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Glossário

Analista de dados com IA

O que é Analista de dados com IA?

Um analista de dados com IA é um sistema ou assistente de IA que analisa dados como folhas de cálculo, exportações ou indicadores e explica os resultados em linguagem simples. Calcula totais e variações, identifica tendências e anomalias e sugere os passos seguintes. Assim, equipas de negócio sem conhecimentos de estatística obtêm respostas mais rápidas. Os modelos de linguagem podem, no entanto, cometer erros de cálculo, pelo que os valores devem ser verificados novamente. Exemplo: as vendas mensais são coladas em CSV e comentadas.

Como o KI.ordo ajuda

O modelo de análise de folhas de cálculo do KI.ordo obtém indicadores, tendências e anomalias a partir de texto CSV e lembra os utilizadores de verificarem novamente os cálculos da IA.

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  • Análise de dados
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Termos relacionados

Análise exploratória de dados (EDA)

A análise exploratória de dados (EDA, do inglês exploratory data analysis) é o primeiro olhar, aberto, sobre um conjunto de dados: calculam-se valores-resumo, examinam-se distribuições e gráficos e procuram-se padrões, valores atípicos e valores em falta – ainda sem uma hipótese definida. Ajuda a avaliar a qualidade dos dados e a encontrar questões pertinentes para análises ou modelações posteriores. Exemplo: antes de uma previsão de vendas, a EDA revela que um mês foi registado de forma incompleta devido a uma migração de sistema.

  • Análise de dados
  • Estatística
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Modelo

Deteção de anomalias

A deteção de anomalias encontra pontos de dados, eventos ou padrões que se afastam claramente da norma. Podem ser transações invulgarmente elevadas, saltos súbitos nas leituras de sensores, registos duplicados ou atividade de rede suspeita. É utilizada nas finanças, na segurança informática, na produção e no controlo de qualidade. Os métodos vão desde simples limiares estatísticos até modelos de aprendizagem; os resultados são indícios que uma pessoa deve avaliar.

  • Análise de dados
  • Controlo de qualidade
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Modelo

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza dados históricos, estatística e aprendizagem automática para estimar acontecimentos futuros prováveis. Responde a perguntas como: que clientes estão prestes a cancelar? De quanto stock será necessário no próximo mês? Quando é provável que uma máquina avarie? Os resultados são probabilidades, não certezas. O seu valor depende muito da qualidade dos dados e de as previsões se refletirem efetivamente em decisões e processos.

  • análise de dados
  • previsão
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Dados estruturados

Os dados estruturados seguem um esquema fixo com campos claramente nomeados, como tabelas, bases de dados ou objetos JSON com informações como nome, preço e data. As máquinas conseguem lê-los, filtrá-los e processá-los de forma fiável – ao contrário do texto livre ou das imagens. Nos sites, a marcação schema.org descreve, por exemplo, produtos, eventos ou FAQ, para que os motores de pesquisa e os sistemas de IA compreendam o conteúdo sem ambiguidade. A IA também consegue extrair dados estruturados de texto não estruturado.

  • dados
  • JSON
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