Este tutorial básico oferece uma introdução ao processo completo de análise de dados usando o Analytics.
| Tempo estimado | 60 minutos |
| Requisitos | Nenhuma experiência anterior no Analytics é necessária. Supõe-se alguma experiência básica em análise de dados, mas isso não é essencial. |
| Versão do Analytics | 13.0 ou posterior (edição Unicode) |
| Versão do tutorial |
Execute esta versão do tutorial se estiver usando a edição Unicode do Analytics. Se você estiver usando a edição não Unicode, execute Introdução ao Analytics (edição não Unicode). |
Dica
Para identificar a edição do Analytics que você está usando, no menu principal do Analytics, clique em Ajuda > Sobre para abrir a caixa de diálogo Analytics. A designação da edição é exibida após o número da versão.
Nota
As interfaces do usuário em chinês e japonês são somente Unicode.
Cenário
Revisar transações de cartão de crédito corporativo
Você foi solicitado a revisar as transações de cartão de crédito corporativo em um período de dois meses. Seu objetivo é obter uma visão geral de como os funcionários usaram os cartões durante esse período e identificar possíveis usos indevidos.
Os dados das transações estão contidos em três planilhas separadas do Excel. Antes de analisar os dados, você precisa importá-los para o Analytics e combinar os conjuntos de dados separados em uma única tabela do Analytics.
Após analisar os dados, você quer apresentar visualmente os resultados das análises para envolver melhor o público desses resultados.
Seção opcional
Você é informado que a revisão das transações de cartão de crédito corporativo será, a partir de agora, uma responsabilidade recorrente.
Para permitir que você (ou outra pessoa) execute as revisões futuras com rapidez e precisão, você decide criar um script para automatizar parte do trabalho.
PIPAR – o processo de análise de dados no Analytics
O processo de análise de dados no Analytics contém cinco estágios, que são resumidos pelo acrônimo PIPAR:
Planejar, Importar, Preparar, Analisar e Relatar
Planejar o trabalho
O planejamento do trabalho de análise de dados é importante e, muitas vezes, essencial. Se você ignorar a etapa de planejamento e começar a executar comandos analíticos com os dados, poderá encontrar problemas, aumentar a quantidade de trabalho necessária e até mesmo deixar de obter percepções analíticas importantes.
Mesmo um plano básico é melhor do que nenhum plano. Com a experiência e o conhecimento crescente do Analytics, o seu planejamento se tornará mais desenvolvido e preciso. O bom planejamento é essencial para que os projetos de análise de dados transcorram sem transtornos e com eficiência.
Diretrizes de planejamento
Desenvolver objetivos claros e específicosImportar dados
Você precisa importar os dados para o Analytics antes de analisá-los.
Conheceremos o processo de importação usando o Assistente de Definição de Dados para importar três planilhas do Excel. A importação do Excel é um dos métodos mais comuns para obter dados para análise no Analytics. No entanto, o Analytics permite importar dados de uma grande variedade de origens de dados.
Abra o Analytics e o projeto "Sample Project.ACL"
Nota
As etapas a seguir consideram que o Analytics já foi ativado.
Importar as duas primeiras planilhas do Excel
Você começará importando duas planilhas do Excel ao mesmo tempo. A importação simultânea de várias planilhas do Excel é uma ótima forma de reduzir o trabalho.
Importar a terceira planilha do Excel
Agora, importe a própria terceira planilha do Excel. Quando você importa uma única planilha, pode ajustar manualmente algumas das configurações de metadados durante o processo de importação em vez de fazer isso mais tarde no Analytics.
Agora, você deve ter três tabelas novas do Analytics na guia Visão geral no Navegador. Essas tabelas contêm cópias somente leitura de dados do Excel. Elas não contêm os dados de origem em si do Excel.
Preparar dados
Muitas vezes, é preciso executar uma ou mais tarefas de preparação de dados antes que os dados estejam prontos para a análise.
Neste tutorial, você executará duas tarefas de preparação:
- fazer ajustes adicionais para harmonizar os campos de dados
- combinar as três tabelas novas do Analytics em uma única tabela para análise
Além disso, como prática recomendada, você deve verificar sempre a validade dos dados importados antes de executar trabalho analítico. Mesmo uma pequena quantidade de dados inválidos em uma tabela pode invalidar todas as análises de dados subsequentes.
