Data-Driven Marketing SV
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1. Organização de Dados
Coleta de Dados
SQL (bancos de dados relacionais)
CSV/Excel (planilhas)
APIs (ex: Google Analytics)
Web scraping
Armazenamento de Dados
Google Sheets
PostgreSQL
MySQL
Limpeza de Dados
Remover duplicatas
Preencher valores ausentes
Padronizar formatos
Validar emails/URLs
2. Manipulação de Dados
Filtragem e Seleção
Transformações de Estrutura
Junção (Join)
Agrupamento (Group By)
Pivotamento
Melt (Unpivot)
Ordenação
Transformações de Valores
Criação de Colunas
Substituição de Valores
Remoção de Colunas
Ferramentas
Python (Pandas)
OpenRefine
Power Query (Excel)
SQL
3. Análise Descritiva de Dados
Métricas Básicas
Média, Mediana, Moda, Desvio padrão
Distribuição
Histograma, Box plot, Gráfico de barras
Agrupamentos
Group By, Tabela cruzada, Correlação
Análise Temporal
Gráfico de linhas, Média móvel, Taxa de crescimento.
Análise de Categorias
Segmentação, frequência, proporções.
4. Análise de Diagnóstico
Análise de Correlação
Análise de Causa Raiz
Segmentação (Clustering)
Análise de Séries Temporais
Testes de Hipóteses
5. Visualização de Dados
Dashboard Interativo (agregação)
Gráficos
Gráfico de Barras (comparações)
Gráfico de Linhas (tendências)
Gráfico de Pizza (proporções)
Gráfico de Dispersão (relações)
Histograma (distribuição)
Box Plot (outliers)
Mapa Coroplético (dados geográficos)
Gráfico de Área (evolução)
Gráfico de Funil (processos)
Heatmap (densidade)
Gráfico de Bolhas (3 dimensões)
6. Análise de Previsão
Regressão Linear
Regressão Logística
Séries Temporais
Machine Learning
Análise de Cenários
7. Análise de Prescrição
Recomendações Baseadas em Regras
Otimização de Recursos
Simulações de Cenários
Sistemas de Recomendação
Análise de Impacto
Automação de Decisões
Testes A/B
Coletar
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