Tabulação de dados: o que é, benefícios e como fazer
Equipe de conteúdo - PM3

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A tabulação de dados é uma maneira de organizar dados de forma efetiva, clara e descomplicada para eventuais análises e tomada de decisões de negócios. Esse processo é frequentemente usado no contexto de pesquisas, ajudando a organizar os conjuntos de dados envolvidos no processo para facilitar as análises e a visualização desses dados.

Aprenda nesse artigo o que é tabulação de dados, a importância desse processo e dicas de como tabular os dados do seu negócio. Confira, ainda, softwares que podem ajudar nesse processo.

O que é tabulação de dados?

A tabulação de dados é uma forma de sistematizar informações de maneira visual, compreensível e simplificada para apoiar os processos de análises de dados de uma empresa.

O verbo “tabular” significa organizar em forma de tabela. Isso quer dizer que o processo de tabulação, na maioria das vezes, envolve a ordenação de dados em linhas e colunas. Essa técnica de organização simplifica a análise de conjuntos de dados, como por exemplo, em pesquisas quantitativas, classificando-as de maneira compreensível para quem vai analisá-las.

Quando bem estruturada, a tabulação de dados garante a qualidade dos dados, tornando-os limpos, tratados e prontos para análises por profissionais de dados.

Assim, esse é um processo essencial para garantir que a análise de dados da empresa seja feita de maneira efetiva.

Qual a importância da tabulação de dados?

A tabulação de dados impacta diretamente o processo de tomada de decisão de uma empresa, uma vez que essa organização de dados servirá como base para análises e processos decisivos. Assim, é essencial que essa técnica seja incluída na rotina de profissionais de dados para facilitar vários outros processos da organização. 

Por exemplo, para cientistas ou analistas de dados, a tabulação é essencial para analisar e interpretar grandes quantidades de dados, tornando a atuação do profissional mais eficiente e precisa. Confira alguns benefícios da tabulação de dados para os negócios!

Simplificação de dados

A tabulação de dados é muito útil no processo de simplificação de dados, uma vez que ajuda a organizar, de maneira funcional e compreensível os dados do projeto. Com os dados ordenados com simplicidade e clareza, é possível identificar padrões, tendências e erros nos dados com mais facilidade, tornando o trabalho de um analista ou desenvolvedor muito mais eficaz.

Apoio ao processo de modelagem de dados

Outro benefício de tabular dados é o apoio que esse processo oferece à modelagem de dados. É fundamental ter os dados organizados e tratados (sem erros, valores faltantes, valores duplicados, etc.) no processo de criação de modelos de dados.

Além disso, a tabulação auxilia na transformação de dados brutos, convertendo-os em um formato adequado para análises futuras. Assim, é indispensável considerar esse processo na criação de modelos de dados, uma vez que contribui para que os modelos sejam sistematizados de forma adequada.

Suporte no processo de tomada de decisões estratégicas

Como mencionado, em um contexto de negócios, a tabulação de dados é uma aliada fundamental dos processos de análise, visualização, interpretação e tomada de decisões estratégicas.Esse processo ajuda a identificar insights valiosos, tendências de mercado e aspectos estratégicos da empresa, fazendo que as decisões sejam muito mais assertivas. 

Auxílio na comunicação entre profissionais

A tabulação de dados também ajuda a tornar a comunicação entre profissionais mais clara, efetiva e alinhada. É muito mais fácil fazer análises e interpretar os dados de um negócio quando eles estão organizados de forma simples e eficiente. Assim, a tabulação fornece um auxílio significativo nas discussões, análises e na colaboração entre os profissionais envolvidos nesse processo.

Como fazer tabulação de dados?

O processo de tabulação de dados consiste em algumas etapas gerais, que podem ser alteradas de acordo com as demandas e objetivos da empresa. São elas:

Escolha da ferramenta/software de tabulação

O primeiro passo para tabular dados é escolher uma ferramenta ou software para organizar os dados. Uma das mais populares é o Microsoft Excel, por ser acessível e oferecer recursos de análise de dados desde o básico até o avançado.

Dependendo da complexidade das análises e do volume de dados, também é possível usar a linguagem de programação Python e suas bibliotecas vastas para organizá-los e analisá-los com mais eficiência.

Assim, cabe avaliar qual software se alinha melhor aos objetivos da tabulação de dados antes de escolher.

Limpeza e preparação de dados

A próxima etapa envolve a limpeza e a preparação dos dados a serem tabulados. Esse passo é fundamental para identificar valores nulos, valores duplicados, erros e outros problemas que possam afetar os processos de análise e revelar discrepâncias entre os dados. Lembre-se que em um processo de análise, os conjuntos de dados precisam ser consistentes para facilitar o processamento e a interpretação das informações nas etapas seguintes.

