Conheça os 4 principais tipos de análise de dados

Assim como problemas de saúde diferentes pedem tratamentos distintos, o mesmo acontece com os vários tipos de análise de dados.

Dependendo dos objetivos, das eventuais limitações e da disponibilidade de tempo e recursos, há análises mais ou menos indicadas.

Se você tem dúvidas sobre quais são elas e como contar com informações úteis para qualificar a tomada de decisão na empresa, siga a leitura.

Preparamos um conteúdo completo e que vale acompanhar até o final.

Análise de dados: o que é?

Conhecimento não se desenvolve do nada.

Sendo assim, para transformar uma realidade ou agir sobre ela de forma consciente, é preciso entender um contexto a fundo.

Por isso, a análise de dados serve como base para se tirar conclusões a respeito de fatos e, a partir daí, comprovar ou não suposições e hipóteses sobre eles.

Imagine, por exemplo, que você quer provar que o Facebook funciona melhor para as suas vendas do que o Instagram.

Para confirmar isso, você precisará extrair dados dessas duas redes, submetê-los a tratamentos, analisar os resultados e, só então, será capaz de saber se as suas suspeitas eram fundamentadas ou não.

Quais são as metodologias usadas para análise de dados?

Como obter os dados que servirão para dar confirmar ou afastar uma teoria sobre um fato?

Nesse caso, o método mais comum é a aplicação de pesquisas, nas quais se busca coletar respostas a respeito de um fenômeno que se queira investigar.

Existem dois formatos normalmente usados, cada um com suas peculiaridades e aplicações.

Veja quais são a seguir.

Pesquisa qualitativa

A pesquisa qualitativa é, via de regra, mais complexa, porque nela os dados analisados nem sempre podem ser traduzidos em números.

Normalmente, as perguntas nessa categoria de pesquisa permitem respostas completas, textuais e discursivas.

Por isso, ela requer diferentes tipos de análise de dados qualitativos para que seja possível interpretar os elementos que ela levanta.

Pesquisa quantitativa

Por sua vez, a metodologia de análise de dados quantitativos é um pouco menos desafiadora (mas não menos completa), porque trabalha com respostas objetivas.

Em geral, os questionários para esse tipo de pesquisa são montados com base na escala de Likert, o que facilita o estudo posterior por permitir que as respostas sejam traduzidas numericamente.

Quais são os 4 tipos de análise de dados?

Existem, basicamente, quatro tipos de análise de dados.

Cada um se aplica a um certo objetivo e contexto, assim como usa métodos diferentes para tratar os dados levantados.

Conheça as diferenças abaixo.

1. Análise descritiva        

O tipo de análise mais frequentemente usada, tanto no meio acadêmico quanto no empresarial, é a descritiva.

Com ela, o pesquisador fica em condições de dizer o que de fato acontece, tomando como referência dados reais.

Assim como as outras modalidades, ela está totalmente relacionada com procedimentos e técnicas de estatística descritiva, termo que é, inclusive, considerado seu sinônimo por alguns cientistas de dados.

2. Análise prescritiva                

Em um cenário mais avançado, a análise prescritiva é indicada para desenhar simulações e prever comportamentos.

Para isso, é preciso antes passar pelos outros tipos de análise, já que o objetivo desta é pautar decisões em relação ao futuro.

3. Análise preditiva                

A estatística serve não só como instrumento quantificador, como também para montar modelos e fórmulas que possam antecipar resultados.

Esse é o ponto central da análise preditiva, na qual se busca criar um padrão que explique um dado fenômeno e ajude a prever efeitos.

Isso é feito, por exemplo, por métodos como a regressão, no qual um certo fato é condicionado a um outro, podendo ou não se confirmar essa relação.

4. Análise diagnóstica

Um pouco menos difundida, mas nem por isso menos útil, temos a análise diagnóstica, usada principalmente para se detectar as causas de um certo fenômeno ou comportamento.

Trata-se de um tipo de análise no qual entram ferramentas mais específicas, com destaque para os testes A/B.

A desvantagem, nesse caso, é que os resultados podem ter sua credibilidade afetada por fatores que essa modalidade de teste não é capaz de medir, como o clima e os estados de humor, entre outros.

Como funciona o processo de análise de dados?

Embora já seja possível realizar análises de dados de formas mais simples, todo processo deve ser orientado por etapas consideradas indispensáveis.

Veja quais passos são necessários.

Identificação de um problema/questão

Toda análise de dados é centrada na resolução de uma questão, um desafio ou um problema.

Você pode, por exemplo, querer saber qual é a rede social que mais gera resultados para o seu negócio ou o que leva os seus clientes a fazer propaganda espontânea para sua marca.

Seja como for, não há análise que não seja precedida de uma ou mais perguntas, ponto indispensável para dar sentido aos passos seguintes.

Análise exploratória

Uma vez que se tenha definido o problema, passa-se à coleta dos dados.

Esses elementos, em seguida, são submetidos à análise exploratória, na qual o objetivo é tratá-los para, então, formular hipóteses com base nos resultados.

É nesta fase que se utilizam softwares de tratamento de dados como o IBM SPSS e, nos processos mais avançados, o Tableau.

Modelagem de dados

Depois de explorar as possibilidades que os dados trazem, é hora de trabalhar na sua modelagem.

Isso significa criar um modelo que possa explicar o fenômeno investigado, a partir do qual poderão ser tiradas novas conclusões ou antecipar tendências.

Apresentação dos resultados

Com um modelo definido, é hora de apresentar os resultados da análise, discutindo as suas implicações, confirmando hipóteses ou refutando-as.

É nesta etapa, ainda, que são expostas eventuais limitações enfrentadas ao longo da investigação.

Se possível, podem também ser apontados prováveis caminhos para futuras pesquisas.

É possível automatizar a análise de dados?

Como vimos, a análise de dados depende totalmente do uso de softwares capazes de tratá-los e prepará-los para dar as respostas que se esperam.

No entanto, cabe ao pesquisador/consultor tomar as decisões e orientar os rumos de uma investigação.

Por isso, a análise de dados pode ser automatizada, mas apenas na parte do tratamento.

A montagem dos modelos e das hipóteses, assim como a escolha dos indicadores de performance (KPI) cabe ao profissional que conduz o estudo.

Se você tem dúvidas sobre ferramentas e procedimentos ou se não se sente totalmente seguro sobre os próximos passos, entre em contato com a FiveActs.

Temos serviços de consultoria, treinamento e implementação que atendem perfeitamente às suas necessidades.

Conclusão

Ao considerarmos os diversos tipos de análise de dados, precisamos ter em vista que o fator humano é e sempre será fundamental, ainda que a tecnologia seja necessária.

É nesse sentido que deixamos a nossa última dica.

Conte com a consultoria da FiveActs para aplicar em sua empresa os últimos conceitos de Fast BI e tenha respostas rápidas para os seus desafios mais complexos.