Scipy. Avance ainda mais e use a biblioteca de aprendizagem automática scikit-learn para criar e analisar modelos de regressão que podem ser usados para fazer previsões e tomar decisões.
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Tudo isto por EOD.
