Here's how you can effectively use data analysis in problem-solving processes.

Data Analysis has to be a structured process. If there is no structure, you might as well be beating about the bush. It starts with a why. Why are we doing this? Define your objective(s) clearly. It could be a macro-level objective (increase revenue), or something more ground-level (improve CTR of a certain feature). Once you have the goals clearly articulated, the rest of the steps should systemically follow. One tip here could be : you often start with a problem statement. Articulating it clearly and exhaustively is a good point to start. Ideally you should also be ready to formalize a few hypotheses at this stage.

Comece por definir seus objetivos gerais para a análise de dados. O que você espera alcançar com essa iniciativa? Qual impacto você deseja gerar na organização ou projeto? Certifique-se de que seus objetivos de análise de dados estejam alinhados com os objetivos estratégicos da organização. A análise deve servir como um instrumento para alcançar metas maiores e contribuir para o sucesso geral da empresa.

Data analysis is pivotal in problem-solving across domains. Central to this process is the initial step: defining the problem. A clear problem statement sets the foundation for collecting, analyzing, interpreting data, implementing changes, and monitoring progress. It ensures that insights gleaned are relevant and actionable. Moreover, diverse perspectives within teams enrich problem definition, leading to more comprehensive solutions. Thus, the define stage is critical for successful continuous improvement initiatives.

In research, this is basically to have a clear purpose/aim. Then objectives on how the aims will be achieved. It is important to set SMART Goals

One thing I’ve learned in my career is how crucial it is to clearly define goals before starting data analysis. Initially, I used to dive straight into collecting and analyzing data, but I quickly realized this could lead to losing direction. Now, I always start by setting specific and measurable objectives that align with the overall goals of my team or organization. For example, in my role as a Technical Support Specialist, we focused on improving customer satisfaction by reducing response times and increasing first-call resolution. Having clear goals guides our data collection and analysis, ensuring that we focus on relevant metrics and KPIs.

Extração de Dados: Utilize ferramentas e técnicas adequadas para extrair dados de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs ou arquivos de texto. Pesquisas: Realize pesquisas online ou presenciais para coletar dados diretamente de clientes, funcionários ou outros stakeholders relevantes. Monitoramento: Monitore websites, redes sociais ou outras plataformas online para coletar dados em tempo real. Entrevistas: Conduza entrevistas com especialistas ou indivíduos com conhecimento específico sobre o tema da sua análise.

The importance of data collection cannot be overemphasised. Getting a suitable sampling technique will help to get the right amount of dataset that will be sufficient for the data analysis

If you do not gather data, you can’t get the result that you seek, as a matter of fact, there will be no materials to analyze.

A key lesson I’ve learned is the importance of integrating operational data and customer experience for effective analysis. It’s not just about focusing on internal metrics like response times and issue resolution; it’s also crucial to gather and analyze direct customer feedback. This approach allows for a more comprehensive understanding of customer needs and expectations, which is essential for improving satisfaction and retention.

Utilize técnicas de análise descritiva para resumir e caracterizar os dados coletados, como medidas de tendência central (média, mediana, moda), medidas de dispersão (variância, desvio padrão) ou distribuições de frequência. Realize a EDA para visualizar os dados de forma gráfica e interativa, identificando padrões, outliers e relações entre as variáveis. Utilize ferramentas como histogramas, gráficos de dispersão, box plots e dendrogramas. Empregue técnicas de análise estatística inferencial para testar hipóteses, estimar parâmetros populacionais e fazer inferências sobre a população a partir da amostra coletada. Utilize testes t, ANOVA, qui-quadrado ou regressão linear, por exemplo.

The most important thing is Analysis of data. To make the right decision, your data must be analysed effectively with zero or no errors. Recheck the data and proceed ahead.

Triangulação de Resultados: Comparar e contrastar os resultados da análise com diferentes fontes de dados, pesquisas e estudos relevantes para aumentar a confiabilidade dos insights. Validação com Especialistas: Consultar especialistas na área de estudo para obter diferentes perspectivas e validação dos insights extraídos da análise. Testar Hipóteses: Testar hipóteses e explicações alternativas para os resultados da análise, buscando refutar ou confirmar suas conclusões. Visualização de Dados: Utilizar ferramentas de visualização de dados para criar gráficos, tabelas e dashboards que facilitem a compreensão dos resultados e a identificação de padrões.

Quantitative data collected from questionnaires, surveys, experimental stidies etc usually uses statistical analysis while qualitative data colllected from intervkews, obseevations etc utilises content analysis

One thing I love about data analytics is the data cleaning process by Preprocessing the data to handle missing values, outliers, and inconsistencies. Making it crucial for ensuring the accuracy of the analyses