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A análise de dados serve para obter informações a partir de uma quantidade de valores numéricos ou textuais que foram coletados. Em outras palavras, ela põe ordem a esse conjunto de dados, permitindo que descobertas valiosas sejam feitas a partir deles. Mas, você consegue pensar em exemplos de análise de dados, na prática?
Existem inúmeras formas de materializar e usar essa técnica. São exemplos de análises de dados:
- relatórios de resultados;
- análises de negócio e de concorrência;
- relatórios e planilhas de projeções para o mercado futuro;
- análises probabilísticas;
- planilhas e gráficos comparativos;
- mapas com análises de dados históricos, estatísticos ou geoespaciais;
- curvas ABC;
- gráficos de pareto;
- análises de frequência e incidência;
- análises de padrões de uso;
- e muito mais.
Os itens acima dão uma dimensão da variedade de formas que a análise de dados pode assumir. Para vislumbrar como ela se aplica no dia a dia, neste artigo, conheceremos alguns exemplos práticos.
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Data Analysis
Exemplos de análise de dados: 3 modelos de aplicação práticos
A análise de dados é largamente utilizada no meio acadêmico, para a produção de conhecimento científico em pesquisas e estudos. Mas, ela também tem sido cada vez mais utilizada no meio corporativo, em organizações de todos os tamanhos.
Abaixo, traremos três exemplos do uso da análise de dados em diferentes tipos de organizações e setores. Ao final, você terá uma ideia clara sobre os benefícios práticos dessa técnica.
Análise de dados no Marketing Digital
O Marketing Digital é a área corporativa responsável por comunicar-se, criar relacionamento, convencer e promover as vendas nas empresas. Nos dias atuais, o Marketing – e, sobretudo, o Marketing Digital – acontece por meio de diferentes canais, como redes sociais, e-mail, sites, portais, e assim por diante.
Nesse cenário, a análise de dados pode ser usada para melhorar a comunicação e o relacionamento com o cliente, fornecendo subsídios para que a empresa seja mais assertiva em suas ações. E, o melhor de tudo, a organização pode usar os dados gerados pelos usuários e clientes no meio digital.
Com a limpeza, cruzamento e análise de dados, um analista da área de Marketing pode identificar, por exemplo:
- qual o melhor horário para enviar e-mails, ou para fazer ligações de prospecção;
- quais clientes têm mais chance de abandonar o carrinho de compras, em um e-commerce;
- quais tipos de oferta, como cupons e descontos, por exemplo, têm melhor taxa de conversão.
Apesar dos exemplos acima, a análise de dados ainda é pouco explorada no Marketing. Uma pesquisa de 2022 mostrou que 52% dos executivos ainda consideram que as empresas estão longe de realmente aproveitar todo o potencial dos dados na área de Marketing.
Análise de dados no setor de logística
Não faltam exemplos de análise de dados em empresas e setores de logística. Tanto é verdade que, nessa área, há até um nome próprio para essa atividade: supply chain analytics.
Nessa área, a análise de dados, por exemplo, pode ser usada para:
- avaliar a eficiência das rotas de entregas de um produto e definir novas rotas em tempo real, por meio de visualizações em mapa;
- identificar quais etapas do transporte de uma mercadoria estão prejudicando o tempo médio de entrega, a partir do comparativo entre fases;
- prever o volume de demandas futuras, com base em dados históricos.
Análise de dados no setor financeiro
O setor financeiro, em qualquer empresa, trabalha com inúmeros dados matemáticos e estatísticos diariamente. A análise de dados, nesse cenário, pode ser útil para estimar riscos, prever cenários financeiros futuros, e assim por diante.
Assim, alguns exemplos de análise de dados na área econômico-financeira são:
- prever quais clientes têm mais probabilidade de tornarem-se inadimplentes, a partir do cruzamento de bancos de dados;
- identificar quais fornecedores podem representar uma economia monetária para a empresa, com base em análises comparativas;
- fazer prognósticos de receita e lucros futuros.
Conclusão
Como você viu, a análise de dados pode beneficiar todo tipo de empresa. Por isso, mesmo que você não tenha pretensão de trabalhar diretamente na área de dados, é possível que precise fazer o tratamento e análise básica de dados, num futuro próximo.
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