O uso de dados quantitativos, isto é, dados que podem ser expressos numericamente, é essencial para a boa performance de uma pesquisa. Eles auxiliam na tomada de decisões estratégicas e também em todos os processos que envolvem a realidade daquele que está trabalhando com as informações. Por esse motivo, inclusive, em todos os setores existem áreas dedicadas exclusivamente à coleta e tratamento de dados.
Entretanto, lidar com aglomerados de informações nem sempre é uma tarefa simples, razão pela qual muitas organizações optam pelo uso de softwares para auxiliar nessa missão. Se você trabalha diretamente com análise de dados ou é aspirante no ramo, vale a pena conhecer melhor as opções que o mercado disponibiliza.
Pensando nisso, trouxemos neste artigo os melhores softwares para análise de dados quantitativos. Acompanhe a leitura!
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Data Analysis
O que são dados quantitativos e qualitativos?
Dados quantitativos são dados que podem ser medidos ou quantificados numericamente, como altura, peso, tempo ou temperatura. Eles são expressos em números ou estatísticas e podem ser analisados usando técnicas estatísticas. Esses dados são frequentemente coletados por meio de métodos estatísticos, como pesquisas, estudos ou experimentos.
Já os dados qualitativos descrevem informações que não podem ser medidas em números, como emoções, atitudes, percepções ou experiências subjetivas. Eles são coletados por meio de observação, entrevistas ou estudos de caso. A análise desses dados pode ser mais subjetiva e envolver a identificação de temas e padrões em vez de cálculos estatísticos.
Ambos os tipos de dados podem ser valiosos para diferentes tipos de análises, dependendo do contexto e do objetivo da pesquisa. Uma empresa, por exemplo, pode utilizar dados qualitativos para ter melhor compreensão dos problemas existentes, enquanto os dados quantitativos auxiliarão a ter noção da dimensão do problema.
Como analisar dados quantitativos?
A análise de dados quantitativos pode ser realizada de diversas maneiras, dependendo do objetivo da análise e das informações disponíveis. Algumas etapas comuns incluem:
- Definir o problema : é importante definir claramente o problema que se pretende solucionar por meio da análise de dados, identificar as variáveis relevantes, definir as hipóteses e estabelecer os objetivos da análise.
- Coletar os dados: os dados relevantes para análise precisam ser coletados, e para isso podem ser feitas pesquisas, entrevistas, análise de bancos de dados, entre outros métodos. É necessário garantir a qualidade e confiabilidade dos dados coletados.
- Limpar e preparar os dados: as informações coletadas precisam ser claras e estarem preparadas para a análise, eliminando dados faltantes, valores discrepantes ou outros problemas que afetem a qualidade da análise.
- Análise exploratória: a análise exploratória é um primeiro passo para entender os dados e identificar padrões ou tendências. Essa etapa pode incluir medidas descritivas, como média, mediana, desvio padrão, histogramas, gráficos de dispersão, entre outros.
- Análise inferencial: se o objetivo da análise é extrapolar os resultados para uma população maior, é possível utilizar técnicas de análise inferencial, como testes de hipóteses ou intervalos de confiança. Essas técnicas permitem fazer generalizações a partir de amostras menores.
- Modelagem estatística: quando há uma relação complexa entre as variáveis, pode ser necessário utilizar modelos estatísticos para analisar os dados. Esses modelos podem incluir regressão linear, regressão logística, análise de séries temporais ou modelos de equações estruturais, por exemplo.
- Interpretação dos resultados: por fim, os resultados devem ser interpretados em relação ao objetivo da análise e às hipóteses iniciais. É importante identificar limitações dos dados e possíveis fontes de viés que possam afetar as conclusões. Além disso, os resultados devem ser comunicados de forma clara e objetiva para diferentes públicos empresariais, como líderes, acionistas, colaboradores e clientes.
Com esses conhecimentos em mãos, será possível utilizar os softwares que apresentaremos com maior propriedade, visto que os dados levantados serão tratados de forma mais direcionada.
Os melhores softwares de análise de dados quantitativos
1. SPSS
SPSS é um software estatístico amplamente utilizado para análise de dados quantitativos. Ele oferece recursos como análise descritiva, testes de hipóteses, análise de variância, regressão e modelos de equações estruturais. Ele é fácil de usar, mas pode ser caro.
2. R
O R é um software de código aberto para análise de dados quantitativos. Ele oferece uma ampla variedade de funções estatísticas, além de recursos para visualização de dados e criação de gráficos. Ele é gratuito e altamente flexível, mas pode ter uma curva de aprendizado mais íngreme.
3. SAS
O SAS é um software estatístico utilizado em muitas indústrias, incluindo finanças, saúde e governo. Ele oferece recursos como análise descritiva, regressão, análise de sobrevivência e análise de séries temporais. Ele é conhecido por sua segurança e confiabilidade, mas não é gratuito .
4. Stata
O Stata é um software estatístico que oferece recursos para análise descritiva, testes de hipóteses, análise de painel e modelos de equações estruturais. Ele é fácil de usar e oferece recursos gráficos avançados. Ele pode ser caro, mas oferece descontos para estudantes e acadêmicos.
5. Microsoft Excel
O Excel é um programa de planilha eletrônica amplamente utilizado em muitos setores para análise de dados quantitativos. Ele oferece recursos básicos de análise estatística, como média, desvio padrão, teste t e análise de variância. Ele é fácil de usar e amplamente disponível, mas pode ser limitado em termos de recursos estatísticos avançados.
6. Microsoft Power BI
O Power BI é um software de análise de dados que permite aos usuários criar visualizações e relatórios interativos a partir de diferentes fontes de dados. Ele é amplamente utilizado em empresas para análise de dados quantitativos, pois oferece uma ampla variedade de recursos de visualização e análise de dados.
Lidar com dados e saber como utilizá-los da melhor maneira é essencial para que pesquisas tenham bom desempenho, e para desempenhar essa atividade é importante dominar uma série de conhecimentos relacionados ao tratamento de dados. Na Graduação em Engenharia de Dados: Big Data, ensinamos tudo o que você precisa saber a respeito. Não deixe de conferir!
