Os 4 tipos de análise de dados e como fazê-los.

Oi Analíticos e Analíticas de plantão, tudo beleza?

A análise desempenha um papel vital para as empresas, isso não temos dúvidas certo?

Através da análise de dados podemos obter insights valiosos, identificar tendências e tomar decisões.

A análise de dados pode ser realizada de várias maneiras, e neste artigo, vamos falar sobre os quatro tipos principais: análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva e análise prescritiva.

Compreender esses tipos de análise ajudará você a aproveitar ao máximo seus dados e impulsionar o sucesso do seu negócio.

Table of contents

• Análise Descritiva
• Análise Diagnóstica
• Análise Preditiva
• Análise Prescritiva
• Conclusão

Análise Descritiva

A análise descritiva é o ponto de partida para qualquer análise de dados. Ela começa com a coleta, organização e sumarização dos dados brutos disponíveis.

O objetivo principal dessa análise é fornecer uma visão geral e resumida dos dados, ajudando a responder perguntas como "O que aconteceu?" ou "Qual é a situação atual?".

A análise descritiva utiliza técnicas estatísticas e gráficas para identificar medidas de tendência central, dispersão e distribuição dos dados.

Ao realizar uma análise descritiva, é comum utilizar tabelas, gráficos e medidas estatísticas como média, mediana, moda e desvio padrão. Essas ferramentas permitem visualizar padrões, identificar outliers e compreender a distribuição geral dos dados. A análise descritiva é essencial para explorar e compreender os dados antes de prosseguir para análises mais avançadas.

Análise Diagnóstica

A análise diagnóstica vai além da simples descrição dos dados e busca entender as causas e os motivos por trás de determinados eventos ou padrões identificados na análise descritiva. Ela busca responder perguntas como "Por que isso aconteceu?" ou "Quais são as principais influências nos resultados?".

Nesse tipo de análise, o foco está em identificar relações de causa e efeito entre variáveis. A análise diagnóstica utiliza técnicas estatísticas mais avançadas, como regressão linear, análise de variância e testes de hipóteses, para investigar as associações entre diferentes variáveis e entender os fatores que contribuem para os resultados observados.

Por exemplo, suponha que uma empresa esteja analisando os dados de vendas e queira entender os principais impulsionadores do aumento nas vendas de um determinado produto. A análise diagnóstica ajudaria a identificar as variáveis relevantes, como preço, promoções, concorrência e sazonalidade, e a determinar a influência de cada uma delas no desempenho das vendas.

Análise Preditiva

A análise preditiva é uma das formas mais poderosas de análise de dados. Ela envolve a utilização de técnicas estatísticas e algoritmos para fazer previsões ou estimativas sobre eventos futuros com base em dados históricos.

Na análise preditiva, o objetivo é responder à pergunta "O que provavelmente acontecerá no futuro?". Ela utiliza um histórico de dados para realizar esse padrão de comportamento.

A análise preditiva oferece às empresas a capacidade de antecipar eventos futuros, tomar decisões estratégicas e otimizar seus processos de negócios.

Por exemplo, imagine que uma empresa de comércio eletrônico esteja analisando os dados de compras dos clientes.

Com base nesses dados, eles podem aplicar técnicas de análise preditiva para prever quais clientes têm maior probabilidade de fazer uma compra novamente no futuro. Essas previsões podem ajudar a empresa a direcionar campanhas de marketing específicas, oferecer promoções personalizadas e melhorar a retenção de clientes.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva é o tipo mais avançado de análise de dados. Ela vai além das previsões e oferece recomendações acionáveis para orientar a tomada de decisões. A análise prescritiva utiliza modelos matemáticos, otimização, simulação e técnicas de inteligência artificial para identificar a melhor solução possível em um determinado contexto.

Ao responder à pergunta "O que devemos fazer?", a análise prescritiva leva em consideração várias restrições, objetivos e cenários para recomendar ações específicas. Ela ajuda as empresas a tomar decisões mais informadas e baseadas em dados, considerando fatores como custo, eficiência, disponibilidade de recursos e preferências dos stakeholders.

Um exemplo de análise prescritiva é a otimização da cadeia de suprimentos. Uma empresa pode utilizar dados históricos e modelos prescritivos para determinar a melhor rota de entrega, alocar recursos de maneira eficiente, minimizar custos de transporte e otimizar a gestão de estoque.

Conclusão

A análise de dados desempenha um papel crucial, compreender os quatro tipos principais de análise de dados - descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva - é fundamental para extrair insights valiosos e tomar decisões informadas. A análise descritiva oferece uma visão geral dos dados, a análise diagnóstica busca entender as causas dos padrões identificados, a análise preditiva faz previsões sobre eventos futuros e a análise prescritiva recomenda ações para otimizar os resultados.

Ao entender o poder dos dados e aplicar as técnicas de análise corretas, você estará bem equipado para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades oferecidas pelos