Quando o dado não responde a pergunta
A IA sempre produz uma análise. Reconhecer os quatro casos em que a resposta honesta é "com esses dados, não dá".
Peça uma análise e você recebe uma análise. Sempre. Mesmo quando os dados não têm como responder — porque "não dá para saber" é uma continuação improvável para um pedido de análise.
- Reconhecer os quatro casos de pergunta não respondível.
- Formular o pedido para que a limitação apareça.
- Comunicar limitação sem parecer que você não sabe trabalhar.
Caso 1 — O dado não foi coletado
"Por que os clientes cancelam?" não tem resposta no banco se o motivo do cancelamento nunca foi registrado. Você pode correlacionar com o que existe — plano, tempo de casa, uso — e isso é útil, mas é outra coisa: são características associadas ao cancelamento, não motivos.
A diferença importa muito quando a decisão for "vamos mudar X para reduzir churn".
Caso 2 — Não existe grupo de comparação
"A campanha de e-mail gerou R$ 340 mil em vendas." (soma dos pedidos de quem recebeu e abriu o e-mail)
Não sabemos quanto essas pessoas comprariam sem o e-mail. Quem abre e-mail de marca já é quem mais compra.
"Quem abriu o e-mail comprou R$ 340 mil no período. Não temos grupo de controle, então não é possível estimar quanto disso foi CAUSADO pela campanha. Para medir o efeito, precisaríamos reter 10% da base sem envio na próxima campanha."
Descreve o que existe, nomeia o que falta e propõe como obter — que é o trabalho de analista.
A diferença: Sem grupo que não recebeu o tratamento, qualquer número de "impacto" é a soma do efeito real com a seleção de quem já ia comprar. Não há técnica estatística que separe os dois a partir de dados observacionais simples.
Caso 3 — Volume insuficiente
Uma taxa de conversão de 8% medida em 25 visitantes tem uma margem tão larga que qualquer valor entre 1% e 26% é compatível com o que foi observado. Reportar "8%" sem isso transmite uma precisão inexistente.
A regra prática de campo: abaixo de algumas dezenas de eventos por grupo, reporte a contagem bruta ("2 de 25") em vez do percentual. O percentual convida a comparações que o volume não sustenta.
Caso 4 — O período não é comparável
Comparar março de 2026 com março de 2025 quando entre eles houve mudança de sistema, redefinição de métrica, entrada em um mercado novo ou uma migração de base — comparar isso é comparar duas coisas diferentes com o mesmo nome.
A verificação: alguma coisa mudou na instrumentação entre os dois períodos? Se sim, a comparação precisa de ressalva ou de um recorte comum aos dois.
Pergunta: [a pergunta de negócio] Dados disponíveis: [cole o dicionário / a estrutura real] Como foram coletados: [instrumentação, período, mudanças conhecidas] Antes de propor qualquer análise, responda: 1) Esta pergunta é respondível com estes dados? Se não, o que falta? 2) Existe grupo de comparação? Se não, a análise descreve associação — diga isso explicitamente. 3) O volume sustenta a precisão que a pergunta pede? 4) Houve mudança de instrumentação no período comparado? 5) Qual é a pergunta PRÓXIMA que estes dados respondem bem? Se a resposta ao item 1 for não, pare aí. Não proponha uma análise substituta sem me avisar que é substituta.
O item 5 é o que salva a conversa: quase sempre existe uma pergunta vizinha respondível, e oferecê-la é melhor que entregar uma resposta frágil para a pergunta original.
Errado: "não dá para saber". Certo: "com o dado atual eu consigo te dizer X; para responder Y exatamente, precisaríamos de Z — dá para instrumentar em duas semanas".
A estrutura é sempre: o que dá + o que não dá + o caminho para o que não dá. Isso é entregar trabalho, não recusá-lo.
- Verifiquei se o dado necessário chega a ser coletado.
- Se não há controle, a palavra "causou" não aparece no relatório.
- Grupos pequenos aparecem como contagem, não como percentual.
- Mudanças de instrumentação no período estão declaradas.
- Ofereci a pergunta vizinha que os dados respondem bem.
- Sem grupo de comparação existe associação, nunca causa — e a palavra "causou" é a que a decisão vai levar a sério.
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