4 tipos de Análise de Dados

 

A Análise de Dados, dentro de um contexto econômico, é um processo cada vez mais presente e eficiente para atender diferentes demandas de uma empresa. Transformar o grande volume de dados que temos atualmente em informações verificadas e insights estratégicos para um negócio é essencial para planejamento, monitoramento e balanços, diferenciando-se da concorrência e também fortalecendo suas estratégias.

Neste artigo, vamos apresentar e detalhar melhor 4 tipos de análise de dados, ou seja, 4 métodos que podem ser utilizados tanto nas etapas de coleta e análise até a interpretação, comunicação e visualização dos dados. Confira a seguir!

Análise Descritiva

Talvez seja uma das mais simples e conhecidas. Uma análise descritiva, como o próprio nome indica, se baseia na análise de dados para transformar números e outros elementos em informações e fatos, apresentados em formato de avaliação.

São exemplos de análises descritivas os relatórios, segmentações de clientes, pesquisas de mercado e concorrência, monitoramento de métricas e KPIs, entre outras avaliações de projetos, produtos e resultados.

Assim, a análise descritiva cobre períodos concluídos ou ações em andamento. É útil para entender estratégias, de forma quantitativa e qualitativa, e também se basear para futuros projetos.

Análise Preditiva

Também é possível utilizar dados, internos ou externos, para análises preditivas. Ou seja, análises que trazem previsões de possíveis cenários. É claro que não temos bola de cristal, mas certos padrões de modelagem de dados podem trazer previsibilidade sobre tendências de mercado, consumo, fatores financeiros e assim em diante.

Aliás, é importante notar que uma análise preditiva aponta resultados que podem ser atingidos ou não, dentro de condições ou variáveis específicas. Noções de estatística e probabilidade devem ser trabalhadas tanto pela ferramenta como pelo profissional por trás desse estudo.

Análise Prescritiva

Que tal dar um passo além da sua análise preditiva? Se o cenário encontrado for positivo ou negativo, é possível elaborar uma análise prescritiva para se antecipar e recomendar possíveis ações ideais para esta futura ocorrência.

Então, depois das projeções, é possível analisar estes mesmos dados e informações para traçar uma análise prescritiva, com orientações e direcionamentos adequados para obter os melhores resultados dentro deste cenário avistado.

Ferramentas que contam com machine learning (aprendizado da máquina) e Inteligência Artificial são interessantes para combinar justamente as análises preditivas e prescritivas. Atente-se, porém, que estes casos exigem uma base de dados mais completa e também com um histórico válido de ações e resultados, assim as predições e possíveis correções têm maior assertividade.

Análise Diagnóstica

Por fim, temos a análise diagnóstica. Assim como o primeiro tipo apresentado, esse método se aplica a ações ou períodos já concluídos. Seu objetivo, como o nome indica, é avaliar estes dados anteriores e concluir relações de causa e efeito, tirando um diagnóstico sobre suas estratégias ou outro ponto de estudo. Comparações e elementos de probabilidade são incluídos para estudar todos possíveis cenários.

Para concluir, considere que independentemente do método de análise de dados escolhido duas coisas sempre serão necessárias: ferramentas eficientes para cada etapa (coleta, tratamento, limpeza, etc) e pessoal capacitado para validar e entregar as informações desejadas. Saiba como cobrir esta primeira demanda conferindo as principais ferramentas para análise de dados.

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