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No vasto e complexo universo dos dados, análise e visualização podem parecer termos iguais, mas são distintos, na extração e na interpretação de informações significativas. A análise de dados envolve o processo de coleta, limpeza e modelagem de dados brutos para extrair insights utilizáveis. Por outro lado, a visualização de dados utiliza esses insights para criar representações visuais claras e compreensíveis, como gráficos e tabelas, facilitando a interpretação e a tomada de decisões informadas pelas empresas. Entenda mais a fundo: Análise de dados A análise de dados é um processo no qual dados brutos são coletados de diversas fontes. Esses dados são então limpos, formatados e modelados para que possam ser utilizados de maneira mais fácil. O principal objetivo da análise de dados é extrair insights úteis que ajudem uma empresa a tomar diferentes tipos de decisões. Tipos de análise de dados Análise descritiva: responde à pergunta "o que está acontecendo?" Análise diagnóstica: investiga as razões que levam a um problema, como vendas ou marketing. Análise preditiva: utiliza dados históricos para fazer previsões futuras. Análise prescritiva: identifica padrões nos dados para auxiliar na tomada de decisões. Visualização de dados A visualização de dados é um processo no qual os dados disponíveis são formatados de forma que possam ser visualizados. Isso cria uma representação visual dos dados, permitindo uma melhor compreensão. Conjuntos de dados complexos e grandes podem ser mostrados graficamente, o que ajuda na interpretação. Para que criar dashboards para visualização de dados? Correlação de dados: gráficos podem mostrar a correlação entre diferentes conjuntos de dados, como desempenho do site e vendas. Desempenho em gráficos: os dados podem ser mostrados em gráficos para demonstrar se uma decisão específica teve impacto positivo ou negativo. Exploração visual: ao apresentar dados em formato tabular, anomalias ou padrões inesperados podem ser facilmente identificados. Visualizações avançadas multi-facetadas: combina diferentes variáveis para contar histórias complexas que envolvem vários fatores. Exemplo de aplicação de métricas de audiência coletadas pelo Google Analytics e projetadas em recursos do Locker Studio Diferenças entre visualização de dados e análise de dados Visualização de dadosAnálise de dadosProduz dados em formato gráfico para fácil compreensão.Processo de limpar dados brutos e extrair informações úteis.Ajuda a identificar áreas de melhoria.Identifica modelos e padrões para fornecer dados para visualização.Fornece informações úteis aos usuários.Ajuda empresas a tomar decisões com base nas informações extraídas.Usado em setores como finanças, varejo, saúde, etc.Usado em setores comerciais, detecção de crimes, agências de viagens, etc.Utiliza gráficos e tabelas para mostrar dados.Requer diferentes tipos de análise como prescritiva, preditiva, diagnóstica e descritiva.Tabela das diferenças básicas entre visualização de dados e análise de dados A análise de dados e a visualização de dados são complementares no processo de tomada de decisões. A análise de dados envolve a coleta e a preparação dos dados, enquanto a visualização de dados utiliza esses dados limpos para apresentá-los visualmente, como gráficos de barras, gráficos de pizza, etc. Essa representação visual dos dados ajuda as empresas a interpretar e utilizar efetivamente as informações para tomar decisões estratégicas.

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Visualização de dados e análise de dados: existe diferença?