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Atualmente, o sucesso de uma empresa está diretamente relacionado com a capacidade dela em realizar uma análise de dados completa. Afinal, as informações coletadas por tal organização não podem ser simplesmente descartadas, visto que possuem muito valor para estratégias futuras.
Pensando nisso, neste artigo iremos apresentar as principais técnicas para análise de dados disponíveis na atualidade. Além disso, iremos explicar qual delas é mais indicada para ser utilizada em determinadas situações. Venha conferir!
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Data Analysis
O que é análise de dados?
A análise de dados é um processo no qual a empresa interpreta dados que foram coletados de diversas fontes. Esse procedimento tem como objetivo averiguar diversas informações sobre o comportamento do usuário, o desempenho da empresa, as tendências do mercado, etc. Ele é feito a partir da observação de algumas métricas, que colaboram na identificação destas tendências, padrões e problemas.
Em geral, este processo tem como objetivo fazer as empresas entenderem o desempenho de suas estratégias para identificar oportunidades de otimização. Assim, ao avaliar os resultados, uma organização consegue entender em que deve focar mais seus esforços e quais pontos não estão surtindo os efeitos esperados.
Quais são os tipos de análises de dados?
Há 4 tipos de análises de dados principais, são elas: a descritiva, a preditiva, a prescritiva e a diagnóstica. Utilizadas em conjunto, elas servem para dar um panorama completo sobre as questões que cercam o funcionamento da empresa. Saiba mais sobre cada uma delas:
Análise de dados descritiva
A análise de dados descritiva nada mais é do que uma técnica que tem como finalidade descrever e resumir as características básicas de um conjunto de dados. Tais características podem ser vistas como mais objetivas, como por exemplo valores mínimos e máximos, distribuição e médias. As técnicas usadas na análise descritiva incluem tabelas de frequência, histogramas, gráficos de dispersão e estatísticas descritivas, como média e desvio padrão.
Análise de dados preditiva
Enquanto a análise de dados descritiva se propõe a apresentar o cenário atual, a preditiva visa trazer suposições sobre eventos futuros ou comportamentos com base em dados históricos. A partir dela, as empresas podem tomar decisões futuras baseadas em evidências. Na análise preditiva, os dados são preparados para que haja uma generalização nas informações ou a adequação dos dados em um formato mais compatível para análise.
Análise de dados prescritiva
Já a análise prescritiva está bastante relacionada com as decisões tomadas após a obtenção e previsão dos dados. Dessa forma, a análise prescritiva é projetada para ajudar as empresas a ter iniciativas melhores e mais embasadas, levando em consideração o impacto de diferentes opções de ação. A análise prescritiva faz uso de modelos matemáticos e algoritmos para identificar as melhores ações a serem tomadas em uma situação específica.
Análise de dados diagnóstica
Assim como a análise descritiva, a diagnóstica também tem como objetivo avaliar informações anteriores. A diferença entre ambas é que a análise diagnóstica também busca avaliar as causas e consequências de determinado cenário com a finalidade de analisar acontecimentos de uma forma mais completa.
Quando utilizar cada técnica para análise de dados?
Em geral, a análise descritiva é mais adequada para entender o comportamento do consumidor, a preditiva é usada para prever tendências de mercado e a prescritiva é indicada para propor decisões informadas. A diagnóstica, por sua vez, é muito utilizada para fornecer dados estatísticos mais completos.
A escolha da técnica a ser utilizada depende da necessidade de negócios e do objetivo específico de análise. Ao escolher a técnica apropriada, é possível extrair insights valiosos dos dados e tomar decisões mais acertadas.
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