Você provavelmente já viu resultados de pesquisas eleitorais. Esse tipo de estudo é feito com base na coleta de dados de uma pequena parcela do total de eleitores para, a partir dessa amostra, estimar as intenções do todo. A lógica da pesquisa eleitoral é a mesma aplicada na análise inferencial de dados.
Assim, mesmo quem nunca ouviu falar em análise inferencial, pode já ter tido contato com estratégias como essa. Neste artigo, além de entender de uma vez por todas o que é e como é feita a análise inferencial de dados, você ainda entenderá qual a importância desse conhecimento para os profissionais que desejam atuar na área de dados. Vamos lá?
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O que é análise inferencial de dados?
A análise inferencial de dados, como o próprio nome já sugere, é aquela que utiliza técnicas da Estatística para fazer uma inferência sobre um todo, a partir de uma amostra de dados. O cerne da análise de dados inferencial está, portanto, na escolha de uma amostra aleatória representativa, a partir de um conjunto mais amplo de dados.
Para entender essa abordagem, também é útil conhecer a origem do verbo “inferir”. Oriundo do latim, inferere, que pode ser traduzido como “deduzir”. Na área matemática e de tecnologia, tal “dedução” é realizada a partir de avançadas técnicas de estatística e análise de dados.
Qual é a importância da análise inferencial de dados?
Ao fim, o que a análise inferencial de dados possibilita é a análise de um cenário amplo, sem a necessidade de tratar um grande conjunto de dados. Por isso, ela é especialmente importante nos cenários em que não é possível ou viável coletar e analisar o total de dados.
Retomando o exemplo do princípio deste artigo, nas pesquisas eleitorais não é viável entrevistar todos os eleitores. E, nem mesmo é possível entrevistar eleitores em todos os 5 mil municípios brasileiros. Por isso, a escolha pela análise inferencial dos dados.
O mesmo se aplica, por exemplo, no ambiente empresarial. Em indústrias onde há rígidos padrões de qualidade, pode não ser possível examinar, medir ou pesar todos os produtos produzidos. Por isso, muitos analistas de qualidade que atuam nessa área usam a análise inferencial de dados para fazer esse controle.
Como fazer a análise inferencial de dados
Para fazer a análise inferencial de dados, será preciso conhecer e dominar técnicas de Estatística Inferencial, mas também de coleta e tratamento de dados. Afinal, mesmo que essa abordagem use uma amostra mais reduzida de dados, ainda é preciso manejar esses dados.
Entretanto, antes de começar a fazer a análise inferencial de dados, é preciso dar um passo atrás e definir o que se deseja obter a partir dessa técnica. Ou seja, é necessário definir os objetivos ou perguntas de pesquisas.
O segundo passo, que envolve conhecimentos mais específicos, exige a coleta ou gestão do conjunto de dados total. Trata-se de analisar e mapear o perfil do total para, só então, definir as características da amostra. Neste ponto, conhecer técnicas de gestão de banco de dados é especialmente importante.
Depois, com o recorte dos dados definidos, é hora de calcular e mensurar os dados dessa amostra. É neste ponto que a Estatística Inferencial é utilizada com mais ênfase. Provavelmente, será necessário identificar padrões, testar hipóteses, apurar médias, identificar margens de erro, e assim por diante.
Por fim, é possível que a análise inferencial de dados se estenda para a interpretação dos resultados obtidos a partir da amostra. Neste nível, que é mais avançado, podem ser mapeadas hipóteses e motivações que justificam tais resultados.
Conclusão
Como você viu, a análise inferencial de dados é bastante útil em diferentes situações, mas exige conhecimentos específicos para sua aplicação. Contudo, essa exigência não é uma barreira para entrar na área.
Atualmente, é possível aprender as técnicas para fazer análise inferencial de dados sem sair de casa. O Infnet, por exemplo, dispõe de graduações online e pós-graduações na área de Engenharia de Dados. Se preferir, você pode até mesmo realizar um Bootcamp de Data Science, Data AnalytIcs e Machine Learning, para obter conhecimento prático em pouco tempo.
