Análise de Dados no Mercado Financeiro

<h2>Qual é a importância da Análise de Dados atualmente? <p>O uso da análise de dados em finanças está se expandindo globalmente. Desde grandes nomes financeiros até análises do mercado de ações, os mercados financeiros dependem da análise de dados para compreender melhor os seus consumidores e tendências.

Quais são as habilidades necessárias para análise de dados?

Se você está se perguntando quem analisa grandes conjuntos de dados em uma grande organização financeira, os analistas de dados financeiros são profissionais que analisam os dados de qualquer organização para tomar decisões de negócios precisas para sua empresa. Uma de suas principais responsabilidades é analisar e avaliar as informações financeiras das empresas. Freqüentemente, em uma empresa, os Analistas de Dados Financeiros colaboram com executivos corporativos de alta gestão, como Diretores Financeiros (CFOs).

As responsabilidades de um Analista de Dados Financeiros são encontrar insights significativos e relevantes nos registros da organização e preparar relatórios analíticos que ajudem outros funcionários da organização a tomar decisões sábias. O analista de dados financeiros pode ser necessário para coletar dados sobre os custos de fundos mútuos, ações, títulos, anuidades variáveis e outros ativos financeiros importantes. Esses insights podem beneficiar empresas e organizações na tomada de certas decisões importantes, incluindo a estratégia de marketing e a estratégia de promoção de uma empresa.

Linguagens de programação como Python e R são comumente utilizadas nos setores financeiros devido à demanda por análise eficaz e “limpeza” de dados. As ferramentas listadas abaixo são capazes de produzir organização e análise eficazes de dados.

Por que a análise de dados é necessária?

A análise de dados é empregada em muitas organizações para analisar e fornecer previsões sobre os registros financeiros (conjuntos de dados) de uma organização. A análise de dados pode ser realizada devido a algumas das vantagens listadas abaixo -

minimizar a possibilidade de erros humanos
produz resultados precisos e precisos
fornece previsões precisas em menos tempo
destaca fatores que impactam o comportamento do consumidor e as preferências de compra

Lista de ferramentas usadas em análise de dados

Existem inúmeros softwares e ferramentas disponíveis atualmente para realizar análise de dados. Algumas das ferramentas mais populares e comumente usadas estão listadas abaixo -

Pitão
Microsoft Excel
Linguagem de programação R
SQL (linguagem de consulta estruturada)
Quadro
Microsoft PowerBI

Como escolher a ferramenta de análise de dados certa para seus dados?

Digamos que você tenha seu conjunto de dados disponível, você precisa encontrar a melhor ferramenta para analisá-lo. Mas, como encontrar o mais adequado e adequado para a sua empresa?

Abaixo você encontra um breve resumo de cada ferramenta de análise de dados, seja ela de código aberto ou paga, junto com informações sobre seus usos, vantagens e desvantagens.

Escolhendo a ferramenta certa de análise de dados – coisas a considerar

Ao escolher a ferramenta de análise de dados apropriada, alguns dos fatores a serem considerados são -

disponibilidade da ferramenta/aplicativo de software
Necessidades de negócios
licenciamento e preços do software

Agora que mencionamos algumas das ferramentas de análise de dados comumente usadas, vamos agora mergulhar em detalhes em cada uma das ferramentas de análise de dados.

1. Pitão

Python é uma ferramenta de análise de dados eficaz para todos os analistas de dados, pois possui uma ampla gama de aplicações. Em comparação com outras linguagens de programação, o Python dá maior prioridade à legibilidade e, devido ao seu uso generalizado no mundo corporativo, muitos profissionais já o conhecem bem. Além disso, Python vem com uma ampla variedade de bibliotecas de recursos adequadas para uma ampla gama de diversas operações de análise de dados. As bibliotecas Python como NumPy e Pandas são ideais para o processamento geral de dados, bem como para simplificar tarefas complexas de aprendizado de máquina.

Vantagens - Simples e fácil de aprender para iniciantes, comumente usado
Desvantagens - Eficiência de memória comparativamente baixa

2.Microsoft Excel

Excel é o aplicativo de software mais conhecido. É amplamente utilizado por suas ferramentas de cálculo e gráficos, excelentes para análise de dados. Não importa qual seja sua área de especialização, o Excel é uma ferramenta analítica de dados padrão. Além do mais, seus recursos integrados úteis, incluindo tabelas dinâmicas, são usados principalmente para classificar dados. Ele também fornece uma ampla gama de recursos adicionais que simplificam a manipulação de dados.

Vantagens - comumente usado para entrada e armazenamento de dados, usado para cálculos
Desvantagens – dados não estruturados não podem ser gerenciados facilmente e são executados muito lentamente com grandes conjuntos de dados.

3. Linguagem de programação R

Semelhante ao Python, R é uma linguagem de programação de código aberto bem conhecida. Este software é amplamente utilizado para análise e computação de dados estatísticos atualmente. Uma das vantagens da linguagem de programação R é que ela pode ser integrada a linguagens de programação como C++.

Vantagens – lida com tarefas complexas de computação estatística e fornece uma ampla gama de ferramentas para análise de dados.
Desvantagens – muito lento em comparação com outras linguagens de programação como Python

4. SQL (linguagem de consulta estruturada)

Structured Query Language (SQL) é uma linguagem de banco de dados padrão específica de domínio usada para criar, atualizar e manipular os dados presentes no banco de dados relacional. Para usar SQL, não é necessário ter conhecimento substancial de SQL para usar esta linguagem de programação.

Vantagens - eficiência mais rápida e sem distinção entre maiúsculas e minúsculas
Desvantagens - não atende ao propósito de lidar com conjuntos de dados maiores

5. Quadro

Você está procurando um aplicativo de software para criar visualizações interativas para seus dados financeiros? Tableau, uma das ferramentas de análise de dados comerciais mais preferidas e amplamente utilizadas, permite criar visualizações e painéis interativos sem exigir que você tenha um conhecimento profundo de programação. O Tableau é incrivelmente fácil de usar e projetado para lidar com grandes volumes de dados melhor do que a maioria das ferramentas de Business Intelligence.

Vantagens - fácil de usar, lidar com grandes volumes de dados, requer menos conhecimento prático de software
Desvantagens - Os relatórios são atualizados manualmente e o desempenho é lento com o uso de grandes conjuntos de dados.

6.Microsoft Power BI

Microsoft Power BI é uma ferramenta de software de business intelligence (BI) usada para visualizar, coletar e analisar dados. Sua interface de usuário é bastante semelhante e autoexplicativa para usuários do Excel. Os dados financeiros de uma empresa podem ser analisados para encontrar vários insights usando o Microsoft Power BI.

Vantagens – conte histórias usando gráficos e painéis, código aberto (versões pagas e gratuitas estão disponíveis)
Desvantagens - interface de usuário volumosa, colaboração limitada ou publicação de recursos na versão gratuita

Conclusão

Discutimos o que é análise de dados e por que ela é necessária nos mercados financeiros atualmente. Depois de finalmente escolher uma ferramenta de análise de dados de nossa lista, você poderá explorá-la ainda mais se ainda não estiver familiarizado com a ferramenta. Você também pode dar uma olhada em nossos outros artigos abaixo.