10 Erros comuns na hora de analisar dados

Dados sobre sua empresa podem ser poderosos, quando analisados corretamente. A análise de dados pode ser usada para identificar tendências que, de outra forma, você nunca teria visto. Portanto, é importante estar atento sobre possíveis deslizes na hora de analisar dados.

Dessa forma, listamos os 10 erros mais comuns na análise de dados:

Não limpar os dados: Sempre assuma que os dados estão imprecisos no início. Uma vez que você se familiarize com isso, você começará a “sentir” quando algo não estiver certo. Procurar registros duplicados ou ortografia inconsistente é um bom hábito na hora de analisar dados.

Não normalizar os dados: A normalização é o processo de organizar os dados em um banco de dados, criar tabelas e estabelecer relacionamentos entre elas. Isso é importante para a análise de dados, pois facilita a observação de relações entre os dados.

Ignorar outliers: É comum a maioria das pessoas ignorar os extremos, por exemplo, um pico ou queda de visitas de um site. Mas os outliers nos dados também podem indicar que algo está errado. Investigue esses valores discrepantes nos dados para garantir que nada esteja errado.

Não fazer ajuste sazonal: Feriados, meses de verão e outras épocas do ano podem atrapalhar seus dados. Certifique-se de considerar qualquer sazonalidade em seus dados.

Não observar as métricas em contexto: Certifique-se de que certas métricas não desvie a atenção de outras nas quais você deve se concentrar mais, como vendas, satisfação do cliente, etc.

Sobrecarga de dados e gráficos: Às vezes menos é mais. Verifique-se de que tudo na tela ou na página tenha um propósito claro e que não haja nada extra para distrair do foco da análise.

Usar métricas sem sentido: Deve-se medir coisas que realmente importam para seu negócio. Se você escolher alguma métrica insignificante, provavelmente acabará ignorando métricas mais importantes.

“De onde veio isso?”: É importante ter certeza de que não cometeu erros ao longo da análise de dados. Você pode acabar tirando conclusões erradas do resultado final.

Interpretar um padrão incorretamente: Às vezes vemos padrões emergirem onde não há nenhum. Certifique-se de que você não tenha uma análise que forneça informações com base em padrões inexistentes.

Nós somos a Estat Júnior, empresa júnior de estatística da Unicamp. Quer obter melhores resultados nas análises de dados da sua empresa? Fale com a gente!

Texto por: Hellen Freitas

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