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Redação Nerau, publicado em 21/07/2020 e atualizado em 21/07/2020
Análise de dados: quais são os diferentes tipos?
A análise de dados se tornou um dos componentes mais importantes para gestores, empresários e empreendedores. A partir da coleta e armazenamento de informações diversas é possível tomar decisões mais assertivas para os negócios.
Mas o que nem todo mundo sabe é que além da análise de dados mais simples existem desdobramentos da técnica. Existem 4 diferentes tipos, e conhecer cada um deles é importante para entender suas aplicações.
Conhecendo cada uma das análises de dados, você perceberá que aplicá-las corretamente para finalidades específicas poderá ser muito mais eficiente para te ajudar a ter melhores resultados.
Análise descritiva – O que aconteceu no passado?
A análise descritiva é um tipo de coleta de dados que se baseia num passado recente. A coleta de dados ocorre em cima de fatos que aconteceram e que demandam um pouco mais de clareza.
Mas é importante que apesar de descrever o ocorrido, essa ação não tenta explicar. Ou seja, não existem dados esclarecedores, qualitativos, mas sim quantitativos.
É o que ocorre, por exemplo, com o Google Analytics, que fornece informações precisas e importantíssimas sobre o número de visitantes em seu site – mas não explica por que vieram ou para onde foram.
Então podemos dizer que dentro da análise de dados analítica existem duas possibilidades: a agregação e a mineração das informações. A agregação diz respeito apenas à coleta das informações, quando elas aparecem apenas como números.
Já a mineração é a etapa em que o analista efetivamente compreende esses dados, explora e pesquisa para entender de onde vieram, por que ocorreu esse resultado, etc.
Análise de diagnóstico – Descobrindo os motivos
A análise de diagnóstico funciona como uma “médica”. Ela busca entender por que determinado quadro ocorreu, principalmente no que diz respeito às diversas anomalias que podem acometer os dados.
Por exemplo, se a análise descritiva aponta uma queda brusca no número de visitantes, ou um aumento na quantidade de desistências no checkout – a análise de dados indicada para descobrir o que houve é a de diagnóstico.
O analista de dados deverá, então, investigar o que levou a isso. Por meio de uma série de informações que podem ser coletadas, ele pode chegar a uma conclusão.
Por exemplo, ao analisar que o seu site pede o preenchimento de um formulário, e é justamente ali que os clientes acabam desistindo das compras no carrinho, entre outras muitas possibilidades.
Mas é importante entender que essa análise de dados também pode agir entendendo a origem de situações positivas.
Por exemplo, se determinado produto teve um aumento significativo nas vendas é possível verificar se foi resposta de uma determinada campanha, se é a disposição e interface de seu site que está impulsionando isso, entre outras coisas.
Muitas técnicas podem ser aplicadas para se obter excelentes resultados. Algumas delas são:
- Teoria das probabilidades;
- Análise de regressão;
- Filtragem;
- Análise de séries temporais.
Quando aplicada em parceria com a análise descritiva, pode-se obter um excelente resultado na coleta e pesquisa de informações que ajudem em estratégias organizacionais.
Análise preditiva – O que está por vir?
Já falamos de uma análise com foco no passado, no que aconteceu, e outra que verifica o porquê desses resultados. Agora é hora de falarmos de uma análise que está de olho no futuro.
A técnica preditiva presta atenção nas probabilidades, no que pode acontecer dentro de alguns dias ou meses. Para fazer essas previsões, essas análises se valem de uma série de variáveis.
Por exemplo, pode-se cruzar dados de vendas com sazonalidade e prever que na próxima estação os números tendem a baixar. Com isso, você pode se preparar e pensar em ações que estimulem o interesse ou desejo de seus clientes.
Perceba: é uma análise de dados extremamente importante e capaz de te ajudar a planejar ações e tomar iniciativas que acabam trazendo resultados excelentes para a empresa.
O chamado “aprendizado de máquina” é um tipo de análise preditiva. Através do cruzamento de alguns dados é possível automatizar ações, considerando um padrão. Mas eles também evoluem parcialmente e acabam gerando previsões.
É 100% precisa?
Não, não se pode dizer que essa é uma análise de dados com informações absolutamente precisas. Porém, ela ajuda a eliminar muitas suposições e, quando feita de maneira correta, consegue se aproximar muito da realidade.
Análise prescritiva – O que deve ser feito agora?
Por fim, podemos dizer que essa análise é aquela que reúne todas as características anteriores e ainda soma mais uma: a de orientar sobre o que pode ser feito.
Através da análise do que houve, a explicação do porquê disso ter ocorrido e uma projeção do que está por vir, ela te ajuda a chegar numa conclusão sobre o que deverá ser feito para corrigir, amenizar ou aproveitar o quadro.
É uma análise extremamente complexa e, como tal, demanda a reunião e leitura de uma série de informações:
- Algoritmos;
- Aprendizado de máquina;
- Métodos estatísticos;
- Procedimentos de modelagem computacional.
É também uma análise que considera todos os padrões e possibilidades. Ou seja, a análise prescritiva ajuda a enxergar opções e escolher o melhor caminho a ser tomado.
Justamente por isso é que é uma das formas de se fazer análise de dados mais procuradas e mais aplicadas nos negócios. Trata-se de uma estratégia realmente muito eficaz, capaz de sugerir rotas para que uma empresa alcance seus objetivos.
Para quem são indicadas?
As diferentes maneiras de fazer análise de dados são indicadas para qualquer empresa que almeje crescimento baseado em fatos.
São técnicas que permitem que se tenha uma clareza a respeito das condições empresariais antes de tomar decisões.
As possibilidades são diversas, uma vez que essas análises podem ser combinadas das mais variadas maneiras para trazer resultados mais precisos.
Isso torna diversas atividades mais fáceis, permite que você invista em ações de marketing, criação de produtos e estratégias de captação e retenção de clientes muito mais eficientes.
A análise de dados pode ser considerada uma grande aliada para quem quer crescer no mundo dos negócios. É a tecnologia a favor do sucesso e trabalhando ao seu lado para alcançar seus objetivos.