Por que preciso preparar os dados?
Você está ansioso para avançar na análise dos dados. Mas, sem uma preparação de dados adequada, pode ser impossível executar a análise. Ou a análise poderá apresentar falhas.
Uma grande variedade de problemas pode afetar os dados de origem, tornando-os inadequados para a análise sem alguma preparação inicial.
Por exemplo:
- Os dados de origem estão divididos entre vários arquivos diferentes e precisam ser consolidados para que possam ser analisados como um único conjunto de dados.
- Campos correspondentes em arquivos diferentes precisam ser "harmonizados", o que significa torná-los idênticos em estrutura e formato como pré-requisito para seu processamento.
- "Dados sujos" precisam ser limpos e padronizados, o que pode ser feito com as funções do Analytics.
Ponto importante
O tempo gasto na importação e preparação de dados pode exceder o tempo gasto na análise em si. No entanto, essas etapas iniciais são essenciais e estabelecem a base para criar as análises.
Ajustar os layouts das tabelas
Cada tabela em um projeto do Analytics tem um layout da tabela. O layout da tabela contém metadados sobre os campos, como nomes, posição inicial, comprimento, tipo de dados, etc.
Antes de podermos combinar as três tabelas novas do Analytics em uma única tabela, precisamos harmonizar alguns dos metadados nos layouts das tabelas.
O layout da tabela Trans_Abr tem a seguinte aparência. Você aprenderá rapidamente a usar layouts das tabelas conforme se familiarizar com o Analytics. Você pode fazer muitas coisas úteis no layout da tabela.
Ajustar o layout da tabela Trans_Abr
Primeiro, você precisa alterar o tipo de dados de dois campos na tabela Trans_Abr.
.
.
para sair da caixa de diálogo Ajustar os layouts das tabelas Trans_Maio
Para concluir os ajustes, você precisa alterar o tipo de dados dos dois campos nos layouts das tabelas Trans1_Maio e Trans2_Maio. Também pode ser necessário ajustar o campo DATE.
Verificar os dados importados
Agora, vamos importar os dados nas três tabelas importadas para garantir que é seguro continuar a preparar os dados e depois analisá-los.
Nota
Estamos verificando os dados após atualizar os tipos de dados. Quando você verifica os dados no Analytics, está assegurando que todos os valores em um campo cumprem os requisitos do tipo de dados do campo. Portanto, faz sentido verificar os dados apenas quando os tipos de dados forem finalizados.
Saiba mais
Se você quiser ver o que acontece quando o Analytics identifica erros de validade de dados, abra Tabelas\Arquivoinválido e execute o processo de verificação.
Combinar as três tabelas do Analytics
Na tarefa final de preparação de dados, você combina as três tabelas novas do Analytics em uma única tabela.
Para simplificar, o tutorial combina apenas três tabelas. No entanto, você pode usar o mesmo processo para combinar 12 tabelas mensais em uma única tabela anual e executar análises nos dados para o ano fiscal completo.
Agora, você está pronto para começar a fazer algumas análises de dados reais.
Analisar dados
Você executa análises no Analytics usando comandos e outras ferramentas para obter insights gerais sobre os dados investigados e para responder a perguntas específicas.
Nota
É na etapa de análise que os resultados do planejamento anterior ficam evidentes. Se você definiu objetivos claros para a investigação, terá uma ideia mais precisa dos tipos de análises que executará.
A análise de dados
Neste tutorial, você executará as seguintes análises dos dados da tabela Trans_All:
- agrupar os registros de transações de cartão de crédito por código de categoria de comerciante para descobrir:
- como os funcionários usam os cartões de crédito corporativos
- quanto dinheiro está sendo gasto em cada categoria
- criar um filtro para isolar todas as transações proibidas
Agrupar os registros de transações de cartão de crédito por código de categoria de comerciante
Agrupar ou sumarizar um conjunto de dados é uma forma excelente de obter rapidamente uma visão geral dos dados.
Ferramentas simples para investigação
Agora que você tem uma versão sumarizada dos dados, pode usar algumas ferramentas básicas do Analytics para obter percepções gerais sobre o uso dos cartões de crédito corporativos.