Classificação e categorização de dados

O passo seguinte é categorizar e classificar os dados que serão tabulados. Em um conjunto de dados brutos, é necessário segmentar as variáveis dos conjuntos. Além disso, é preciso que os dados sejam padronizados em números, palavras ou letras, para que consigam ser lidos por um software de análise de dados.

Assim, esse processo envolve:

  • Identificar as variáveis do conjunto de dados, como por exemplo, dados demográficos como idade, gênero, localização, renda, etc;
  • Criar categorias para os conjuntos de dados, padronizando as variáveis com valores em formato de número, letras ou palavras. Por exemplo, na variável de gênero, categorizar os dados em masculino, feminino, não-binário, ou em M, F, NB, etc. Em uma variável em que há uma ordem a ser seguida, caracterizar por número (1,2,3,4), entre outros, dependendo do tipo de variável;
  • Verificar a consistência dos dados após os processos de categorização e classificação.

Transferência dos conjuntos de dados

Após o processo de categorização de dados e classificação de variáveis, é preciso transferi-los para algum lugar, como uma planilha do Excel ou um software para fazer a tabulação. Para isso, é importante que todos os dados do conjunto estejam no mesmo lugar para que as análises sejam mais efetivas e englobem todos os grupos da pesquisa em um arquivo só. 

Nesse processo, há algumas práticas essenciais a se considerar, como a primeira linha da planilha que deve conter a identificação das variáveis do conjunto de dados, definidas no processo de classificação e categorização. Por exemplo, a primeira linha pode ter variáveis como “nome”, “idade”, “renda”, “gênero”, etc.

Já os valores de cada variável serão adicionados nas colunas abaixo da linha de identificação das variáveis.  Então, por exemplo, abaixo da coluna “nome”, podem ter várias linhas indicando os nomes dos respondentes. O mesmo vale para as outras colunas. A partir disso, é importante lembrar de manter a consistência e a padronização dos dados. Com isso, a tabulação de dados está concluída e pode-se partir para a etapa de análise e visualização. 

Análises e visualização de dados

O processo de análise e visualização de dados a partir da tabulação pode ser feito de várias formas, seja através de ferramentas de BI como o Power BI ou o Tableau, ou por linguagens de programação, como Python.

Através dessas análises feitas a partir da organização de dados eficiente, é possível coletar insights relevantes, identificar padrões e tomar decisões assertivas de negócio.

Como fazer a tabulação de dados no Excel?

A tabulação de dados no Excel é um dos métodos mais usados por profissionais que realizam esse processo, já que oferece ferramentas tanto básicas, quanto avançadas para a análise de dados.Para fazer a tabulação de dados no Excel, os passos mencionados acima são muito úteis, já que seguem o modelo de uma planilha de Excel ou Google Sheets para sistematizar os dados.

Como fazer a tabulação de dados no Word?

Já a tabulação de dados no Word é possível, mas não é a ferramenta mais recomendável para organizar um vasto volume de dados. Apesar de ser viável criar tabelas e gráficos para ordenar dados no Word, esse recurso é mais útil para sistematizar as informações e apresentá-las de forma simples e visual.

Assim, principalmente se suas análises envolverem uma combinação de tabelas e textos, o Word pode ser útil em processos de análises de dados. 

Quais softwares servem para tabulação de dados?

A escolha de um software para apoiar o processo de tabulação vai variar de acordo com os objetivos da organização dos dados.

Há ferramentas no mercado que servem para várias finalidades, como por exemplo:

  • Análise de pequenos volumes de dados;
  • Visualização e interpretação de dados simples e intuitiva;
  • Análises estatísticas mais complexas, entre outros.

Assim, esse processo pode envolver a combinação de um ou mais softwares para alcançar os objetivos da empresa. Algumas ferramentas comumente usadas são:

  • Excel ou Google Sheets: como mencionado, essas ferramentas são populares para tabular dados, já que oferecem recursos para diversos níveis de complexidade, apoiando o processo de organização de dados com eficiência.
  • Power BI: ferramenta da Microsoft usada no contexto de Business Intelligence (BI) para dar suporte a todo o processo de análise de dados, incluindo a tabulação de dados.
  • Tableau: outro software de BI muito usado para apoiar a visualização de dados de maneira intuitiva, compreensível e interativa.
  • Pandas na linguagem de programação Python: a biblioteca Pandas da linguagem de programação Python é um ótimo recurso para manipulação e análise de dados, sendo muito útil no contexto de tabulação, já que fornece estruturas de dados e ferramentas para tornar esse processo efetivo. 

Conclusão

A tabulação de dados é um processo essencial para organizar dados brutos em conjuntos de dados e prepará-los de maneira consistente para análises e visualizações de dados. Agora você já sabe a importância desse recurso para apoiar os processos de análise e auxiliar profissionais como analistas e cientistas de dados, e desenvolvedores de software.

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