Analisando os números: usando análise de dados para impulsionar o crescimento

“Esses certificados de conclusão de curso não servem para nada se você não trabalhou em nenhum projeto”, não é algo que todos nós já ouvimos pelo menos uma vez na vida? Verdade embora.

Recentemente, encontrei um site que permite explorar seu interesse profissional por meio de programas de experiência de trabalho virtual. As experiências criadas são pensadas para replicar o trabalho que se faria numa empresa, o trabalho é baseado em cenários reais.

O que é o Estágio Virtual KPMG Data Analytics Consulting?

Trata-se de um programa de certificação on-line no qual será possível realizar tarefas semelhantes às dos funcionários da KPMG. Pode-se aprender como é trabalhar em uma das melhores equipes de análise de dados do mundo e desenvolver as habilidades necessárias para se destacar como consultor de análise. Este programa é dividido em 3 segmentos — Data Quality Assessment, Data Insights e Data Presentation.

Avaliação da qualidade dos dados

O primeiro módulo se concentra na realização da exploração preliminar de dados em um conjunto de dados que foi fornecido com determinados problemas. O objetivo era identificar maneiras de melhorar a qualidade dos dados e fazer recomendações para limpar e mitigar os problemas identificados.

A primeira etapa desse processo foi realizar uma avaliação inicial dos dados para identificar quaisquer problemas de qualidade. Isso envolveu o exame dos dados quanto à integridade, precisão, consistência e pontualidade. Foram feitas recomendações para melhorar a qualidade dos dados, o que envolve a limpeza dos dados, removendo duplicatas, corrigindo erros ou preenchendo valores ausentes. Também envolve padronizar os dados ou reformatá-los para atender a requisitos específicos.

No geral, o objetivo deste módulo foi demonstrar a importância da avaliação da qualidade de dados e fornecer um exemplo prático de como identificar e mitigar problemas de qualidade de dados.

Insights de dados

Uma vez identificados os problemas no conjunto de dados, o próximo passo foi desenvolver uma abordagem detalhada da estratégia para melhorar a qualidade dos dados. A abordagem foi dividida em três fases: Exploração de Dados, Desenvolvimento de Modelo e Interpretação. Uma apresentação em PowerPoint deveria ser criada para delinear essa abordagem.

Apresentação de dados

Visualizações, como painéis interativos, são ferramentas poderosas para análise e comunicação de dados. Eles nos permitem destacar as principais descobertas e transmitir nossas ideias de forma mais sucinta e convincente. O objetivo do segmento final era preparar um painel que pudesse ser apresentado ao cliente.

A primeira etapa desse processo foi identificar as principais métricas que eram importantes para o cliente. Isso envolveu entender seus objetivos de negócios e identificar as perguntas específicas que o painel precisava responder. Uma vez identificadas as métricas, o próximo passo foi desenvolver o layout do painel e escolher as visualizações apropriadas para apresentar os dados. O layout foi projetado para ser intuitivo e fácil de navegar, com as principais métricas exibidas com destaque e dados de suporte apresentados em visualizações de suporte.

Meus aprendizados ao longo do caminho:

1. Avaliação completa da qualidade dos dados para explorar os dados e identificar quaisquer problemas de qualidade antes de prosseguir com a análise.
2. Desenvolver a abordagem de três fases de Exploração de Dados, Desenvolvimento de Modelo e Interpretação para garantir uma análise precisa dos dados e o desenvolvimento de soluções eficazes.
3. A segmentação de clientes é uma ferramenta poderosa na análise de dados que pode ajudar as empresas a obter informações sobre sua base de clientes, melhorar as estratégias de marketing e aumentar a lucratividade.
4. Ao apresentar dados em um formato visual e acessível, as apresentações baseadas em dados podem tornar os insights mais compreensíveis e acionáveis ​​para um público mais amplo.
5. Os painéis analíticos são ferramentas valiosas porque permitem que as partes interessadas acessem e entendam rapidamente dados complexos.

Informações importantes:

1. Segmentação de clientes de alto valor com base em dados demográficos e atributos do cliente.
2. Um número total de clientes únicos, bem como o gasto total anual e trimestral.
3. Total de compras relacionadas a bicicletas feitas por homens e mulheres.
4. transações mensais
5. Compras feitas por homens e mulheres em uma determinada indústria de trabalho.
6. Presença demográfica de clientes
7. Principais clientes para se concentrar principalmente

Pensamentos finais:

A análise de dados fornece às empresas uma maneira de transformar dados brutos em insights acionáveis ​​que podem informar a tomada de decisões e impulsionar o crescimento dos negócios. A análise de dados tornou-se uma ferramenta crítica para empresas de todos os tamanhos e setores que buscam se manter à frente e ter sucesso no mercado altamente competitivo de hoje. a importância da análise de dados nas empresas modernas não pode ser exagerada, e as empresas que aproveitam os dados para tomar decisões informadas terão uma vantagem competitiva significativa no mercado atual orientado por dados.