Você pode aprender muita coisa sobre os padrões de uso, e sobre possíveis usos indevidos, com apenas alguns cliques.
| Para obter essa percepção: | Na tabela Trans_todas_agrupadas, faça o seguinte: |
|---|---|
| Qual foi o valor total cobrado pelos funcionários em abril e maio? |
A despesa total foi US$ 187.177,13. |
| Onde os funcionários gastaram a maior parte do dinheiro? |
O campo DESCRIPTION mostra que a maior parte do dinheiro foi gasta da seguinte forma:
|
| Quais foram as maiores despesas individuais? |
Os campos DESCRIPTION e Maximum AMOUNT mostram que a maior despesa individual foi um valor de US$ 1.999,06 no Clube Med. O Club Med é um código de comerciante autorizado para o cartão de crédito corporativo? Se o limite do cartão de crédito for US$ 2.000, o funcionário pagou um valor imediatamente inferior ao limite? |
| O que pode ser descoberto com um exame dos códigos pouco usados? |
Existem cinco categorias com apenas uma cobrança. Algumas dessas categorias são proibidas? Talvez um ou mais funcionários pensaram que o uso indevido de um cartão da empresa com pouca frequência não fosse detectado.
|
| Algumas dessas categorias são proibidas? |
Talvez uma ou mais destas categorias sejam proibidas?
Nota A verificação manual só é viável para pequenos conjuntos de dados. Veremos em seguida um método mais prático e confiável. |
Saiba mais
Talvez você queira apenas executar alguma análise rápida sem gerar os resultados em uma nova tabela. Quando você sumarizou a tabela Trans_All, em vez de selecionar Arquivo na caixa de diálogo Sumarizar, poderia ter selecionado Tela e gerado os resultados na área de exibição do Analytics.
A saída na tela somente é prática para conjuntos de dados menores. No entanto, tem a vantagem de oferecer uma forma fácil de detalhar grupos individuais e ver apenas os registros de origem de cada grupo.
Criar um filtro para isolar as transações proibidas
Os filtros permitem isolar apenas os registros que interessam em um determinado momento. Os filtros são uma ferramenta poderosa para responder perguntas específicas sobre os dados.
Uma revisão geral das transações de cartão de crédito corporativo alertou para a possibilidade de transações proibidas. Você decide confirmar se existem transações proibidas associando os dados a uma lista de códigos de categorias de comerciante proibidas.
na parte superior da exibição de tabela para abrir o 
.Saiba mais
Além de filtros
Os filtros funcionam bem se o número de critérios ou condições do filtro é gerenciável. O filtro criado neste tutorial contém apenas 9 códigos. Mas, e se a lista de códigos de categorias de comerciante proibidas tiver dezenas de códigos, ou até mais?
Uma abordagem mais eficiente seria associar uma tabela do Analytics que contém os códigos proibidos com a tabela de transações. Cada correspondência na tabela de saída associada seria uma transação proibida.
As associações estão além do escopo deste tutorial, mas são um recurso muito usado no Analytics.
Relatar resultados
Após a conclusão da análise de dados, o Analytics oferece diferentes formas de relatar ou apresentar os resultados.
Os relatórios tradicionais, com colunas de dados, estão disponíveis. Mas veremos como mostrar os resultados usando a visualização de dados mais envolvente descrita a seguir.
Visualização de treemap
Esta visualização de treemap mostra as transações de cartão de crédito agrupadas que você gerou na tabela Trans_todas_agrupadas. A relação entre grupos é mostrada de duas formas diferentes:
- tamanho da caixa indica a contagem de transações individuais em cada grupo
Quanto maior a caixa, maior o número de transações. As caixas são organizadas por tamanho, da parte superior esquerda para a parte inferior direita.
- intensidade da cor da caixa indica o valor total de cada grupo
Quanto mais escura a caixa, maior o valor total.
Por exemplo, o tamanho da caixa Club Med, na parte inferior direita, indica apenas um pequeno número de transações, mas a cor indica que o valor total das transações é significativo.
