Não dá para ter um negócio sem se preparar para analisar os resultados de cada ação estratégica. Esse é o propósito da análise de dados: extrair informações que auxiliem no desenvolvimento de ações relevantes para o desempenho da empresa.

 

Ao trabalhar com análise estatística, algumas ferramentas de análise de dados são fundamentais na solução de problemas, facilitando a visualização das informações. Vamos apresentar 5 dessas ferramentas para você aqui, vem ver!

 

1. Excel

 

análise de dados

 

Ele mesmo, tinha que ser o primeiro. Ainda que muitas vezes negligenciado por gestores, o excel é uma ferramenta altamente útil e flexível para a visualização e análise de dados em qualquer negócio.

 

A ferramenta de análise histograma excel, por exemplo, calcula frequências individuais e cumulativas de um intervalo de dados e de vínculos de dados em células. Esta ferramenta gera dados para o número de ocorrências de um valor em um conjunto de dados. Essas e outras funcionalidades são fundamentais em tarefas processuais simples.

 

2. Google Analytics

 

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O Google Analytics é a ferramenta mais importante para analisar e monitorar estratégias e, diferente do que se imagina, ele não serve apenas para o marketing digital. Com o uso correto do Google Analytics você pode identificar os produtos ou serviços mais procurados pelo seu público, avaliar páginas que estão com baixo desempenho em termos de velocidade ou qualidade de acesso, analisar de onde vem os visitantes do seu site e das suas landing pages.

 

O Google Analytics é gratuito e integrado com outras ferramentas importantíssimas, como o Adwords. O Google Charts é outra ferramenta que pode ser utilizada em conjunto na criação de gráficos que facilitem a visualização dos dados.

 

3. Python

 

análise de dados

 

Apesar do Python ser uma linguagem de programação, ele possui inúmeras bibliotecas que podem ser utilizadas para visualização de dados. Algumas delas são:

 

  • Matplotlib: a ferramenta precisa de muitas linhas de código para gerar um gráfico, mas é bastante relevante porque é a base para diversas outras bibliotecas;

 

  • Seaborn: baseada em Matplotlib, porém mais fácil de usar, a seaborn possui vários tipos de gráficos e um visual bonito;

 

  • ggplot: biblioteca originada no R e adaptada para Python, é forte em estatística e permite plotar gráficos com dados estatísticos usando poucas linhas de código;

 

  • Bokeh: a bokeh é uma biblioteca com elementos interativos, isto é, o gráfico se movimenta e possui zoom.

 

Apesar de exigir bons conhecimentos em programação, utilizar o Python para visualizar as informações garante que um grande volume de dados possa ser tratado e limpo. Quer aprender as bases do Python para começar a utilizar as ferramentas de análise de dados? Tem curso online e gratuito aqui, é só fazer sua inscrição e acessar a hora que quiser!

 

4. Tableau

 

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O Tableau é uma ferramenta que permite criar gráficos, tabelas, mapas e vários outros elementos. O software possui uma versão gratuita e outra paga, sendo que pode ser utilizada no computador ou online onde quiser.

 

Para usar o Tableau, não é preciso entender nada de código e a ferramenta se integra facilmente à outras do mercado, como SQL, banco de dados Amazon, SAP etc. Ou seja, você consegue lidar rapidamente com um grande volume de dados sem programação.

 

5. Timeline.JS

 

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Se o que você precisa é estabelecer uma linha do tempo de suas ações ou histórico, o Timeline.JS é a melhor ferramenta. Os gráficos são criados a partir de dados simples, inseridos em um modelo de planilha do Google, sem precisar de nenhum conhecimento de programação.

 

A ferramenta Timeline é gratuita e pode ser utilizada diretamente na web. Para quem deseja personalizar a linha do tempo, o domínio de JSON ajuda a explorar outros recursos da ferramenta.

 

Com todas essas ferramentas em mãos, é preciso ter em mente que de nada adianta visualizar seus dados e não fazer nada com eles. Crie uma rotina de análise de dados em seu negócio e você vai perceber o quanto suas ações irão se encaminhando de forma mais estratégica e coerente com o tempo.

 

5 ferramentas para análise de dados nos negócios
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