Análise · Business intelligence · Qualidade de dados

Projetos de análise de dados

Três estudos de caso conectam qualidade de dados, modelagem analítica e interpretação de negócios em risco de crédito, oportunidade de mercado e operações de atendimento. Conheça minha contribuição, as entregas e as evidências de cada recomendação.

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Entregas analíticas

Dos dados a evidências úteis

Os dados de origem geram três entregas analíticas: uma camada SQL, uma planilha Excel e um relatório de BI. Dados de origem Camada SQL Planilha Relatório de BI
Conheça também a avaliação de buscas e IA

Estudos de caso públicos

Projetos de dados em destaque

Cada estudo apresenta métodos, resultados e arquivos para análise. Os três casos abordam perguntas e fontes de dados diferentes.

BigQuery → Looker

Da origem à camada de risco

Validação no BigQuery de 270.299 registros de origem, registros da camada de risco e IDs distintos de empréstimos, sem regiões ausentes ou finalidades desconhecidas Abrir imagem

Registros de origem, da camada analítica e IDs distintos são reconciliados antes da criação dos relatórios.

Dashboard no Looker que conecta exposição da carteira, status dos empréstimos e concentração geográfica Abrir imagem

A mesma camada analítica permite investigar exposição, status e distribuição geográfica.

7tabelas analíticas reutilizáveis que apoiam o monitoramento

01 Análise de risco da carteira

Risco e concentração de crédito

Como investigar os segmentos por trás de um alerta de exposição? Verifiquei a granularidade da fonte, defini indicadores de risco e criei tabelas reutilizáveis no BigQuery, conectadas a uma camada interativa de monitoramento no Looker.

Entregas
SQL documentado, resultados de validação e dashboard de monitoramento da carteira.
Decisão
Relacione o alerta da carteira ao status dos empréstimos, à concentração geográfica, à finalidade e à safra de concessão.

Base de treinamento · Limite interno ilustrativo de monitoramento

  • SQL
  • BigQuery
  • Looker Enterprise
  • Modelagem de dados
Ver estudo de caso Baixar scripts SQL

Mais arquivos no estudo de caso: exportações CSV e resumo em PDF

Excel · Comparação de mercados

A comparação por trás da recomendação

Keyword_CleanMapa de correspondênciasQA_Log

Participação das buscas sem marca no volume mensal estimado

213registros de palavras-chave tratados, além de 125 registros de posições de concorrentes

02 Análise de oportunidades de mercado

Análise de oportunidade de mercado SEO

Qual mercado oferece a melhor oportunidade para uma nova área de viagens? Padronizei exportações de palavras-chave e posições, separei buscas com e sem marca e comparei intenção e concorrentes na Espanha, França e Reino Unido.

Entregas
Planilha Excel com tabelas tratadas, mapeamento de termos, registro de qualidade e exemplos SQL reproduzíveis.
Decisão
Priorizar a França no lançamento, seguida da Espanha e de um piloto seletivo no Reino Unido.

Recomendação indicativa com base na amostra de palavras-chave, posições e volumes mensais estimados de busca

  • Excel
  • Limpeza de dados
  • Segmentação de mercados
  • Análise competitiva
Ver estudo de caso Baixar planilha

Mais arquivos no estudo de caso: resumo em PDF e comparações de mercados

Power BI · Sensibilidade da pesquisa

Teste a regra de pontuação

Net Promoter Score · Mesmos registros

O cálculo principal inclui notas zero válidas. A exclusão testa uma escolha de definição com os mesmos dados coletados.

03 Análise das operações de atendimento

Desempenho de atendimento em Power BI

Uma avaliação confiável do atendimento exige regras claras para encerramentos na IA, atendimento humano e abandono. Reconciliei 197.278 interações e criei um modelo no Power BI com definições de rotas, comparações entre períodos e análise de sensibilidade do feedback.

Entregas
Modelo de monitoramento em Power BI, definições de métricas e dados agregados anonimizados.
Decisão
Investigar filas do suporte ao cliente e perdas nas transferências de vendas, além de confirmar a codificação da pesquisa antes de usar as notas como metas.

Adaptação pública de um caso prático com dados agregados anonimizados · Recomendações dependem de validação operacional

  • Power BI
  • Modelagem de dados
  • Reconciliação dos resultados
  • Análise da pesquisa
Ver estudo de caso Baixar dados agregados

Mais arquivos no estudo de caso: resumo em PDF e dicionário de métricas

Avaliação na prática

Avaliação de buscas e IA

Além dos estudos de caso públicos, meu trabalho em avaliação aplica diretrizes detalhadas e critérios de qualidade específicos para cada tarefa, idioma e mercado.

Qualidade de busca multilíngue

Relevância e intenção de busca

Avaliei intenção de busca, utilidade dos resultados, linguagem e contexto de mercado com base em diretrizes detalhadas de qualidade.

Minha contribuição: avaliação de relevância, revisão da qualidade da linguagem e registro consistente de casos limítrofes.

  • TELUS Digital
  • Lionbridge
  • Appen
  • Leapforce
Qualidade de dados de IA

Precisão e qualidade das respostas

Avaliei respostas geradas e estruturadas quanto à consistência factual, ao raciocínio, à qualidade da linguagem e ao cumprimento dos requisitos da tarefa.

Minha contribuição: comparação de respostas, identificação de erros e justificativas documentadas conforme os critérios aplicáveis.

  • Valor atípico
Conhecer a experiência em avaliação no perfil de dados

Como organizo a análise

Um processo analítico rastreável

Os arquivos do projeto mostram cada etapa, das definições e validações às recomendações e suas limitações.

  1. Definir

    Defina a pergunta de negócio, a granularidade da fonte e as métricas.

    Definições da carteira

  2. Validar

    Reconcilie registros, correspondências e cálculos antes de interpretar os resultados.

    Validação SQL

  3. Analisar

    Compare segmentos e teste as premissas que afetam o resultado.

    Comparações de mercados

  4. Recomendar

    Conecte as evidências a uma ação, ao escopo e ao próximo passo.

    Prioridades operacionais

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