Antes, um pouco de preparação
Você criará a visualização de treemap no Resultados, o aplicativo de remediação de problemas da Plataforma Diligent One baseada em nuvem. O acesso a uma versão lite do Resultados está incluído na sua assinatura do ACL Robotics.
Para criar a visualização, é preciso antes criar um contêiner de dados simples, de dois níveis, para manter essa visualização. O primeiro nível é denominado Coleção e o segundo nível é denominado Análise. É rápido e fácil criar esses contêineres.
Entre no Launchpad e acesse o Resultados
Nota
Se, por algum motivo, não for possível fazer login no Launchpad ou acessar o Resultados, você poderá usar um dos métodos alternativos de criação de relatórios listados em Outros métodos de geração de relatórios no Analytics.
Criar uma Coleção
Criar uma Análise
Exportar dados do Analytics para o Resultados
A próxima etapa é exportar a tabela Trans_todas_agrupadas do Analytics para o Resultados.
Criar a visualização
Agora você está pronto para criar a visualização no Resultados.
.
Salvar a visualização
Se você quiser manter as visualizações criadas, será preciso salvá-las. Você deve salvar individualmente cada visualização, bem como o contêiner onde é mantida, denominada uma interpretação.
Publicar no Storyboards
Crie um storyboard para exibir a visualização que acabou de criar. Um storyboard é uma plataforma de comunicação que exibe várias visualizações e conteúdo de rich text em uma única apresentação.
e selecione 
, 
, Outros métodos de geração de relatórios no Analytics
Além das visualizações de dados disponíveis no Resultados, o Analytics tem vários outros métodos que você pode usar para relatar os resultados das análises de dados:
| Método de relatório | Descrição |
|---|---|
| Gráficos legados do Analytics |
O Analytics contém um recurso legado de tabelas e gráficos que permite criar relatórios visuais básicos. Para obter mais informações, consulte Como trabalhar com gráficos do Analytics. |
| Relatórios colunares tradicionais |
Em alguns casos, um relatório tradicional, baseado em texto e números com linhas e colunas de dados é suficiente. Para obter mais informações, consulte Formatar e gerar relatórios do Analytics. |
| Ferramenta de geração de relatórios de terceiros |
Você pode usar uma ferramenta de geração de relatórios de terceiros, como o Tableau ou o Microsoft BI, e importar dados diretamente do Analytics. Para obter mais informações, consulte Conexão de um aplicativo de geração de relatórios de terceiros ao Analytics. |
| Exportar dados para Excel ou CSV |
Você pode exportar dados para o Excel, ou para um arquivo separado por vírgulas, e usar os recursos de relatórios do Excel ou de qualquer ferramenta que trabalhe com um arquivo CSV. Para obter mais informações, consulte Exportar dados. |
Chegamos ao fim
Parabéns! Você concluiu a introdução completa à análise de dados usando o Analytics.
O que fazer em seguida
Você tem várias opções para continuar a aprender sobre o Analytics:
| Opção | Detalhes |
|---|---|
| Academia |
A Academia oferece vários cursos para diversos níveis de experiência. O Programa Fundamentos da análise de dados no Analytics (ACL 101) é uma série de seis minicursos que ensina os conceitos básicos do Analytics para novos usuários. A Academia é o centro de recursos de treinamento da Diligent. Acesse o catálogo de cursos para ver os cursos disponíveis. Os cursos da Academia são disponibilizados gratuitamente para qualquer usuário com uma assinatura. |
| Ajuda do Analytics e ACLScript |
Você está na Ajuda do Analytics e ACLScript. Esta ajuda oferece material conceitual no estilo de referência, instruções detalhadas e a sintaxe do ACLScript para todos os aspectos do Analytics. Por exemplo, estes são os tópicos de ajuda para a operação de anexação, que fez parte do tutorial que você concluiu:
|
| Diligent Connect |
A Comunidade é uma plataforma baseada na web com uma variedade de recursos para o cliente, incluindo um fórum de clientes, onde usuários experientes do Analytics compartilham seus conhecimentos e respondem a perguntas. O fórum de clientes é o melhor lugar para aprender sobre o uso e a aplicação do Analytics no mundo real. |
Criar um script para fazer o trabalho (seção opcional)
| Tempo estimado | 20 minutos |
| Requisitos | Nenhuma experiência anterior de criação de scripts é necessária. |
| Versão do Analytics | 13.0 ou posterior (edição Unicode) |
Você pode obter muito valor usando o Analytics de forma ad hoc ou manual, sem nunca escrever um script. De forma geral, tudo que pode ser feito em um script pode ser feito na interface do usuário, e vice-versa. No entanto, para maximizar o valor, os recursos e a eficiência do Analytics, você precisa criar scripts.
