Muitas informações são geradas por segundo no modelo atual do mercado, isso porque cada vez mais temos acessos a diversos tipos de métricas, como o comportamento de clientes e concorrentes. Assim, conseguir fazer uma boa análise de dados tem se tornado indispensável para qualquer empresa se manter competitiva.

Para as empresas, saber interpretar esses dados gerados da forma correta e saber criar planos de ação para eles, pode ser uma oportunidade para se destacar e aumentar seus lucros.

Então, neste artigo vamos abordar mais sobre os tipos de análise de dados e como estruturar para o seu negócio por meio dos tópicos:

  • O que é a análise de dados e por que é importante?;

  • Os 4 tipos de análise de dados;

  • Como estruturar a análise de dados;

  • Ferramentas para análise de dados;

  • Linguagens mais usadas pelos cientistas de dados;

  • Aplicações da análise de dados;

  • Aprenda mais sobre as ferramentas de análise de dados.

 

O que é a análise de dados e por que é importante?

 

A análise de dados é o ato de transformar dados em informação. O grande acúmulo de dados sem o tratamento adequado não garante competitividade. Assim, a relevância da análise de dados se encontra justamente em interpretar as informações e conseguir elaborar estratégias a partir delas.

Entender e estruturar uma boa análise de dados garante à empresa uma melhor tomada de decisão. Dessa forma, a capacidade de prever, mesmo que parcialmente, o comportamento do consumidor é muito apreciada. Da mesmo forma, há como vislumbrar o  comportamento do mercado, usando como base padrões do passado.

Além disso, é possível incrementar sistemas computacionais para analisar dados em tempo real. No caso de avaliar o valor de ações, por exemplo, essa técnica é muito importante.

Vamos conhecer os 4 tipos de análise de dados.

 

Os 4 tipos de análise de dados 

 

A análise de dados possui, em resumo, duas etapas. A primeira etapa é descritiva e visa averiguar o que já ocorreu no sistema estudado e também serve para fazer análises diagnósticas, apresentando possíveis correlações dos dados. 

A segunda camada diz respeito às análises prescritivas e preditivas. Elas são mais aprofundadas e mais importantes que as análises da primeira camada. Porém, é importante realizar ambas, pois são complementares.

Vamos entender melhor cada uma das análises descritas aqui.

 

Análise preditiva

A análise preditiva é a mais utilizada e conhecida. Ela pode ser feita para prever o comportamento do mercado, assim como padrões de consumo e outras informações relacionadas.

Utiliza-se análise estatística, juntamente com dados históricos e inteligência artificial para uma boa predição. Ela indica possíveis riscos e/ou oportunidades que podem estar próximos.

Todas as grandes empresas utilizam esta análise. A Amazon é uma das que possuem o melhor desenvolvimento nesta área.

Por meio de dados coletados, ela consegue elaborar estratégias de marketing eficientes. Assim, atinge em cheio seus objetivos, sempre apresentando o que queremos comprar.

O ápice desta tecnologia da informação está no Anticipatory Shipping Model utilizado pela gigante. O modelo de entrega antecipado consegue prever o que será pedido, direcionando o produto para armazéns próximos ao consumidor.

 

Análise prescritiva

A análise prescritiva busca determinar o que irá ocorrer ao se tomar uma certa atitude. Dessa forma, ela precisa do elemento humano para se tornar realidade. Sua função é apontar o caminho para que tudo ocorra da forma correta.

Essa análise é a mais complexa dentre as 4, pois o profissional não só deve dominar técnicas de data science, como também entender muito bem do negócio em questão.

Esse método é utilizado principalmente pelo YouTube. Com ele, é possível construir uma sequência de vídeos que será irresistível para o usuário.

 

Análise descritiva

A análise descritiva tem sua aplicação majoritária em bancos. Seu uso no processo de análise de crédito é extremamente importante para o banco, pois é possível saber o risco envolvido na ação. Como resultado, temos definidas as taxas de juros.

Ela é indicada para entender o impacto das decisões no presente, por meio de visualização de dados, mas sem julgamento de valor. Assim, ajuda a tomar decisões imediatas com segurança e tranquilidade.

 

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica, como o próprio nome sugere, é usada para indicar o impacto e alcance de uma tomada de decisão. Dessa forma, é possível aperfeiçoar estratégias, agregando valor à empresa.

