Análise de dados e arquivos

Estimar não é calcular

Volte ao começo do curso por um segundo. O ChatGPT gera a continuação mais provável de um texto. Isso explica por que ele escreve bem e por que, historicamente, ele se atrapalhava em contas: somar uma coluna de duzentos números não é um problema de linguagem, é um problema de aritmética. Prever qual número tem cara de resposta certa não é a mesma coisa que calcular. Um resultado plausível sai com facilidade, e plausível não paga conta no fim do mês.

A análise de dados resolve isso mudando quem faz o trabalho. Quando você manda uma planilha e pede a soma dos gastos por categoria, o ChatGPT não tenta adivinhar o total. Ele escreve um código para ler o arquivo, agrupar as linhas e somar, e depois executa esse código de verdade, com os seus dados dentro. O número que aparece na tela saiu da máquina calculando, não do modelo prevendo. Essa diferença é a razão técnica pela qual você pode confiar bem mais nessa resposta do que numa conta pedida solta no meio de uma conversa.

Uma observação de nomenclatura que evita confusão e vergonha. Esse recurso já se chamou Advanced Data Analysis, e você vai encontrar um caminhão de vídeo e de post ensinando a procurar por esse nome no menu. Hoje ele é simplesmente Data analysis, análise de dados. O nome mudou, o material da internet não acompanhou. Guarde isso como um sintoma: quando um tutorial manda você clicar num botão que não existe mais, o problema quase nunca é você.

O que mandar e como pedir

Na prática brasileira, os arquivos que mais rendem são os que você já tem e nunca teve paciência de analisar. A planilha de gastos do mês, exportada do aplicativo do banco. O extrato em CSV, com seis meses de lançamento. A lista de vendas do seu negócio pequeno, aquela que vive numa aba do Excel. O controle de estoque, a planilha de notas dos alunos, a tabela de horas trabalhadas. São dados de verdade, bagunçados, com categoria escrita de três jeitos diferentes, e é justamente aí que a ferramenta economiza a sua tarde.

Anexei o extrato do meu banco em CSV, com seis meses de lançamentos.
Faça o seguinte:
1. some os gastos por categoria, mês a mês;
2. mostre uma tabela com os totais e um gráfico de barras comparando os meses;
3. aponte as 3 categorias que mais cresceram do primeiro para o último mês;
4. me diga quantas linhas foram ignoradas por estarem vazias ou com valor inválido;
5. me mostre o código que você usou para chegar nesses números.

Um pedido que entrega tabela, gráfico e, principalmente, uma forma de você auditar o resultado.

Os dois últimos itens desse pedido são os que separam quem usa a ferramenta de quem confia nela às cegas. Perguntar quantas linhas foram ignoradas revela o problema silencioso de toda análise: dado sujo. Se o seu extrato tem trinta lançamentos com valor vazio e ninguém avisou, o total sai errado e parece certo. Pedir o código, por sua vez, deixa a conta auditável. Você não precisa saber programar para bater o olho e perguntar por que aquele filtro está lá. E se você souber, melhor ainda, porque o código é a memória de cálculo da análise.

Preste atenção na diferença entre as duas primeiras linhas, porque ela confunde muita gente. Vinte arquivos por mensagem é quanto você consegue anexar de uma vez. A biblioteca é o armário: o total que fica guardado da sua conta. São limites independentes. Alguém no plano gratuito pode mandar dez planilhas numa mensagem sem problema e ainda assim esbarrar no armário cheio depois de uns meses de uso. E os gráficos interativos, aqueles que você mexe dentro do chat, ficam no Plus e no Pro. No Free e no Go a análise acontece, mas o gráfico não tem esse tratamento.

Conferir antes de decidir

Rodar código não é o mesmo que estar certo, e essa frase merece um parágrafo só dela. O interpretador executa fielmente o código que recebeu. Se o código somou a coluna errada, ele soma a coluna errada com precisão de dez casas decimais. Se o seu CSV usa vírgula como separador decimal, como é o padrão brasileiro, e o código leu como se fosse ponto, o resultado sai num universo paralelo. O número na tela tem a autoridade estética de um cálculo, e essa aparência de exatidão é justamente o que engana.

Tem ainda um ponto que não é técnico e é o mais sério de todos. Extrato bancário, folha de pagamento e planilha de clientes são dados sensíveis. Antes de anexar qualquer coisa assim, lembre que, em julho de 2026, nas contas de consumidor o padrão é que os seus dados sejam usados para treino, e desligar isso é uma escolha ativa sua nas configurações. Nas contas de Business e Enterprise não é assim. Isso não significa nunca mandar uma planilha, significa decidir com consciência, e às vezes apagar o nome e o CPF antes de subir o arquivo. O módulo de privacidade e LGPD trata disso com o cuidado que o assunto merece.