A boa notícia é que o Analytics oferece ferramentas para permitir que até mesmo usuários pouco experientes criem scripts.
Os motivos para a criação de scripts
Suponha que, além de todas as suas responsabilidades atuais, você também tenha de revisar regularmente o uso de cartões de crédito corporativos.
Poupe tempo
O processo básico de revisão é padronizado. Em cada ciclo de revisão, você pode desperdiçar tempo repetindo o processo básico manualmente, ou pode poupar tempo automatizando o processo.
Delegue com confiança
Se o processo for automatizado, talvez você possa delegar a tarefa a um membro menos experiente da equipe. Um script testado proporciona a confiança de que funcionários menos experientes podem executar a tarefa com consistência e precisão, sem aumentar consideravelmente a carga de trabalho.
O que é um script?
Um script do Analytics é uma série de comandos do ACLScript que executam determinadas tarefas ou conjuntos de tarefas relacionadas. Por exemplo, tudo o que você já fez manualmente na primeira parte deste tutorial também poderia ter sido feito usando um script.
O ACLScript é a linguagem de comandos que forma a base do Analytics. Os scripts são armazenados em projetos do Analytics. Scripts individuais são exibidos no Navegador, precedidos pelo ícone de script 
.
Como funciona o log de comandos do Analytics
Você pode ter notado que o Navegador contém a guia Log. Como um criador de scripts, você verá que o log de comandos do Analytics é seu melhor amigo.
Criação de um script copiando comandos do log
Você reutilizará novamente a sintaxe do ACLScript do log. No entanto, desta vez você copiará a sintaxe para um script do Analytics. Para agilitar e facilitar o processo, você criará um script apenas da parte do trabalho executado manualmente no tutorial, mas poderia incluir todo o trabalho no script.
Nota
Vamos ignorar algumas práticas recomendadas da criação de script para que esta introdução seja breve. O objetivo é demonstrar como até mesmo novos usuários podem criar facilmente scripts no Analytics.
para executar o script.Todo o tutorial em um script
O tutorial completo que você executou manualmente é mostrado abaixo em um script (na seção "Etapas"). Para concluir esta breve introdução à criação de scripts, você copiará o script para o Analytics e fará novamente o trabalho do tutorial. Desta vez, serão necessários apenas alguns cliques do mouse.
Nota
O script supõe que a pasta Arquivos de dados da amostra está instalada na localização padrão. Se a pasta estiver instalada em uma localização diferente, você precisará modificar os caminhos de navegação no script para apontar para a localização correta.
As tabelas criadas no script estão sufixadas com _s para não sobrescrever as tabelas criadas manualmente.
e clique em Chegamos ao fim
Terminamos esta breve introdução à criação de scripts. Esperamos que você tenha visto o suficiente para estar convencido das vantagens da criação de scripts e que queira aprender mais.
O que fazer em seguida
Você tem várias opções para aprender mais sobre a criação de scripts no Analytics:
| Opção | Informações úteis |
|---|---|
| Tutoriais |
A ajuda do Analytics contém os seguintes tutoriais para iniciantes: A ajuda também contém uma referência completa da linguagem do ACLScript com informações detalhadas sobre todos os comandos e funções do Analytics. |
| Academia |
A Academia oferece um curso introdutório e um curso avançado sobre criação de scripts:
A Academia é o centro de recursos de treinamento da Diligent. Acesse o catálogo de cursos para ver os cursos disponíveis. Os cursos da Academia são disponibilizados gratuitamente para qualquer usuário com uma assinatura do Analytics. |
| Diligent Connect |
A Comunidade é uma plataforma baseada na web com diversos recursos para clientes, incluindo um fórum de clientes onde a criação de scripts no Analytics é frequentemente discutida em detalhes. |
