Dados sobre sua empresa são muito poderosos quando analisados corretamente. A interpretação deles pode ser usada para identificar tendências que, de outra forma, você nunca teria visto. Portanto, é importante estar atento sobre possíveis erros na análise de dados, para que sua pesquisa não seja afetada negativamente.
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. Por exemplo, 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. Com isso, 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. Desta forma, 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, taxa de conversão de leads e etc.
Sobrecarga de dados e gráficos:
Às vezes menos é mais. Certifique-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 sua empresa. Se você escolher alguma métrica insignificante, provavelmente acabará ignorando dados mais importantes que afetam diretamente o desempenho do seu negócio.
“De onde veio isso?”:
É importante ter certeza de que não cometeu erros ao longo da análise de dados, pois você pode acabar tirando conclusões erradas do resultado final. Portanto, sempre revise o seu trabalho para garantir que tudo está correto.
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.
Esse artigo foi cedido pela nossa parceira Estat Junior, empresa júnior de estatística da Unicamp.
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