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É inegável que o analista de dados já não é mais apenas uma profissão do futuro, mas também uma necessidade presente para muitas empresas. O mercado cada vez mais aumenta a sua demanda por profissionais qualificados na área, e toda empresa que quer conquistar o sucesso no digital precisa contar com pelo um analista de dados na sua equipe!
Para ter uma noção dessa dimensão, diariamente são cerca de 5,3 bilhões de usuários por dia, gerando 2,5 quintilhões de dados, o equivalente a dois Museu do Louvre! São números gigantescos, que facilmente se espalham pela vastidão das redes, mas que representam uma oportunidade para empresas e profissionais do mercado digital.
A análise de dados é hoje uma realidade e uma necessidade. Por não ter uma formação obrigatória, muitos canais e instituições oferecem cursos e dicas, mas para te ajudar a não se perder nesse mar de informações, preparamos um artigo com as principais técnicas utilizadas pela profissão, confira!
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Data Analysis
6 principais técnicas utilizadas na análise de dados
A função do analista de dados é interpretar informações, traçar padrões para conhecer melhor os hábitos do público e, com isso, fornecer ideias para que a empresa possa melhorar as suas ações digitais. Existem várias técnicas de análise de dados que podem ser utilizadas para explorar, visualizar e entender conjuntos de dados. Algumas das principais técnicas são:
- Análise descritiva
Essa técnica é usada para descrever as características do conjunto de dados, incluindo média, mediana, desvio padrão, mínimo, máximo e outras estatísticas descritivas. Isso ajuda a entender a distribuição dos dados e a identificar possíveis anomalias, orientando a compreensão sobre as causas de um fato ou acontecimento.
- Análise exploratória de dados
Essa técnica é usada para visualizar e explorar os dados, a fim de encontrar padrões e insights. As técnicas de EDA incluem histogramas, gráficos de dispersão, diagramas de caixa e outros tipos de visualizações. Utilizada da forma certa, pode ajudar na tomada de decisões imediatas ou oferecer uma base de informações úteis para, posteriormente, serem utilizadas na formulação de hipóteses.
- Análise de regressão
Essa técnica é usada para entender a relação entre duas ou mais variáveis e prever valores futuros com base nessa relação. A análise de regressão pode ser linear ou não linear, dependendo da natureza da relação entre as variáveis. Esse é o tipo de análise mais usado pelas empresas, pois possibilita a compreensão de padrões e o cálculo de possibilidades utilizando mineração de dados, inteligência artificial e machine learning.
- Análise de clusterização
Essa técnica é usada para identificar grupos de objetos semelhantes dentro do conjunto de dados. A análise de clusterização pode ajudar a identificar padrões e segmentar clientes ou usuários em diferentes grupos. É importante para identificar nichos e subnichos dentro do público-alvo da empresa.
- Análise de série temporal
Essa técnica é usada para analisar dados que variam ao longo do tempo, como vendas mensais ou dados meteorológicos. A análise de série temporal pode ser usada para identificar tendências e padrões sazonais, bem como prever valores futuros, ganhando destaque no acompanhamento de campanhas ou lançamento de produtos para extrair informações sobre a recepção do público.
- Análise de redes
Essa técnica é usada para analisar relações entre usuários ou canais, como as conexões entre pessoas em uma rede social. A análise de redes pode ajudar a identificar padrões de influência e colaboração entre uma comunidade de usuários e diferentes plataformas de redes sociais.
Essas são apenas algumas das principais técnicas de análise de dados, e existem muitas outras técnicas e métodos disponíveis, dependendo do problema e do conjunto de dados específicos.
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