Análise de dados: como não cair em armadilhas

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Sumário

Com o avanço das tecnologias de informação e comunicação, a análise de dados tornou-se uma ferramenta essencial para decisões mais assertivas. No entanto, diante da enorme variedade de informações disponíveis, o desafio está em saber para onde olhar e como utilizá-las de maneira estratégica.

Neste artigo, exploramos como evitar erros comuns na análise de dados, com insights de especialistas renomados e dicas práticas para melhorar sua tomada de decisão.

Por que os Dados São Essenciais?

James Clear, autor do bestseller Atomic Habits, destaca em seu blog os vieses e heurísticas que frequentemente nos afastam de escolhas racionais. De maneira semelhante, Sanne Blauw, em seu livro O Poder dos Números, aborda como estatísticas podem enganar e revelar verdades.

João Henrique Cassaro, CEO da Board Consult, compartilhou no DadosCast como a análise de dados foi crucial para superar os desafios durante a pandemia. E grandes nomes como Daniel Kahneman, Nassim Taleb, Leonard Mlodinow e Chris Anderson reforçam a importância de unir dados e o fator humano na tomada de decisões.

A seguir, reunimos lições importantes para analisar dados com eficácia e evitar armadilhas comuns.

1. Correlação x Causalidade

Um dos erros mais frequentes é confundir correlação com causalidade. Enquanto a causalidade indica uma relação de causa e efeito, a correlação é apenas uma associação estatística entre dois eventos, que pode ou não ser significativa.

Análise de dados - correlação x causalidade

Um exemplo clássico é o aumento do consumo de picolés acompanhado pelo aumento nos casos de afogamento. A correlação entre esses eventos ocorre porque ambos aumentam em períodos de calor, mas não há causalidade direta entre eles.

Antes de tomar decisões com base em dados correlacionados, pergunte-se: Existe uma lógica por trás dessa relação?

2. Vieses e Heurísticas

Viés do Sobrevivente

Este viés ocorre quando focamos apenas em histórias de sucesso, ignorando os fracassos associados ao mesmo caminho. Por exemplo, dizer que abandonar a faculdade é a chave para o sucesso porque Bill Gates e Steve Jobs o fizeram ignora milhares de casos onde isso resultou em insucesso.

A lição aqui é clara: não reduza decisões complexas a análises simplistas.

Aversão à Perda

A dor de perder algo é emocionalmente mais intensa do que a alegria de ganhar. Isso pode levar a decisões conservadoras demais, como não investir em mudanças porque já houve muito investimento na ideia original.

Use dados objetivos para avaliar ganhos potenciais e perdas reais, considerando ambos em escalas proporcionais.

Heurística da Disponibilidade

Nosso cérebro tende a superestimar a probabilidade de eventos que estão mais frescos na memória. Por exemplo, embora vivamos no período menos violento da história, segundo o professor Steven Pinker, a exposição constante a notícias negativas pode nos levar a acreditar no contrário.

Viés do sobrevivente

 

Sempre analise tendências de longo prazo em vez de confiar apenas nas manchetes do momento.

3. Cuidado com Números Impressionantes

Estatísticas grandiosas podem ser enganosas. Um aumento de 50% parece ótimo, mas o impacto pode ser mínimo se a base for pequena. Da mesma forma, pesquisas com amostras tendenciosas, como entrevistar apenas clientes fiéis, podem levar a conclusões erradas.

Pergunte-se: De onde vêm esses números? Eles representam o cenário real?

 

4. Evite o Viés de Confirmação

O viés de confirmação faz com que procuremos dados que sustentem nossas crenças, ignorando informações contrárias. Para decisões verdadeiramente baseadas em fatos, colete os dados primeiro e analise-os de forma objetiva.

Tomada de decisão - viés de confirmação

Considerações finais

A análise de dados é tanto uma ciência quanto uma arte. Contexto, escalas, dimensões e amostragens são fundamentais para decisões embasadas. Aproveite o poder dos dados para avaliar resultados, evitar armadilhas e tomar decisões inteligentes.

Leia também:
Análise de dados: 4 meios de alavancar sua loja
Análise de dados: o que é, tipos de análise e como aplicar 

Marconi Medeiros
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Apaixonado por Dados desde pequeno, Marconi é CEO e fundador da beAnalytic!

Autor(a)
Marconi Medeiros
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