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Análise de Dados

Todos os níveis

Você não precisa ser cientista de dados para obter respostas a partir de dados com IA — mas precisa mantê-la honesta. A IA escreve a consulta e explica o resultado; você confirma que os números são reais.

No que ela ajuda​

  • Escrever SQL / fórmulas de planilha / pandas a partir de uma pergunta em linguagem simples.
  • Explicar o que uma consulta ou resultado significa em termos de negócio.
  • Limpar e transformar dados bagunçados (descreva a bagunça, receba os passos).
  • Sugerir o gráfico certo para a pergunta.
  • Interpretar a saída e propor a próxima pergunta.

O fluxo de trabalho seguro​

  1. Descreva seus dados — colunas, tipos e a granularidade (uma linha = ?). Não presuma os nomes.
  2. Declare a pergunta que a análise deve responder.
  3. Obtenha a consulta + uma explicação de uma linha sobre o que ela faz e suas premissas.
  4. Execute você mesmo sobre os dados reais.
  5. Traga os resultados de volta para uma interpretação em linguagem simples e suas ressalvas.
My table `orders` has columns: order_id, customer_id, created_at, total_eur,
status. One row per order. Write SQL for monthly revenue from completed orders in
2025, and explain any assumptions.

Salvaguardas​

:::warning Nunca confie em números que ela não calculou Se a IA declarar um resultado sem executar a consulta sobre seus dados, esse número pode ser inventado. Execute as consultas você mesmo; trate qualquer valor que você não calculou como não verificado. E lembre-se: correlação ≠ causalidade — peça que ela sinalize afirmações associativas. Veja Alucinações. :::

  • Confira a ordem de grandeza — resultado implausível? investigue, não publique.
  • Declare as premissas (nulos, deduplicação, fusos horários, moeda).
  • Não cole dados sensíveis/PII em ferramentas que você não avaliou (Privacidade).

Próximos passos​