Descubra as técnicas essenciais para o tratamento de dados em um e-commerce, visando a análise assertiva e a extração de insights valiosos. Neste artigo, você aprenderá a extrair, unificar, limpar e formatar dados, além de entender o contexto e significado dos dados para preparar uma base consistente para análise.

Tratamento de Dados para Análise de E-commerce

Neste artigo, abordaremos o processo de tratamento de dados para análise de um e-commerce. O tratamento de dados é crucial para obter insights valiosos e embasar decisões estratégicas.

  • Processo essencial para a análise de dados em e-commerce
  • Permite a extração de insights valiosos para embasar decisões estratégicas

Extraindo e Unificando Dados

A primeira etapa é coletar e unificar dados de diferentes fontes em uma única base. Isso pode envolver a extração de dados de sistemas, planilhas, bancos de dados transacionais e outros recursos, consolidando tudo para análise.

  • Coleta e unificação de dados de diversas fontes
  • Consolidação dos dados para análise

Limpeza e Formatação

Após a coleta, é necessário tratar os dados, aplicando técnicas de limpeza e formatação. Isso inclui a remoção de dados nulos, duplicados e inconsistentes, garantindo a qualidade e confiabilidade dos dados para análise.

  • Remoção de dados nulos, duplicados e inconsistentes
  • Garantia da qualidade e confiabilidade dos dados para análise

Formatação de Dados

A formatação de dados é uma etapa crucial no processo de análise, pois garante que as informações estejam estruturadas e prontas para serem interpretadas. Isso envolve separar colunas, renomear colunas, padronizar formatos e ordenar os dados de forma consistente. Essas práticas facilitam a compreensão e a manipulação dos dados.

  • Separar os dados em colunas distintas para facilitar a análise
  • Definir nomes claros e objetivos para cada coluna
  • Padronizar formatos de datas, horas e moedas
  • Ordenar os dados de acordo com a relevância

Ferramentas de Limpeza e Formatação

Existem diversas ferramentas disponíveis para auxiliar na limpeza e formatação de dados, cada uma com suas vantagens específicas. As planilhas como Excel e Google Sheets são opções simples e rápidas, enquanto linguagens como Python e R permitem automatização para grandes volumes de dados. Além disso, ferramentas ETL como Pentaho e Talend são robustas para lidar com dados complexos.

  • Excel e Google Sheets são ferramentas simples e rápidas
  • Python e R permitem automatizar processos para grandes volumes de dados
  • Ferramentas ETL são ideais para lidar com dados complexos

Entendendo o Contexto dos Dados

Após a formatação dos dados, é crucial compreender o contexto e o significado das informações. Isso envolve analisar o que cada coluna representa, o tipo de dado contido, as relações entre as colunas e linhas, entre outros aspectos. Técnicas como aplicar filtros, fazer contagens, calcular estatísticas descritivas e plotar gráficos são úteis para compreender as particularidades dos dados.

  • Análise do que cada coluna representa e o tipo de dado contido
  • Compreensão das relações entre as colunas e linhas
  • Utilização de técnicas estatísticas para compreender as particularidades dos dados

Estudo de Caso: E-commerce

Para exemplificar o processo de tratamento de dados, vamos analisar o caso de um e-commerce fictício durante o mês de Abril. Inicialmente, os dados estavam em um arquivo CSV, e passaram por um processo de formatação e limpeza para serem analisados. Essa análise pode oferecer insights valiosos sobre o desempenho do e-commerce e orientar decisões estratégicas.

  • Exemplo prático de tratamento de dados em um contexto específico
  • Utilização de dados reais para obter insights valiosos
  • Orientação de decisões estratégicas com base na análise dos dados

Problemas com os dados

Ao analisar os dados brutos, observamos que eles estão desorganizados, todos em uma única coluna, separados por vírgulas e com valores nulos representados por ‘NA’. Essa desorganização dificulta a análise eficiente dos dados.

  • Os dados estão desorganizados em uma única coluna, dificultando a análise
  • As informações estão separadas por vírgulas, tornando a estrutura pouco clara
  • Existem valores nulos representados por ‘NA’, que precisam ser tratados

Limpeza e Formatação dos Dados

Para lidar com esses problemas, realizamos a importação dos dados para o Excel e, em seguida, para o Google Sheets, onde aplicamos diversas transformações. Dividimos a coluna única em várias colunas distintas, renomeamos as colunas de forma descritiva, padronizamos os valores para o formato monetário Real e removemos linhas com valores nulos.

  • Importação dos dados para o Excel e Google Sheets
  • Divisão da coluna única em várias colunas distintas
  • Renomeação das colunas de forma descritiva
  • Padronização dos valores para o formato monetário Real
  • Remoção de linhas com valores nulos

Contextualização dos Dados

Com os dados tratados, pudemos inspecioná-los para entender o contexto em que foram coletados. Cada linha representa uma venda realizada no site, as colunas trazem detalhes como localização, valor gasto, produto, entre outros. Além disso, destacamos a importância da análise da coluna ‘Etapa do Funil’ para compreender o funil de vendas.

  • Cada linha representa uma venda realizada no site
  • As colunas trazem detalhes como localização, valor gasto, produto, etc.
  • Análise da coluna ‘Etapa do Funil’ é crucial para compreender o funil de vendas

Análises Descritivas

Realizamos algumas análises descritivas após a contextualização dos dados. Observamos que há registros de vendas de todos os estados brasileiros, centenas de produtos distintos agrupados em categorias e um valor médio de vendas de R$ 549,00.

  • Registros de vendas de todos os estados brasileiros
  • Centenas de produtos distintos agrupados em categorias
  • Valor médio de vendas de R$ 549,00

Importância do Tratamento de Dados

Dominar técnicas de tratamento de dados é fundamental para organizações que desejam extrair valor de suas informações. A limpeza, formatação e compreensão do contexto dos dados são etapas essenciais para gerar análises assertivas e insights acionáveis que impactam positivamente os negócios.

  • Técnicas de tratamento de dados são fundamentais para extrair valor das informações
  • Limpeza, formatação e compreensão do contexto dos dados são etapas essenciais
  • Análises assertivas e insights acionáveis impactam positivamente os negócios

Torne-se um Cientista de Dados!

Desenvolva habilidades em Python, Machine Learning, SQL, visualização de dados e mais para elaborar modelos estatísticos, criar algoritmos e solucionar problemas com a Formação em Dados.

Conclusão

Dominar as técnicas de tratamento de dados é fundamental para organizações que desejam extrair valor de seus dados, como demonstrado no estudo de caso de um e-commerce fictício. Dados bem tratados e compreendidos geram análises assertivas e insights acionáveis que impactam positivamente os negócios.