#150 Edição especial: lista atualizada de livros não-técnicos para analistas de dados

#TBTde hoje é a edição #34 onde indico alguns cursos online de métricas. Alguns já saíram do ar, mas ainda há bastante curso legal.

Edição comemorativa pelas 150 edições da minha newsletter! São 3 anos de conteúdo toda quinta de manhã. 

Em 2020 e 2021, fiz três edições com dicas de livros não-técnicos para analistas de dados e  que bombaram de acessos e compartilhamentos. São livros que eu acredito que “abrem a cabeça” na hora de analisarmos dados de redes sociais, mídia, CRM e outras fontes. Nessa edição comemorativa de 150 e-mails da newsletter, resolvi montar uma lista atualizada com as seis melhores indicações dessas três listas anteriores + dois novos livros. Então bora!

O Sinal e o Ruído (Nate Silver)

Indiquei esse livro na primeira lista pois é um que me marcou. Foi o primeiro que me mostrou técnicas e interpretações de estatística que podem enviesar uma análise, reforçando a famosa frase “distorcer sem mentir”. O livro é um bom guia de como fazer análises preditivas e aborda um uso bastante famoso: a previsão do tempo.

Vale lembrar que o autor Nate Silver ficou bastante conhecido por ter acertado a previsão das eleições dos EUA em 2008 e 2012. Recomendo dar uma olhada em seu blog ( em inglês) e assistir a palestra que ele deu no SXSW em 2013.

Tudo é Óbvio (Duncan Watts)

Também presente na primeira lista, esse livro do Duncan Watts fala bastante sobre o senso comum e como ele pode acertar e falhar em nossas percepções sobre diversos assuntos como política, questões sociais, trabalho, ciência, etc.

Foi um dos livros que me fez pensar de forma mais agnóstica sobre os dados que analisamos. Considerar outras abordagens e possibilidades para ter uma visão mais completa do cenário, ou seja, evitar cair no senso comum de análise. Abaixo uma palestra no TED que o autor ministrou (em inglês).

O Código Cultural (Clotaire Rapaille)

Presente na segunda lista (edição #105), esse livro é uma aula de como considerar contextos e situações na análise de dados por meio do conceito de Código Cultural, que é o significado inconsciente que aplicamos a qualquer coisa.

É por meio do Código Cultural que pessoas de diferentes origens e formações não chegam a mesma interpretação partindo da mesma informação. Por exemplo, o autor conta o caso da Nestlé e as vendas de café no Japão, onde a marca encontrava dificuldades para aumentar suas vendas e percebeu que o problema estava no código japonês envolvendo café.

Trazendo para o micro universo de B.I., um exemplo é a sazonalidade e a jornada do consumidor em cada época. Se sabemos que em julho é época de férias escolares, então a jornada de compra de determinados produtos se modifica.

Nudge (Richard Thaler)

Outro livro presente na segunda lista é de autoria de um vencedor do Nobel de Economia. Richard Thaler é um dos poucos psicólogos a ganhar esse prêmio e foi graças ao que ele descobriu dentro da economia comportamental.

No livro Nudge, ele apresenta diversos experimentos que mostram como os indivíduos não utilizam a racionalidade quando tomam decisões envolvendo finanças. Ele também cita alguns vieses cognitivos, principalmente o viés da confirmação, que contribuem para uma visão distorcida para resolução de problemas.

Abaixo uma entrevista do autor contando um pouco sobre suas teorias.

O ponto da virada (Malcolm Gladwell)

Presente na terceira lista ( edição #119), esse livro ajuda bastante a pensar como a influência age dentro de grupos e organizações. O interessante do livro é que ele foi escrito antes da massificação da internet, então dá para reparar que muitos conceitos ainda estão presentes na atuação de influenciadores digitais.

Ele defende que uma ideia para ser disseminada precisa da Regra dos Eleitos, Fator de Fixação e Poder do Contexto. Nesse último caso, ele cita como exemplo a Teoria das Janelas Quebradas, que baseou a política pública de Nova Iorque na década de 80.

Aqui tem uma resenha que fiz do livro em meu blog e abaixo uma entrevista dele falando sobre o livro (em inglês).

Como mentir com estatística (Darrell Huff)

Também presente na terceira lista e considerado leitura obrigatória para quem trabalha com dados, esse livro de 1954 apresenta conceitos, mecanismos e técnicas de estatística que são aplicadas até hoje em nosso dia a dia e que podem ser usadas para nos enganar. É aqui que vemos o perigo das amostras enviesadas, gráficos com eixos e escalas feitos para interpretar de forma errônea e outros artifícios de enganação.

Um bom exemplo é o gráfico abaixo da agência Reuters, que mostra o número de mortes na Flórida por armas de fogo. Olhando superficialmente, a interpretação é que está caindo, mas o detalhe é que o eixo Y (vertical) está ao contrário. Ou seja, a verdade é que o número está aumentando.

Esses e outros mecanismos são demonstrados e exemplificados no livro. Abaixo um resumo dos principais pontos.

Os quatro (Scott Galloway)

É o livro mais diferente dentre os indicados aqui, mas ele me ajudou a pensar análise de dados sob a perspectiva das plataformas dominantes (Google, Facebook, Amazon e Apple). Entender como elas operam, como os seus algoritmos atuam para perpetuar seus modelos de negócio e as razões para limitar ou expandir o acesso aos dados.

É uma análise bem crítica sobre as quatro companhias e seus impactos nas nossas vidas. No livro, o autor também cita outras empresas como Microsoft, Uber e Alibaba, que possuem grande influência nos nossos hábitos e comportamentos digitais.

Talvez a principal lição que aprendi nesse livro é que não é do interesse das companhias compartilharem seus dados para objetivos além de marketing. Dados para pesquisas acadêmicas ou outros usos são bem difíceis e limitados, então, só conseguimos ter uma visão completa quando os dados são de anúncios.

Abaixo uma palestra no TED do Scott Galloway sobre seu livro (em inglês, mas há legendas em português).

Todo mundo mente (Seth Stephens-Davinowitz)

O próprio título do livro é a premissa do autor, sendo comprovada pelos dados disponibilizados na internet (Google, Facebook, fóruns, etc.). Há uma diferença entre o que as pessoas autodeclaram vs. o que a internet mostra. As pessoas mentem em pesquisas de opinião, questionários e para seus terapeutas, mas não há como fugir dos rastros e vestígios deixados nas buscas no Google e nas publicações em redes sociais e fóruns.

O livro é um excelente complemento ao livro “Tudo é Óbvio” pois aponta dados que desmentem ou põem em xeque alguns sensos comuns ou pesquisas de opinião. Um exemplo citado é a percepção de que relacionamentos amorosos duram mais se os parceiros tiverem amigos em comum, contudo, em 2014, um estudo baseado em dados do Facebook, mostrou que casais com mais amigos em comum tinham maior probabilidade de mudar seu status de “em um relacionamento” para “solteiro”.

Abaixo uma palestra do autor no TED contando um pouco das descobertas publicadas no livro (em inglês).

E você, já leu algum desses livros? Tem recomendação de outros livros que te ajudaram a abrir a cabeça sobre análise de dados? Só deixar nos comentários.

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