Se aprofundar na área de análise de dados é um diferencial para qualquer profissional já que 63% das empresas ainda não exploram todo o potencial dos seus dados, segundo pesquisa de 2022. Por isso, cabe perguntar, você conhece a análise descritiva e exploratória de dados?
Essas duas estratégias guardam diferenças fundamentais entre si, mas são similares à medida que representam uma alternativa para começar a trabalhar nesse campo. Vamos entender esses conceitos?
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Data Analysis
O que é análise descritiva de dados
A análise descritiva de dados é uma etapa inicial e introdutória da análise de dados. Por meio dela, é possível descrever os principais pontos de um conjunto de dados e relatar os fenômenos encontrados sem, no entanto, adentrar às causas e motivações do que foi apresentado.
Para além, a análise descritiva de dados, quando aplica a dados estruturados, também é útil para:
- identificar possíveis anomalias ou desvios nos dados coletados;
- visualizar possíveis tendências nesses dados;
- analisar a frequência, variabilidade e dispersão de fenômenos etários, demográficos, econômicos, entre outros.
Diferentes técnicas são empregadas na análise de dados. Assim, se tratando de análise descritiva de dados qualitativos, é possível fazer, por exemplo, um estudo de caso. Já na pesquisa quantitativa, pode-se utilizar gráficos e tabelas para sumarizar os principais pontos da análise.
O que é análise exploratória de dados
A análise exploratória de dados (AED) é uma abordagem que procura examinar um problema, esquadrinhando diferentes possibilidades e pontos de vista. A partir da análise exploratória, o analista ou pesquisador é capaz não apenas de conhecer o conjunto de dados com o qual trabalha, mas também traçar correlações primárias entre diferentes conjuntos e variáveis.
Em geral, nas pesquisas baseadas em dados quantitativos, a análise exploratória é a etapa que antecede a aplicação de técnicas mais avançadas, como aquelas oriundas da Estatística, ou da Aprendizagem de Máquina (machine learning). Esse é um caminho relativamente comum no ambiente corporativo, por exemplo.
Já em pesquisas qualitativas, a análise exploratória dos dados permite ganhar familiaridade com o que será estudado. No ambiente acadêmico, esse tipo de análise se materializa, por exemplo, em levantamentos e revisões bibliográficas.
Qual é a diferença entre análise descritiva e exploratória de dados
A análise descritiva e exploratória de dados podem andar juntas, compondo um mesmo processo de entendimento, esquadrinhamento e análise inicial. Por isso, quando falamos de análises quantitativas e big data, é comum que ambas sejam aplicadas. Mas, isso não significa que elas são iguais.
Assim, a análise descritiva serve para identificar tendências, padrões, desvios e anomalias nos dados, sumarizando fatos. Enquanto a análise exploratória permite ir um passo além, ao estabelecer classificações, agrupamentos e correlações entre dados, por exemplo.
Assim, se a análise descritiva de dados permite apreender informações sobre o conjunto de dados coletados, a análise exploratória possibilita gerar novos conhecimentos e percepções sobre o cenário retratado pelos dados.
Em quais casos cada uma delas se aplicam
Para definir quando utilizar análise descritiva ou exploratória de dados, é preciso primeiro entender:
- quais tipos de dados serão utilizados? Estruturados, semi-estruturados? Numéricos ou não-numéricos?
- qual o objetivo da análise? Que tipo de resultado se deseja alcançar?
- quais as ferramentas disponíveis para análise desses dados?
Ademais, o ambiente em que a análise descritiva ou exploratória de dados será realizada também vai influenciar na aplicação – o âmbito acadêmico e o empresarial podem exigir diferentes técnicas.
No empresarial, a análise descritiva pode ser usada, por exemplo, para entender melhor um conjunto de dados, como os dados sobre vendas em uma determinada região.
Já a análise exploratória será aplicada para explorar as características e o perfil dos compradores nessa região, correlacionando dados como idade e renda, por exemplo.
Conclusão
Como você viu, a análise de dados pode ser bastante útil no mundo corporativo, impulsionando a carreira dos profissionais de tecnologia. Lembre-se, no entanto, que é preciso deter o conhecimento das técnicas e ferramentas para operacionalizar essas análises.
No Infnet é possível realizar, de modo 100% remoto, formações que ensinam na prática como realizar a análise descritiva e exploratória de dados. Você pode fazer uma graduação ou pós-graduação em Engenharia de Dados, por exemplo. Ou, se preferir algo mais prático, um Bootcamp de Data Science, Data Analytics e Machine Learning.
