A análise de dados é fundamental para a resolução efetiva de problemas de negócio. Neste artigo, abordaremos as etapas essenciais para compreender e utilizar dados com este propósito.

Entendendo os Dados para Resolver Problemas de Negócio

Este artigo aborda as etapas fundamentais para entender dados e utilizá-los na resolução de problemas de negócio. Primeiramente, discutiremos como especificar corretamente o problema para garantir que ele seja respondido de forma efetiva. Depois, veremos como modelar e mapear os dados necessários. Por fim, entenderemos como identificar as dimensões e relacionamentos chaves entre os dados.

  • Identificação das etapas fundamentais para entender dados e utilizá-los na resolução de problemas de negócio
  • Especificação correta do problema para garantir efetividade na resposta
  • Modelagem e mapeamento dos dados necessários
  • Identificação das dimensões e relacionamentos chaves entre os dados

Entendendo o Problema de Negócio

Muitas vezes os clientes chegam com problemas genéricos como ‘quero aumentar o engajamento nas minhas campanhas’ ou ‘preciso melhorar o atendimento ao cliente’. Embora a intenção seja boa, essas perguntas amplas dificultam a análise e a identificação de insights acionáveis. Portanto, é essencial fazer perguntas adicionais para entender exatamente onde está a raiz do problema e o que precisa ser melhorado. Para isso, podemos utilizar duas técnicas poderosas: SMART e 5W2H.

  • Identificação de problemas genéricos e a dificuldade na análise e identificação de insights acionáveis
  • Importância de fazer perguntas adicionais para entender a raiz do problema e o que precisa ser melhorado
  • Utilização das técnicas SMART e 5W2H para compreensão mais profunda do problema de negócio

Técnica SMART

A técnica SMART ajuda a tornar as perguntas mais específicas e fáceis de serem respondidas. Vejamos o significado de cada letra:

  • Definição de cada letra da técnica SMART (Specific, Measurable, Action-oriented, Relevant, Time-bound)

Identificando o Problema

Ao enfrentar desafios em um negócio, é essencial identificar claramente o problema em questão. A técnica SMART (Específico, Mensurável, Atingível, Relevante e Temporal) pode ser uma ferramenta valiosa para definir o problema de forma precisa e eficaz.

  • Especificar claramente o problema é crucial para encontrar soluções efetivas
  • A técnica SMART pode auxiliar na definição precisa do problema
  • Avaliar se o problema é específico, mensurável, atingível, relevante e temporal

Técnica 5W2H

Além da técnica SMART, outra abordagem complementar é o 5W2H, que se concentra em fazer várias perguntas analíticas para investigar o problema sob diferentes ângulos. Essas perguntas, que se referem a What, Where, Who, Why, When, How e How much, ajudam a trazer clareza e foco para a resolução do problema.

  • Utilizar a técnica 5W2H para investigar o problema sob diferentes perspectivas
  • Fazer perguntas analíticas sobre o problema, abordando diversos aspectos
  • Obter clareza e foco na resolução do problema por meio das perguntas 5W2H

Desenho da Modelagem e Necessidade dos Dados

Após a identificação do problema de negócio, é crucial definir o tipo de modelo de machine learning que será utilizado e quais dados são necessários. Existem três principais categorias de modelos de machine learning: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço. Cada problema se encaixa melhor em um desses modelos, e a escolha correta é essencial para orientar a análise dos dados.

  • Definir o tipo de modelo de machine learning mais adequado para o problema em questão
  • Compreender as três categorias principais de modelos de machine learning
  • Escolher o modelo que melhor se encaixa na resolução do problema

Escolhendo o Modelo

Ao lidar com o desafio de aumentar o engajamento nas campanhas, é importante selecionar o modelo de machine learning mais apropriado. Por exemplo, para prever quais clientes têm maior chance de clicar nos e-mails, o Aprendizado Supervisionado – Classificação pode ser a melhor opção. Enquanto isso, para agrupar perfis de clientes que interagem com as campanhas, o Aprendizado Não Supervisionado – Clusterização pode ser mais eficaz.

