A inteligência artificial se consolidou como uma ferramenta transformadora para profissionais que trabalham com análise de dados. Mas aqui está a verdade: IA para análise de dados não significa automatizar tudo e ficar inativo. Não se trata apenas de jogar dados em um ChatGPT genérico e esperar mágica acontecer.

Nos últimos anos, ajudei diversos clientes a implementar estratégias de análise de dados com AI, e percebi um padrão claro: os profissionais que mais se beneficiam são aqueles que enxergam a IA como uma colega de trabalho, não como um substituto. Eles usam análise de dados com AI como ferramenta de diálogo, elaborando conversas estruturadas onde compartilham informações, fazem perguntas específicas e validam interpretações.

Neste artigo, você vai aprender exatamente como analisar dados com AI da forma certa — com exemplos práticos, passo a passo, e ferramentas específicas que funcionam em 2025. Vamos também explorar como usar IA para análise de dados em plataformas como Google Analytics, e-commerce, Power BI, e até em um GPT customizado que construí especificamente para análise.

Como a Inteligência Artificial é usada para análise de dados?

Alguns profissionais utilizam essa ferramenta quase 100% do tempo para elaborar seus estudos e interpretações de dados. No meu caso, porém, gosto de usar a IA como apoio no trabalho, criando uma espécie de conversa com a ferramenta. A partir disso, vou entregando alguns dados, pedindo certas “opiniões” e revisando informações. Ou seja, não me torno dependente da tecnologia — utilizo-a para complementar o processo que eu já realizava.

Vou construindo essa conversa, compartilhando informações, pensamentos e perguntas, como se estivesse debatendo com um colega. Assim, passo a desenvolver minha própria interpretação. E acredite: isso tem ajudado muito a tornar meus estudos mais eficientes.

Por exemplo: você pode baixar dados de ferramentas diferentes, analisá-los individualmente, combiná-los, identificar padrões e ir registrando seus insights. Depois, pode confirmar ou aprofundar algumas dessas informações com a IA, verificando se algo ficou de fora.

Por que construir conversas com a IA?

Um dos maiores desafios dos profissionais de análise de dados hoje é a integração de múltiplas fontes de informação. Pense que você pode ter dados no Salesforce, em planilhas, no Google Analytics, na Meta e, ainda, informações provenientes das lojas físicas da marca — como número de vendas, fluxo de pessoas e outros indicadores relevantes.

No marketing, a análise de dados de diversas fontes já é uma prática consolidada, mas integrar esses dados e combiná-los de forma coerente continua sendo um obstáculo significativo. É nesse ponto que a Inteligência Artificial pode contribuir, especialmente nas etapas mais operacionais. Já utilizei IA para limpar dados, corrigir programas em Python que desenvolvi com base em modelos estatísticos e, sobretudo, para identificar padrões ou pistas que eu não havia percebido ao analisar fontes distintas — pistas que, muitas vezes, apontavam para o que chamo de “caminho do ouro”.

Encontrar essas pepitas de ouro exige tempo, atenção e repertório. Por isso, é fundamental realizar a análise manual, garantindo profundidade e interpretação contextual. No entanto, a IA pode — e deve — ser usada como uma parceira estratégica para revelar caminhos, hipóteses ou insights que passariam despercebidos.

Comparação: IA para Análise de Dados vs. Análise Manual

É importante ser honesto: IA não substitui análise qualificada (ainda). Mas complementa significativamente.

Aspecto	Análise manual	IA para análise	Combinado
Velocidade	Lento	Rápido	Rápido + Validado
Padrões óbvios	Pode perder	Identifica bem	Identifica + contextualiza
Padrões sutis	Bom	Pode alucinar	Humano descobre, IA valida
Recomendações	Genéricas	Superficiais	Estruturadas + criativas
Contexto de negócio	Excelente	Nenhum (sem briefing)	Perfeito
Custos	Alto (horas de trabalho)	Baixo	Moderado
Escalabilidade	Limitada	Excelente	Excelente

O ideal é sempre combinar as duas coisas: você (com seu contexto e capacidade analítica) + a IA (com velocidade e habilidade de identificar padrões). Essa união tende a gerar análises mais sólidas e insights mais confiáveis.

