🔍 3 erros que todo analista de dados iniciante comete (e como evitar)
Se você está começando na área de dados, saiba que é normal cometer alguns erros no início. Mas com atenção, dá pra evitar a maioria deles.
Aqui estão três bem comuns:
⚠️ 1. Subestimar a importância dos dados brutos
Análises sólidas começam com dados confiáveis. Se os dados estiverem incompletos, bagunçados ou errados, o resultado pode comprometer tudo.
✅ Dica: Sempre revise os dados antes de começar — remova duplicatas, corrija inconsistências e garanta que tudo esteja limpo.
⚠️ 2. Aceitar os resultados sem validar
Nem sempre o que parece certo realmente está. Confiar cegamente nos números pode levar a interpretações erradas.
✅ Dica: Questione os resultados, teste outras abordagens e use validações estatísticas sempre que possível.
⚠️ 3. Focar só na ferramenta e esquecer os conceitos
Saber usar Power BI, Excel ou Python é importante. Mas sem entender os fundamentos por trás da análise, fica difícil tomar boas decisões.
✅ Dica: Estude os conceitos — estatística, lógica e raciocínio analítico. Isso vai te ajudar a interpretar melhor os dados e usar qualquer ferramenta com mais segurança.
💬 Já passou por alguma dessas situações?
Qual foi o erro que mais te ensinou no início da sua jornada como analista?
