Jornada do analista de dados

1. Extração dos dados
Extrair dados dos sistemas de informação(SIM, SIVEP, SINAN, GAL)

2. Exploração de dados
Identificar padrões preliminares e identificar as transformações necessárias.

Jornada da análise de dados

3. Etapa de tranformação

• Limpeza dos dados: eliminar quaisquer erros e imprecisões que possam afetar os resultados (datas erradas, duplicidades).

• Transformam os dados (datas, faixa etária, labels, unir bases de dados, etc.)

Jornada da análise de dados

3. Etapa de tranformação

Jornada da análise de dados

4. Modelagem

• aplicar técnicas estatísticas
• modelos descritivos, modelos de previsão e inferências
• distribuição do evento, calcular taxas, contagens, série temporal, correlação.

Jornada da análise de dados

5. Representação, interpretação e comunicação

• Tabelas

Jornada da análise de dados

Representação, interpretação e comunicação

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Jornada da análise de dados

Representação, interpretação e comunicação

Jornada da análise de dados

Representação, interpretação e comunicação

• Dashboard ou painéis interativos.

Jornada da análise de dados

Representação, interpretação e comunicação

• Relatório, informe, boletim, artigo, apresentação.

Visualização dos dados (dataviz)

• Princípios da percepção visual e cognição - psicologia das cores
• Identidade visual
• Técnicas de storytelling (contar uma história com dados)
• Elementos ícones, fontes, títulos, rótulos.

Visualização dos dados (dataviz)

Diretrizes para ajudá-lo a selecionar o melhor gráfico para seus dados.

https://datavizcatalogue.com/

Sempre da pra melhorar ;)

Sempre da pra melhorar ;)

Erros comuns

Cores com muito contraste

• Difícil saber qual valor é mais significativo.

Erros comuns

Escolher o método de visualização errado

• As partes do gráfico parecem semelhantes entre si e os valores não somam 100%.

Erros comuns

Gráficos com muitos dados

• sobrecarrega o leitor e confunde onde focar a atenção.

Erros comuns

Linha de base não começa em zero.

Erros comuns

Correlações sem causa

Erros comuns

Zoom em dados

• Esse tipo de visualização oculta dados importantes, dando aos usuários apenas uma parte.

Erros comuns

Seleção de cores:

• Algumas cores se destacam mais que outras, dando peso desnecessário aos dados.
• Alternativa: Use uma única cor com tonalidade variável.

Erros comuns

• Distribuição dos dados e múltiplas categorias.

Erros comuns

• Categorias desordenadas

Erros comuns

• Variáveis categóricas em gráfico de rosca.

Erros comuns

• Menos é mais: considerem a cor cinza na visualização
• Acalmar a impressão visual geral de seus gráficos

Erros comuns

• Use cores intuitivas
• Cores aprendidas: vermelho (atenção/parar/ruim) e o verde(bom/seguir).

Erros comuns

• Considere as pessoas daltônicas.

Erros comuns

• Os tipos de letra sans-serif (“sem serifas”) geralmente são a melhor escolha. Elas parecem mais limpas.

Dica

Alfabetização de dados

Vídeo - Alfabetização de dados, TedTalk

Excel e Google Sheets

• Editores de planilhas
• Microsoft x Google
• Pago x gratuito
• Úteis para manipulações de dados e análises mais básicas.
• Vizualização de dados.

Power BI, Tableu e Google Data Studio

• Dashboards ou painéis de monitoramento.
• Interface gráfica amigável.

R

• É uma linguagem de programação e software para computação estatística e gráficos.
• É um software livre (sem taxas de licença)
• As análises ficam salvas em scripts.
• Automatização das análises repetitvas.
• Volume grande e constante de dados.

Desenvolvimento análise de dados CIEVS-SC

• http://172.22.34.56/cievs/