A IA pode alucinar — isso é fato. Recentemente, eu estava fazendo um estudo em que queria cruzar as cidades com maior número de idosos no Brasil com aquelas onde meu cliente vendia um produto direcionado a esse público. O Claude, LLM que eu estava usando para validar algumas informações, alucinou: classificou como cidade com poucos idosos justamente uma das que mais têm idosos no país. Enviei os dados duas vezes, mostrando onde estava o erro, até que ele finalmente “entendeu”.

Por isso, é essencial ter cuidado para não cometer equívocos ao deixar que a IA faça todo o trabalho de análise. Use a LLM como uma grande parceira — não como substituta do seu próprio raciocínio.

Melhores práticas: como preparar os dados para IA

Todas as análises que você por fazer têm um denominador comum: qualidade de dados e estruturação. Sem isso, não é possível ter um estudo confiável, com informações que sejam verdadeiramente confiáveis. Gosto de dizer que, se tratando de dados da Web e dos sistemas que temos disponíveis, como Google Analytics, Similarweb, entre outros, precisamos assumir um nível de confiabilidade, uma vez que esses sistemas possuem limitações em virtude de metodologia, captação de dados completos em virtude de limites de privacidade, entre outros.

1. Limpar e Validar

Antes de mandar dados para IA:

• Verifique se há valores nulos ou “N/A” sem contexto
• Valide se números fazem sentido (não pode ser -5 visualizações, né?)
• Remova linhas com dados muito incompletos
• Use nomes de colunas claros (“Visualizações” em vez de “V” ou “Vis”)
• Padronize e tenha certeza que a IA vai entender o estilo de casas decimais que você está usando, eu já notei que ela tem dificuldades de tratar tabelas com padrões diferentes de casas decimais

2. Providenciar Contexto

A IA precisa entender sobre do que se tratam os dados enviados:

• Explique os dados. Se você for carregar uma planilha ou outro tipo de arquivo, envie também um dicionário de dados e outros metadados que ajudem a identificar tipos, definições e particularidades de cada coluna.
  • Metadados são informações sobre os próprios dados — por exemplo, o tipo de cada campo, formato, unidade de medida, regra de preenchimento, origem da informação, entre outros detalhes que ajudam a interpretar o conteúdo corretamente.
  • Já o dicionário de dados é um documento que descreve cada coluna ou variável do conjunto de dados: o que significa, quais valores são esperados, como foi obtida, possíveis categorias, restrições e exemplos.
  • Esses materiais facilitam a análise e reduzem significativamente o risco de interpretações erradas.
• Descreva sua audiência
• Explique o contexto de negócio
• Mencione períodos especiais e sazonalidades (Black Friday, lançamentos, crises)
• Indique qual é considerado “bom” e “ruim” no seu contexto

Exemplo: “70% de taxa de engajamento é excelente para conteúdo técnico brasileiro, mas seria preocupante para um blog de lifestyle.”

3. Fazer Perguntas Progressivas, Não Uma Megapergunta

❌ Errado: “Aqui estão 50 colunas de dados de meu e-commerce. Me dê insights.”

✅ Certo:

1. “Quem é meu cliente melhor?”
2. “Por que alguns clientes compram mais de uma vez?”
3. “Qual é o ciclo de vida típico de um cliente?”
4. “Como diferem?” (novos vs. recorrentes)
5. “Onde estão as opportunities?”

4. Validar Recomendações

A IA pode dar recomendações, mas você é responsável por validá-las:

• Essa recomendação faz sentido para meu negócio?
• Tenho capacidade de implementar?
• Qual seria o impacto se funcionar?
• Qual é meu plano de teste?

