Como Escolher Sua Primeira Ferramenta na Análise de Dados

Eaee galerinha, tudo certinho? Espero que sim! Quando você está começando na área de análise de dados, é comum ficar perdido em meio a tantas ferramentas disponíveis. Eu também fiquei, são muitas opções. Afinal, qual delas você deveria aprender primeiro e usar para lhe auxiliar? Neste artigo, vou ajudar você a entender quais ferramentas estão disponíveis, como usá-las e como escolher a que mais faz sentido para você que está começando.

Então quais ferramentas devo usar?! Se você está começando, existem algumas ferramentas bem amigáveis e amplamente utilizadas no mercado, principalmente para quem está iniciando. As que eu considero principais são:

1. Planilhas: Excel e Google Sheets.

2. Ferramentas de Visualização de Dados (DataViz): Power BI , Looker Studio e Tableau.

3. SQL: Uma linguagem específica para lidar com dados.

Essas ferramentas são fundamentais porque permitem que você trabalhe com dados de maneiras diferentes e complementares, e vão lhe ajudar muito no começo da sua jornada.

Agora vou explicar um pouco mais sobre o que é cada uma das ferramentas, e alguns exemplos de uso para cada uma delas.

Planilhas: Excel e Google Sheets:

As planilhas são como um “caderno mágico” onde você pode organizar e manipular dados em tabelas. Com elas, você pode fazer cálculos, criar gráficos simples e até automatizar algumas tarefas com fórmulas e scripts.

Exemplo de uso: Imagine que você tem uma lista de gastos do mês. Com uma planilha, você pode somar todos os valores, calcular a média de gastos por dia e criar um gráfico para visualizar quais categorias consumiram mais dinheiro.

Ferramentas de Visualização de Dados (DataViz): Power BI e Looker Studio:

Essas ferramentas são como “artistas gráficos” dos dados. Elas ajudam você a transformar tabelas e números em gráficos interativos e dashboards que facilitam a tomada de decisões.

Exemplo de uso: Se você trabalha em um restaurante, pode usar o Power BI para criar um painel que mostra o total de vendas por dia, os pratos mais vendidos e os horários de maior movimento.

SQL:

O SQL (Structured Query Language) é uma linguagem usada para se comunicar com bancos de dados. É como se fosse o “idioma universal” dos dados. Com o SQL, você consegue buscar informações específicas de grandes volumes de dados de forma rápida e precisa seja em um banco de dados ou em um data warehouse.

Exemplo de uso: Imagine que você tem uma base de dados com informações de todos os pedidos feitos em um e-commerce. Com SQL, você pode buscar rapidamente quantos pedidos foram feitos em dezembro ou quais produtos venderam mais em um período específico.

É importante ressaltarmos que existem diferenças entre elas. Essas ferramentas têm propósitos diferentes, mas muitas vezes se complementam. Vamos entender as principais diferenças:

• Planilhas são ótimas para dados pequenos, rápidos e pessoais. Elas têm uma interface intuitiva e são excelentes para análises básicas e rápidas.

• Ferramentas de DataViz brilham na apresentação dos dados. Elas são ideais para criar dashboards interativos e compartilhar informações com outras pessoas.

• SQL é perfeito para trabalhar com grandes volumes de dados em bancos estruturados. É mais técnico, mas extremamente poderoso e muito eficiente.

Vamos agora falar sobre alguns casos de usos que essas ferramentas tem em comum.

1. Planilhas (Excel e Google Sheets):

Caso de uso: Gerenciar uma lista de contatos ou calcular o orçamento mensal.

• Complemento: Depois de trabalhar nas planilhas, você pode exportar os dados para uma ferramenta de DataViz como Power BI para criar gráficos mais avançados. Essa exportação pode ser feita de várias formas, mas isso é assunto para outros artigos.

2. Ferramentas de Visualização de Dados (Power BI e Looker Studio):

Caso de uso: Apresentar o desempenho mensal de vendas para a diretoria.

• Complemento: Usar SQL para extrair os dados do banco de dados e então importá-los para o Power BI, para construir gráficos interativos e com atualizações quase em tempo em real.

3. SQL:

Caso de uso: Extrair dados detalhados de um banco com milhões de registros.

• Complemento: Após extrair os dados com SQL, você pode organizá-los em uma planilha para análises adicionais ou criar dashboards com ferramentas de DataViz.

Mas então qual escolher? Escolher a ferramenta certa depende do seu objetivo:

• Quer algo simples e intuitivo para começar? Planilhas são a melhor escolha.

• Precisa apresentar dados de forma visual e interativa? Vá de Power BI ou Looker Studio.

• Trabalha com grandes volumes de dados e quer precisão? SQL é essencial.

No fim, o famoso e bom depende, sempre estará lá com você, é bom ir se acostumando rsrs. Cada caso vai requerer uma ou mais ferrament diferente.

Seja qual for sua escolha, dê o primeiro passo e explore as possibilidades do mundo da análise de dados. Afinal, começar é o que importa! Se eu puder dar uma dica, começaria pela seguinte ordem: planilhas, SQL, DataViz e depois uma linguagem de programação, pode ser Python, é bem simples e fácil de entender.

No final, o mais importante é entender que essas ferramentas não competem entre si. Elas são complementares e, com o tempo, você pode aprender a usá-las em conjunto para criar soluções ainda mais completas.

Enfim, eras isso pessoal, um abraço. E até o próximo tópico. 😊