Neste artigo você encontrará:
Tomar decisões sobre cenários futuros, entender o cenário atual, diagnosticar causas e projetar resultados. Todas essas ações podem ser feitas por meio de diferentes tipos de análise de dados.
Neste artigo, você vai conhecer os métodos de análise de dados mais usados no mundo acadêmico e corporativo. Verá, ainda, como essas estratégias se aplicam na prática. Vamos lá?
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Data Analysis
Antes de começar, o que é análise de dados?
Análise de dados é o processo de examinar informações estruturadas para descobrir padrões, insights e gaps, para obter conclusões, estimar cenários futuros e orientar decisões.
Para executar a análise de dados, uma série de procedimentos é realizada. Dentre eles, vale citar a coleta, limpeza, tratamento e transformação dos dados em informações significativas, capazes de auxiliar na tomada de decisões.
Assim, a análise de dados torna-se aplicável em diferentes contextos, seja no cenário acadêmico, seja no ambiente corporativo. Vejamos alguns tipos e exemplos de aplicação, abaixo.
Os 4 tipos mais comuns de análise de dados
A análise de dados pode ser conduzida a partir de diferentes técnicas e estratégias. Alguns métodos de análise de dados têm aplicação imediata na identificação de cenários em tempo real, outros contribuem para a construção de estimativas e previsões.
A seguir, conheceremos 4 técnicas de análise de dados bastante utilizadas no Brasil e no mundo. Vamos lá?
Análise descritiva
A primeira, a análise descritiva, utiliza técnicas da disciplina de Estatística Descritiva, com o objetivo de resumir, sumarizar, condensar, reduzir e organizar as informações obtidas através dos dados. Para isso, são utilizados gráficos, tabelas, entre outros recursos que ajudam a sintetizar o comportamento dos dados.
Para além disso, é importante entender em que contexto a análise descritiva é utilizada. Na área acadêmica, é comum aplicá-la em explorações iniciais do tema. Isso porque uma boa análise descritiva pode ajudar a identificar desvios, inconsistências e até mesmo padrões e frequências nos dados.
No mundo corporativo, por sua vez, a análise descritiva pode fornecer um panorama geral de determinado aspecto da operação empresarial. Serve, ainda, para fazer recortes de dados, o que permitirá observações mais aprofundadas em fases posteriores.
Análise diagnóstica
Enquanto na análise descritiva o objetivo é responder a uma pergunta que começa com a locução “o que”, na análise diagnóstica as perguntas respondidas iniciam com “por que”. Ou seja, com a análise diagnóstica de dados, é possível entender as causas ou motivações que explicam os dados obtidos.
Assim, como o próprio nome já sugere, o intuito é fazer uma investigação e diagnóstico a partir dos dados obtidos. Tal tipo de análise, que é realizado geralmente com a ajuda de softwares específicos, tem dezenas de aplicações práticas nas empresas.
Por exemplo, em uma empresa que vende seus produtos na internet por meio de um ecommerce, a análise descritiva poderia ajudar a identificar quais são os melhores e piores horários para fechar compras. Já a análise diagnóstica vai um passo além, identificando porque a taxa de compras cai em certos horários, por exemplo.
Análise preditiva
A partir de informações confiáveis, a análise preditiva visa identificar possíveis cenários futuros. Sem o intuito de ser “uma bola de cristal”, esse tipo de técnica de análise de dados serve para entender qual o cenário mais provável, dentro de modelos estatísticos.
Desse modo, a análise preditiva pode se basear tanto nos dados gerados pela empresa – como aqueles armazenados em planilhas, softwares ERP e sistemas CRM – como externos. Bancos de dados de institutos de pesquisa, estudos públicos e dados demográficos podem ser cruzados, para obter predições mais precisas.
Qual o potencial de um veículo da empresa ser roubado? Qual a chance de determinado consumidor tornar-se inadimplente no futuro? Qual o risco de certo fornecedor atrasar a entrega? Esses são alguns exemplos da aplicação prática da análise preditiva.
Análise prescritiva
A análise prescritiva de dados é considerada, por muitos especialistas, como aquela com maior nível de refinamento. Ela ajuda a indicar, dentro de um rol de cenários possíveis, qual é a melhor decisão. Serve, portanto, para orientar, prevenir, indicar e ofertar subsídios para fazer julgamentos e deliberações.
Quando aplicativos de mobilidade urbana indicam a melhor rota para um motorista, estão usando modelos prescritivos para tal. Em empresas, a análise preditiva pode ser usada, por exemplo, para identificar em quais grupos de consumidores inadimplentes uma organização deve focar seus esforços de cobrança.
Assim, se a análise preditiva serve para prever cenários futuros, a análise prescritiva tem o intuito de auxiliar gestores a escolher quais ações tomar frente a diferentes cenários possíveis.
Aprenda mais!
Para se aprofundar nos diferentes métodos de análise de dados e aprender a aplicá-los na prática, cursos rápidos e especializações são alternativas interessantes. Se você provém de outros campos, pode investir em uma graduação ou bootcamp na área de dados. O Infnet, por exemplo, é especializado nessa área e oferece formações online.
Por outro lado, se você já atua com ciências exatas, mas precisa se especializar, pode investir em uma pós-graduação, como a de Engenharia de Dados: Big Data. Assim, você aprenderá a utilizar as linguagens e ferramentas necessárias para os mais variados tipos de análise de dados.
