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No mundo da Ciência de Dados, existem algumas maneiras mais avançadas de análise para aprimorar os resultados. A análise cruzada de dados, também conhecida como análise de tabulação cruzada, é uma dessas abordagens.
Apesar de poder ser aplicada em inúmeras situações, essa metodologia de análise de dados é mais observada no contexto empresarial. Isso porque o cruzamento de dados é uma ferramenta poderosa para a gestão, auxiliando na tomada de decisões e aprimorando estratégias de negócios.
Vamos descobrir o que é a análise cruzada de dados? Continue lendo para descobrir sua finalidade, como ela funciona e como realizá-la de forma eficaz.
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Data Analysis
O que é a análise cruzada de dados e como funciona?
Esse tipo de análise é uma tática estatística que envolve a exploração das relações entre duas ou mais variáveis em um conjunto de dados. Big Data e Machine Learning são algumas das práticas mais comuns envolvidas nesse processo.
Ela permite identificar padrões, tendências e associações entre diferentes variáveis, revelando informações valiosas sobre o relacionamento entre os dados. Como mencionamos, é um método utilizado em diversos campos, como pesquisa de mercado, ciências sociais, ciências da saúde e negócios — especialmente nas áreas de marketing e vendas.
Para ilustrar melhor, veja alguns exemplos de perguntas que essa análise ajuda a responder:
- Existe uma relação entre idade do público e preferência de produto?
- Qual é a correlação entre nível educacional e renda?
- Existe uma diferença significativa entre grupos demográficos em relação a um determinado comportamento?
Como fazer uma análise cruzada de dados?
Existem alguns pilares que garantem uma boa análise. Confira, a seguir, os principais para te nortear durante o processo.
Defina as variáveis
Um dos primeiros passos é identificar as variáveis relevantes para a análise cruzada. Portanto, comece selecionando o que deseja explorar e entender a relação. Por exemplo, se estiver analisando dados de uma pesquisa de satisfação do cliente, as variáveis podem incluir idade e nível de satisfação.
Organize os dados
Use uma tabela, planilha ou outra ferramenta de sua preferência para organizar os dados. Certifique-se de que os dados estejam corretamente inseridos e formatados. Programas como Excel ou sistemas de automação são muito úteis para esta etapa.
Escolha a técnica apropriada
Existem várias técnicas de análise cruzada de dados, dependendo do tipo de dados e das perguntas e objetivos de pesquisa. Algumas das mais comuns incluem tabelas de contingência, análise de variância (ANOVA), teste Qui-quadrado, correlação e regressão cruzada. Cada caso pode funcionar melhor com uma, portanto, estude-as e identifique a ideal.
Execute a análise
Com a técnica escolhida, é hora de utilizar ferramentas próprias para ajudar na análise. Software estatísticos, como o R ou o SPSS, são bastante populares nesse sentido. Se não for sua escolha, é possível utilizar as próprias funções das planilhas em que os dados estão para a execução, vinculando as cédulas umas às outras corretamente.
Interprete os resultados
É hora de interpretar as informações obtidas. Examine as tabelas, gráficos ou estatísticas produzidos pela análise cruzada. Observe as relações, padrões ou diferenças significativas entre as variáveis analisadas. Assim, você conseguirá identificar tendências, correlações ou associações relevantes.
Apresente os resultados
Depois de avaliar a significância estatística das relações identificadas, você já poderá apresentar suas descobertas e saber dizer se elas confirmam ou não suas hipóteses iniciais. Discuta as implicações práticas e relate qualquer recomendação ou ação que possa ser tomada com base nos resultados. Tudo isso é bem mais fácil a partir de um relatório de análise de dados.
Use os dados ao seu favor
A análise cruzada de dados é apenas um dos muitos métodos que utilizam dados para fazer descobertas, compreender cenários e tomar decisões. É, inclusive, um processo que deve sempre ser repetido. À medida que surgem novas perguntas ou variáveis relevantes, é importante atualizar os resultados.
Esteja aberto a refinar ou expandir a análise à medida que novas informações se tornam disponíveis. Essa é a melhor maneira de garantir que suas ações estarão sempre baseadas na ciência e na matemática, aumentando assim as chances de sucesso de qualquer negócio ou projeto.
Se seu desejo é ir além da análise cruzada de dados, pode estar na hora de investir em aprendizados profundos sobre Big Data, Data Science, Machine Learning e outros campos crescentes de estudo. Lembre-se que estudar é investir no seu futuro. Boa sorte!
