Analista de dados processa e analisa dados
2024-08-09 14:16:43 164 0 Relatar 0
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Este mapa mental detalha o processo completo de análise de dados realizado por um analista de dados, começando com a identificação e avaliação de fontes de dados relevantes, como bancos de dados, APIs e arquivos. Inclui a limpeza e preparação dos dados, tratando dados ausentes, inconsistentes ou incorretos, e padronizando formatos e codificações. A análise exploratória de dados abrange o cálculo de estatísticas descritivas, visualização de dados, identificação de padrões, correlações e anomalias. A modelagem e análise avançada envolvem a seleção e aplicação de modelos estatísticos, como regressão e clustering, além da análise de big data utilizando ferramentas como Hadoop e Spark. Finalmente, a comunicação e visualização dos resultados são abordadas através da elaboração de relatórios, apresentações visuais e discussões técnicas e não técnicas com partes interessadas. Este guia abrangente é essencial para quem busca otimizar a coleta, análise e interpretação de dados para suportar decisões estratégicas.
Outras criações do autor
Esboço/Conteúdo
Coleta e Limpeza de Dados
Identificação de Fontes de Dados
Localização e acesso a fontes de dados relevantes, como bancos de dados, APIs e arquivos
Avaliação da qualidade e confiabilidade das fontes de dados
Limpeza e Preparação de Dados
Tratamento de dados ausentes, inconsistentes ou incorretos
Padronização de formatos e codificações de dados
Análise Exploratória de Dados
Descrição e Sumarização de Dados
Cálculo de estatísticas descritivas, como média, mediana e desvio padrão
Visualização de dados por meio de gráficos e tabelas
Identificação de Padrões e Tendências
Análise de correlações entre variáveis
Identificação de outliers e anomalias nos dados
Modelagem e Análise Avançada
Seleção e Aplicação de Modelos Estatísticos
Utilização de regressão, análise de séries temporais, clustering, entre outros
Avaliação da adequação e desempenho dos modelos aplicados
Análise de Big Data
Processamento e análise de grandes volumes de dados (big data)
Utilização de ferramentas e tecnologias específicas para lidar com big data, como Hadoop e Spark
Comunicação e Visualização de Resultados
Elaboração de Relatórios e Apresentações
Documentação dos resultados da análise e principais conclusões
Preparação de apresentações visuais para comunicar os insights obtidos
Interpretação e Comunicação
Discussão dos resultados com partes interessadas, como gerentes e tomadores de decisão
Explicação técnica e não técnica dos resultados e suas implicações
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