Não se torne dependente da IA — use-a como ponto de partida. E lembre-se: ela pode alucinar e recomendar algumas “groselhas” completamente sem sentido. Por isso, filtre sempre o que ela entrega.

IA com um Framework de Análise de Dados

Recentemente, desenvolvi um Framework para Análise de Dados — o FADWeb — e treinei um GPT para facilitar processos de Web Analytics. Com ele, você pode estruturar suas análises seguindo um fluxo que envolve: Problema, Perguntas, Contexto, Ferramentas, Concorrentes, Análise, Visualizações e Decisões.

É uma forma simples e eficiente de percorrer várias das etapas mencionadas acima, utilizando a IA como uma ferramenta de trabalho que ajuda a organizar o raciocínio e acelerar a produção de insights.

Mas você pode usar as IAs de outras formas também.

Niara

Niara é uma empresa brasileira dos meus queridos amigos Lisane Andrade e Carlos Eduardo Mendes de Castro Alves. Eles resolveram empreender no ramo da inteligência artificial, lançando uma ferramenta que analistas de SEO pudessem utilizar com o intuito de facilitar o seu trabalho no dia a dia. A empresa utiliza técnicas de prompt engineering para preparar a IA de modo que a ferramenta possa ser utilizada, principalmente, por profissionais de SEO e marketing, e também usa RAG (Retrieval Augmented Generation) para “alimentar” a IA com informações relevantes, especificamente, destinada aos propósitos de quem irá utilizar a tecnologia para seus respectivos objetivos.

No meu caso, eu utilizo a Niara de diversas formas, entre elas: para o meu trabalho de SEO, onde a uso como apoio na geração de titles, descriptions, correção de HTML, revisão gramatical de textos; e também para análise de dados, caso que estudaremos aqui nesse artigo.

Sim, eu uso muito esse tipo de tecnologia para análise de dados!

Explicarei um pouco sobre o modo que elaboro essa conversa com a IA, como se ela fosse minha colega de trabalho.

Analisando posts de blog

Para esse ensaio, vou utilizar os posts do meu blog, que também funciona como um laboratório de SEO e dados, para minhas pesquisas. 

Ao entrar na Niara, acesso imediatamente o ChatSEO. Essa interface é bem similar ao ChatGPT e muito simples de utilizar. Você pode fazer qualquer pergunta para a ferramenta. 

Então o que eu faço? 

1) Começo a preparar a ferramenta com informações que serão úteis para o bate-papo que vou construir com a IA:

Erick: Olá, Niara! Vou colocar várias informações aqui, e depois vou pedir ajuda com algumas perguntas, ok? Primeiro passarei os dados de artigos que escrevi, com suas respectivas métricas de visualizações, usuários, etc, ok? Depois passo a característica, o perfil do público do blog.

Niara: Claro! Basta você compartilhar os dados e eu farei o meu melhor para interpretá-los e ajudá-lo com quaisquer análises ou recomendações de SEO e marketing digital baseadas nesses dados.

2) As informações de dados que eu vou passar para a IA são oriundas do Google Analytics(GA4) do menu: Relatórios > Ciclo de Vida > Engajamento > Páginas e telas. A tabela que aparece abaixo no GA4 é o que me interessa! Trata-se de uma matriz, com os respectivos posts do blog e colunas com dados de visualização, usuários, engajamentos, entre outros.

Configuro o meu período de análise para 1 ano e exporto o relatório para CSV. 

3) Em seguida, basta abrir o CSV em um TXT e copiar essas informações para a Niara. Vejam o que ela me respondeu:

Notem que a IA interpretou os dados para mim, e, além disso, deu algumas dicas de como eu posso melhorar a navegação, otimizar conteúdos populares, dentre outros, mas a conversa não acaba aí, uma vez que posso combinar os dados com a análise de público.

