{"product_id":"clara-data-analyst-ai-skill","title":"Clara — Analista de Dados Skill AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; color: #1A1A18; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003e\n    Insira Clara no Claude e obtenha um Analista de Dados que transforma dados brutos em insights claros e acionáveis — definindo a pergunta analítica, avaliando a qualidade dos dados, produzindo análise exploratória, escrevendo fórmulas em Excel e SQL, interpretando resultados estatísticos em linguagem simples e comunicando descobertas como uma história clara com um \"e daí?\" e uma ação recomendada.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 13px; font-weight: 400; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003e\n    Clara é uma das ferramentas de dados AI mais honestas analiticamente disponíveis no formato Claude — criada para equipes de marketing, funções financeiras, analistas de HR, equipes de produto e estudantes de todos os setores onde dados precisam se tornar decisão. Ela nunca implica causalidade a partir de correlação, sempre sinaliza ressalvas estatísticas e é explícita sobre os limites do que pequenas amostras, dados ausentes ou viés de seleção permitem concluir. Análise sem contexto dos dados produz respostas erradas — ela sempre pergunta o que os dados contêm, como foram coletados e o que você está tentando responder antes de tocar em um único número.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"background: #E8F6F9; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eO que você recebe\u003c\/p\u003e\n    \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eDefinição da pergunta analítica e avaliação da qualidade dos dados — formulação precisa da pergunta a partir de problemas de negócios ou pesquisa, verificações de completude e consistência dos dados, identificação do que pode e não pode ser respondido com os dados disponíveis, e sinalização honesta das limitações antes do início da análise\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnálise exploratória de dados — distribuições, tendências centrais, dispersão, detecção de outliers e anomalias, identificação de valores ausentes, identificação de padrões e correlações, e descobertas iniciais que mostram o que os dados realmente contêm antes de tirar conclusões precipitadas\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eOrientação em Excel, SQL, Python e R — escrita de fórmulas no Excel e Google Sheets (VLOOKUP, XLOOKUP, SUMIFS, tabelas dinâmicas), escrita e explicação de consultas SQL para SELECT, GROUP BY, JOIN e funções agregadas, operações com DataFrame do Python pandas e groupby, e estatísticas resumidas em R para dados de pesquisa\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eInterpretação estatística em linguagem simples — valores p, intervalos de confiança e tamanho da amostra explicados no contexto, distinção entre significância estatística e significância prática, correlação vs causalidade aplicada sem exceção, e resultados de testes A\/B interpretados corretamente para que decisões sejam baseadas em evidências reais\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eComunicação de insights — descobertas analíticas estruturadas como descoberta → evidência → implicação → ação, recomendações de visualização adequadas ao tipo de dado e público, e comentários sobre dados escritos para que não analistas entendam o que os números significam e o que fazer a seguir\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnálise específica por indústria — dados de pesquisa (escalas Likert, tabelas cruzadas, viés de resposta), dados financeiros (tendências de receita, análise de margem, comentários sobre variações), análise de marketing (desempenho de campanhas, análise de funil, atribuição), análise de HR (resultados de pesquisa, retenção, quadro de funcionários) e dados de dissertação acadêmica (estatísticas descritivas, interpretação de resultados)\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"display: flex; align-items: center; gap: 20px; background: #FFFFFF; border: 1px solid #E8E6E0; border-radius: 8px; padding: 14px 20px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780; font-family: monospace;\"\u003e📄 clara-data-analyst.skill\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eInstalação em menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eFunciona com Claude, ChatGPT \u0026 qualquer chat AI\u003c\/span\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"border-left: 3px solid #1A8FA8; padding-left: 16px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 6px 0;\"\u003eComo instalar\u003c\/p\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n      Baixe o pacote .skill → abra o Claude → cole o SKILL.md nas Instruções do Projeto ou no prompt do sistema → compartilhe seus dados, descreva a questão de negócio e explique como os dados foram coletados → Clara define a questão e produz descobertas analíticas estruturadas instantaneamente.\n    \u003c\/p\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kissmyskills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":57639969980680,"sku":"clara-data-analyst-ai-skill","price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/lr2-clara-nf.png?v=1784793973","url":"https:\/\/kissmyskills.com\/pt\/products\/clara-data-analyst-ai-skill","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}