Imagine que uma empresa investiu em um programa de treinamento continuado para seus atendentes e precisa acompanhar a evolução da satisfação de seus clientes ao longo do tempo, em cada uma de suas filiais. Para correlacionar esses dados e estabelecer essa relação, uma boa alternativa é utilizar a análise de dados em painel.
Essa abordagem não serve apenas para o ambiente corporativo. Pesquisas que buscam determinar o impacto de um empreendimento ou política pública sobre a população também costumam usar essa estratégia.
Neste artigo, mais do que conhecer exemplos práticos de sua aplicação, você entenderá de uma vez por todas o que é a análise de dados em painel e como ela é feita. Vamos lá?
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O que é análise de dados em painel?
A análise de dados em painel é uma abordagem comum na área da Estatística e Econometria, mas com aplicações práticas em distintos campos. Ela é baseada na observação repetida de certas unidades, como indivíduos, regiões geográficas, empresas ou países, por um período de tempo.
A questão temporal é fundamental na definição do que são dados em painel. Afinal, se não há observação repetida ou prolongada no tempo, os especialistas costumam afirmar que se tratam de dados cross-section – e não em painel.
Ainda, para exemplificar, o que são os dados em painel, podemos pensar no seguinte cenário. Uma grande empresa coleta, anualmente, uma nota de lealdade dos seus clientes, conhecida como NPS (Net Promoter Score), em cada uma das filiais da empresa.
No cenário acima, o NPS de cada filial representa o indivíduo, que é acompanhado ao longo do tempo, formando um painel.
Como fazer análise de dados em painel?
Como você viu, o cerne da análise de dados em painel é a observação longitudinal. Por isso, para que tal análise seja factível, é chave dispor dos dados que se estendem no tempo.
Depois, é preciso operacionalizar o tratamento desses, de modo a confirmar que a base de dados está estruturada e é confiável.
A terceira etapa envolve, em geral, a utilização de programas e softwares. Alguns dos mais comuns são:
- Software R;
- Stata;
- Eviews.
Esses programas ajudam economistas e outros pesquisadores a fazerem a análise de dados de modo mais simples e rápido. Mas, claro, eles não eliminam a necessidade de que o analista tenha conhecimentos na área estatística, para fazer as correlações necessárias.
Qual é a importância da análise de dados em painel?
Os dados em painel, pela observação longitudinal que proporcionam, são extremamente importantes para analisar e entender as dinâmicas de mudança no tempo. Esse é um dos principais benefícios obtidos ao aplicar essa técnica.
Além disso, muitos pesquisadores entendem que essa abordagem permite melhorar as propriedades estatísticas da análise, por meio da combinação de dados temporais e espaciais. Assim, há mais riqueza de insights, variabilidade, menos vieses e mais confiabilidade nos resultados.
Outro ponto central desse tipo de análise é a possibilidade de isolar choques ou eventos anômalos. Em pesquisas que monitoram o acesso à saúde ou educação para melhoria da qualidade de vida das pessoas, por exemplo, os dados em painel analisados ao longo de um grande período de tempo permitem que uma eventual crise econômica ou sanitária – como a pandemia da Covid-19 – não comprometam todo o estudo.
Conclusão
Como você viu, a análise de dados em painel pode ser muito útil na gestão de empresas, na definição de políticas governamentais, e em muitas outras áreas. Para isso, no entanto, é preciso dominar algumas tecnologias e ter conhecimentos matemáticos mínimos.
Então, se você deseja trabalhar na área de dados, procure se especializar nesse campo. Hoje em dia, é possível fazer graduação e pós-graduação em Engenharia de Dados sem sair de casa. Também há opções de cursos mais rápidos, como um Bootcamp de Data Science e Data Analytics, por exemplo. Invista nos estudos, para se aprofundar.