Identificando meu público e combinando com os dados que eu inseri

A ferramenta tem um recurso muito bacana que é o: (Tarefas >) Entenda a sua Audiência. Aqui você pode colocar o Produto ou Serviço no respectivo campo que a Niara irá fornecer uma descrição do público-alvo. Note, na imagem a seguir, as características do público que a inteligência artificial fez para um blog sobre análise de dados, caso que estou utilizando para este ensaio:

Copie essa descrição de público, volte lá para o ChatSEO e procure o prompt que você estava trabalhando, pois agora é hora de combinar as informações.

Erick: eu quero que você combine os dados com o meu perfil de público e me dê ideia de posts para o blog.

Mas eu posso pedir para ela ser mais específica, fornecendo exemplos de títulos e ela fez isso brilhantemente (inclusive seguirei essas ideias, tks Niara!).

Você pode pedir também uma estimativa para a ferramenta. Ela vai relutar em passar uma previsão, mas você pode insistir.

Niara: Para uma estimativa geral, considere um aumento entre 10% e 30% no tráfego do blog, dependendo do sucesso das estratégias implementadas. Este intervalo é baseado em exemplos comuns de crescimento observados por blogs que utilizam estratégias de conteúdo eficazes, combinadas com marketing digital e engajamento com a comunidade.

Eu administro um e-commerce, como posso fazer?

Se você administra um e-commerce, pode usar análise de dados com AI seguindo a mesma lógica que descrevemos, mas com fontes e perguntas específicas.

Dados para Exportar (E-commerce)

Ao invés de apenas GA4, considere:

• Relatório de produtos: SKU, unidades vendidas, receita, margem, devoluções
• Relatório de clientes: Valor total gasto, número de pedidos, ticket médio, repeat rate
• Relatório de campanhas: CPC, CTR, ROAS, custo de aquisição
• Relatório de funil: Visualizações → Adicionados ao carrinho → Compras → Devoluções

Perguntas Estruturadas para IA

1) Identificar seus produtos/categorias com melhor performance:

“Tenho dados de vendas dos últimos 6 meses com: produto, unidades vendidas, receita, margem de lucro, e número de devoluções. Qual é o perfil do meu top 20% de produtos em termos de lucro? Há algum padrão?”

2) Identificar problemas:

“Quais produtos têm taxa de devolução acima da média? O que eles têm em comum (preço, categoria, descrição de produto)?”

3) Oportunidades:

“Quais produtos com POUCOS dados de vendas têm margem alta? Isso seria uma oportunidade de investir em marketing para eles?”

4) Estratégia de CPA:

“Meu custo de aquisição por cliente é X. Meu ticket médio é Y. Qual deve ser minha taxa de conversion para ter ROI positivo? Se eu aumentar ticket médio em 15%, como muda?”

Evitar a Armadilha de “Muito Dado”

A análise de dados com AI em e-commerce é particularmente propensa a isso: você tem MUITO dado. Logo, pode ser tentador fazer perguntas muito complexas.

Recomendação: Comece simples. Responda a 3-5 perguntas importantes antes de tentar análise super complexa. Análise em camadas é melhor que análise caótica.

Em certa ocasião, fui realizar a análise de um e-commerce cujo problema gerava muitas perguntas. E, mesmo que você fique tentado a reduzir o número de questões (e isso sempre acontece), se todas estiverem relacionadas ao problema central, elas podem ser extremamente relevantes — especialmente para evitar uma conclusão prematura que deixe de fora algo que pode fazer toda a diferença.

Nesses casos, divido o problema em partes e organizo as perguntas de cada uma delas. Isso é ainda mais útil quando aplico meu Framework. A cada ciclo, respondo as perguntas de um bloco do problema e, somente depois de finalizá-lo, avanço para o próximo. Esse processo torna o trabalho mais estruturado e facilita bastante a condução da análise.

Qual é a melhor IA para análise de dados?

Quando falamos sobre análise de dados, uma pergunta sempre aparece — no Instagram, nas lives, nas aulas, no LinkedIn e até nas conversas de café: “Erick, qual é a melhor IA para analisar dados?” E a resposta, por mais tentador que fosse apontar um único vencedor, é: depende.