  • Selecionar o modelo de machine learning mais apropriado para o desafio em questão
  • Utilizar o Aprendizado Supervisionado – Classificação para prever o comportamento dos clientes
  • Aplicar o Aprendizado Não Supervisionado – Clusterização para agrupar perfis de clientes

Mapeando os Dados Necessários

Após a escolha do modelo, é fundamental mapear os dados necessários para alimentá-lo e resolver o problema. Para essa etapa, é indicado realizar um brainstorming para obter exemplos realistas e casos de uso semelhantes já estudados, pesquisar sobre dados relevantes na literatura acadêmica e mercado, e entender quais dados a empresa já possui que podem ser aproveitados.

  • Realizar um brainstorming para obter exemplos realistas e casos de uso semelhantes
  • Pesquisar sobre dados relevantes na literatura acadêmica e de mercado
  • Aproveitar os dados já existentes na empresa para resolver o problema

Prever Comportamento de Compra de Notebooks

Para prever o comportamento de compra de notebooks, é importante considerar diversos dados relevantes, tais como idade, ocupação e área de estudos, histórico de navegação e buscas sobre notebooks, e dados de geolocalização das lojas de eletrônicos.

  • A idade dos consumidores pode influenciar suas decisões de compra, especialmente no caso de estudantes e jovens.
  • A ocupação e área de estudos de um indivíduo podem impactar diretamente na necessidade e no interesse de adquirir um notebook.
  • O histórico de navegação e buscas sobre notebooks fornece insights valiosos sobre as preferências e intenções de compra dos consumidores.
  • Os dados de geolocalização das lojas de eletrônicos podem indicar padrões de compra em diferentes regiões.

Entendendo Dimensões, Chaves e Relacionamentos

Na prática, os dados raramente estão disponíveis em uma única tabela pronta para uso. Geralmente, é necessário relacionar várias tabelas para extrair valor. Para isso, é crucial identificar as chaves que definem uma linha única em cada tabela, mapear as colunas em comum que podem ser usadas para relacionar as tabelas, e compreender o significado dos dados.

  • Identificar as chaves em cada tabela é fundamental para estabelecer relações e garantir a integridade dos dados.
  • Ao mapear as colunas em comum, é possível criar conexões entre diferentes conjuntos de dados, enriquecendo a análise.
  • Compreender o significado dos dados é essencial para interpretar corretamente as informações e extrair insights relevantes.

Modelagem de Dados para Machine Learning

A integração de dados de diversas fontes é crucial para prepará-los para a modelagem. É necessário seguir os passos de investigar a fundo os problemas de negócio, escolher o modelo de machine learning adequado, mapear os dados necessários e integrar diferentes fontes de dados.

  • Técnicas como SMART e 5W2H podem ser utilizadas para investigar a fundo os problemas de negócio e suas possíveis soluções.
  • A escolha entre modelos supervisionados, não supervisionados ou por reforço deve ser baseada no resultado desejado para cada caso.
  • O mapeamento extensivo dos dados relevantes é essencial para alimentar os modelos de machine learning com informações precisas e abrangentes.

Transformando Problemas em Projetos Estruturados

Ao identificar chaves, juntar colunas equivalentes e interpretar o significado dos dados, é possível integrar diferentes tabelas em uma fonte unificada e enriquecida. Seguindo essas etapas, problemas de negócio mal definidos podem ser transformados em projetos de análise estruturados com grande potencial de impacto.

  • A identificação correta das chaves em diferentes conjuntos de dados facilita a integração e análise conjunta.
  • A união de colunas equivalentes permite consolidar informações dispersas em uma fonte única e enriquecida.
  • A interpretação correta do significado dos dados é crucial para a geração de insights relevantes e a tomada de decisões assertivas.

Conclusão

Ao compreender e aplicar as técnicas apresentadas, é possível transformar problemas de negócio mal definidos em projetos de análise estruturados, gerando insights poderosos para impulsionar decisões assertivas e resultados concretos.