Planejamento (Parte 4)

1. Como entregamos os projetos?

   
   

   1.1 Trazer o contexto ou cenário para o projeto é levantar informações, dados e arquivos sobre o tema.

   1.2 Traçamos os principais objetivos e objetivos específicos para as descobertas. 1.3 Levantamento de hipóteses e listamos as causas, ações ou o que mais faz sentido para o projeto. 1.4 Entendemos os limites da abordagem. 1.5 Aplicamos tecnicamente seguindo a linha do tempo o processo escolhido.
   

2. Estruturação de Projeto
   

2.1 Planejamento

• Definição de objetivos: Identificar o que se espera obter com a análise.

• Escolha das métricas e KPIs: Selecionar os indicadores que serão monitorados.

• Definição de fontes de dados: Listar quais fontes serão usadas (bancos de dados, APIs, etc.).

• Estabelecimento do cronograma: Planejar o tempo necessário para cada etapa.
  

2.2 Obtenção dos Dados

• Extração de dados: Realizar consultas e acessar os bancos de dados.

• Coleta de dados de múltiplas fontes: Se os dados vêm de mais de uma fonte, é importante reunir todos em um único local.

• Armazenamento dos dados brutos: Salvar os dados em um ambiente seguro e organizado para futuras etapas.
  

2.3 Limpeza e Tratamento dos Dados

• Remoção de dados duplicados: Eliminar registros duplicados para garantir a precisão.

• Tratamento de valores ausentes: Decidir como lidar com dados faltantes (preenchimento, remoção, etc.).

• Transformação de dados: Ajustar formatos (datas, tipos de dados, etc.) para facilitar a análise.

• Normalização de dados: Garantir que os dados estejam em um formato padrão.
  

2.4 Exploração dos Dados

• Análise exploratória inicial: Realizar uma análise rápida para entender os padrões.

• Visualização de dados: Criar gráficos e tabelas para uma compreensão visual.

• Identificação de tendências e outliers: Observar padrões e dados que se destacam.

• Gerar insights preliminares: Anotar observações e possíveis hipóteses.
  

2.5 Fechamento de Ciclo para Análise

• Validação dos dados: Garantir que os dados estejam precisos e consistentes.

• Consolidação de insights: Agrupar os principais achados para análise detalhada.

• Comparação com benchmarks ou dados históricos: Contextualizar os resultados com referências externas.

• Preparação para a etapa de relatórios: Organizar insights para que possam ser formalizados.
  

2.6 Entrega do Relatório de Análise

• Documentação das descobertas: Escrever um relatório com os insights principais.

• Visualização de resultados: Criar gráficos, dashboards ou infográficos para facilitar a apresentação dos dados.

• Recomendações e próximos passos: Sugerir ações com base nos dados.

• Apresentação para stakeholders: Preparar uma apresentação para expor os resultados ao time e interessados.

  
  

  Conclusão
  

  Os comandos, ferramentas, cenários e planejamentos aqui explicados, mostram como o UXR pode acessar bancos de dados para criar projetos em parceria com Data Science, Business Analytics e outras áreas focadas em dados. Com isso, a gente entende melhor como essas áreas podem se unir para tornar mais eficiente o cruzamento de perfis em estudos profundos, explorar o comportamento dos clientes, segmentar o público-alvo das pesquisas (qualitativas e quantitativas) e colaborar em análises de desempenho de produto e engajamento do cliente/usuário. Esse tipo de integração fortalece a cultura de produto da empresa, entregando valor que impulsiona tanto o crescimento quanto a organização dos processos. Referências: https://coggle.it

  Utilizando Variáveis do Tipo Tabela no SQL Server – Consulta BD (wordpress.com)

  tabela (Transact-SQL) - SQL Server | Microsoft Learn

  Tipos de dados (Transact-SQL) - SQL Server | Microsoft Learn

  Documentação do Microsoft SQL - SQL Server | Microsoft Learn

  SQL – Consulta BD (wordpress.com) PARTE 1: Introdução PARTE 2: O contexto exploratório UXR <> Data Science

  
  

  PARTE 3: Banco de dados e as variáveis