Depende do tipo de dado, do problema que você quer resolver, da complexidade da análise, da forma como você estrutura o prompt, da clareza do contexto, da necessidade de precisão numérica, da demanda por insights mais estratégicos ou mais operacionais… enfim, depende de muitos fatores. E, principalmente, depende de como você trabalha com a IA — porque, assim como um analista júnior, ela só rende quando você dá direção clara, boa documentação e dados bem estruturados.

Nos últimos meses, pensando justamente nessa pergunta que tanta gente me faz, decidi iniciar uma pesquisa prática para comparar os principais modelos do mercado — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e outros — especificamente naquilo que mais importa para nós que trabalhamos com marketing digital, web analytics e dados de performance: a capacidade de analisar um dataset real e transformar números em entendimento de negócio.

Essa pesquisa nasce de um experimento simples, mas estruturado como qualquer teste sério deveria ser. Eu preparo dois datasets — um mais limpo e direto, outro propositalmente mais “bagunçado”, simulando o que encontramos no dia a dia — e submeto o mesmo material a diferentes IAs, sempre com o mesmo prompt, sempre seguindo uma lógica inspirada no meu framework de análise de dados, o FADWeb. O objetivo não é descobrir quem é “melhor” de forma absoluta, mas sim entender como cada modelo se comporta em diferentes dimensões importantes para um analista:
a capacidade de entender o problema, a habilidade de tratar dados, a velocidade de resposta, a profundidade dos insights e a precisão numérica.

Essa avaliação é feita com um conjunto de critérios objetivos que eu mesmo criei e documento em uma planilha, permitindo comparar os modelos de forma mais justa. É um estudo contínuo, que evolui conforme lanço novos datasets, novos prompts e novas versões das IAs são lançadas. No final, mais do que ranquear ferramentas, o que eu busco é entender como podemos usar cada IA da melhor forma, quais são os pontos fortes e fracos de cada uma e como isso impacta a rotina de quem trabalha com dados.

Esse tipo de pesquisa é importante porque, no dia a dia, nem sempre precisamos da IA mais “inteligente”: às vezes precisamos da mais rápida; outras vezes, da mais consistente em cálculos; outras, da mais clara na explicação. Quando você olha esse cenário com maturidade, percebe que não existe uma IA para tudo — existe a IA adequada para cada tipo de tarefa dentro do seu fluxo analítico.

Em breve, assim, que a pesquisa estiver concluída, publico ela aqui.

Veja a minha palestra sobre IA para análise de dados

Recentemente, apresentei uma palestra para a Abradirs, entidade na qual atuo como Diretor de Educação, sobre o uso da inteligência artificial na análise de dados. Durante a apresentação, explorei como a minha ferramenta, a Pirâmide de Indicadores, pode, em conjunto com as novas tecnologias de IA, auxiliar os analistas a conduzirem estudos e obterem insights valiosos. Confira na prática minha explicação sobre alguns dos conceitos discutidos neste artigo.

Conclusão sobre IA para análise de dados

A análise de dados com IA não é uma tendência — é a realidade de como análise funciona agora. Mas deixe-me ser claro sobre o ponto mais importante:

IA é uma ferramenta de amplificação, não substituição.

Você não vai desaparecer como analista. Mas analistas que usam IA para análise de dados vão deixar para trás analistas que usam apenas métodos tradicionais.

Os passos são simples:

1. Estruture seus dados (CSV, tabela, o que for)
2. Escolha uma ferramenta (ChatGPT, Claude, plataforma especializada como FADWeb)
3. Abra um diálogo estruturado (não uma única pergunta)
4. Valide e implemente (use seu julgamento como analista)

Se você trabalha com marketing digital, e-commerce, SEO, ou qualquer análise de dados, a hora de começar é agora. Porque enquanto você ainda está fazendo tudo manualmente em Excel, alguém está usando IA para análise de dados e deixando você para trás.

FAQ: IA para Análise de Dados