Sua aplicação tem destaque nas vendas, e quando unida à análise preditiva, têm grande impacto nos lucros.

 

Como estruturar a análise de dados

 

A grande parte das empresas usa bancos de dados em sua gestão. No entanto, mesmo com este aparato computacional, temos muitos problemas na hora de entender os números.

Nesse caso, os dados coletados podem ser organizados em conjuntos de dados, para posteriormente fazer análises. Isso permite uma melhor visualização do Big Data, tornando-o mais compreensível.

Para estruturar a análise de dados corretamente, deve-se seguir os passos descritos abaixo:

  • Coletar dados;

  • Agrupar dados por tópicos;

  • Utilizar uma ferramenta para procurar por correlações nos dados;

  • Montar gráficos com informações encontradas pela correlação;

  • Interpretar os gráficos de acordo com o sistema analisado;

  • Montar um relatório de análise.

A coleta de dados pode ocorrer de diversas formas, como questionários e pelo sistema de estoque da empresa.O agrupamento de dados por tópicos é importante para facilitar a correlação dos dados.

Com os dados devidamente separados, é possível realizar uma análise mais precisa. Os gráficos devem ser montados tanto dos dados sem correlação quanto dos relacionados. Dessa forma fica mais fácil entender o comportamento do sistema analisado.

Por fim, a interpretação e criação do relatório são fundamentais para os gestores da empresa. Tudo deve ficar bem explicado, indicando resultados importantes e possíveis usos estratégicos.

 

Ferramentas para análise de dados

 

Existem várias ferramentas para análise de dados, mas aqui listamos apenas 3 das mais conhecidas.

 

Excel

excel é de longe a ferramenta mais utilizada pelo mercado. A prova disso é sua exigência na maioria das vagas de emprego. Contando com uma linguagem de programação própria, o VBA, consegue realizar tarefas de alta complexidade. Isso inclui desenvolver softwares simples e até extração de dados da web.

tabela dinâmica é o recurso mais poderoso do excel quando o assunto é análise de dados. Com apenas alguns comandos, é possível obter bons insights dos dados coletados.

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Power BI

Power BI é uma ferramenta focada em Business Intelligence, sendo possível fazer análises poderosas com ela. Possui uma versão gratuita, sendo muito boa para análises menores. Sua versão paga conta até mesmo com envio de relatórios por aplicativos mobile.

Power BI foi feito pensando em ciência de dados e integração de sistemas. Portanto, é capaz de analisar os dados, elaborar dashboards e ainda enviá-las para colaboradores.

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SAS

A ferramenta SAS é a mais utilizada no mundo. Esta empresa foi pioneira no ramo de business intelligence, e conta com diversas aplicações nessa área.

Dentre os principais serviços oferecidos por ela, podemos citar: geração de relatórios, gerenciamento de arquivos, análise estatística, recuperação de dados e acesso a banco de dados.

Outro ponto importante é a capacidade do sistema SAS de trabalhar com qualquer banco de dados. Dessa forma, o formato do banco não é um problema para a empresa. Até mesmo banco de dados descontinuados podem ser acessados. 

 

Linguagens mais usadas pelos cientistas de dados

 

Muitas vezes, apenas a utilização de um software não garante um bom trabalho de análise. Assim, em alguns casos, construir seu próprio programa é uma alternativa a ser explorada. Conheça as 3 principais linguagens de programação utilizadas para Big Data.

ilustração de uma tela de programação

 

Python

A linguagem de programação Python foi adotada por cientistas de dados do mundo todo. Essa adoção contribuiu para ela ser o que é hoje: a linguagem mais poderosa nessa área.

Python conta com as melhores bibliotecas de análises do mercado. O NumPy, Pandas, MatplotlibSciPySeaborn e diversas outras bibliotecas agilizam muito o trabalho na ciência de dados.

Além disso, é uma linguagem gratuita e que conta com uma comunidade gigantesca. O diferencial do Python é sua ótima curva de aprendizado, sendo possível ir de leigo a intermediário em pouco tempo.

Python também conta com ferramentas para extração de dados da Web. O Scrapy, por exemplo, é um framework muito utilizado para coletar informações de sites. Tudo é feito de forma automatizada, podendo ser salvo em bancos de dados.

 

R

O R é utilizado para análise de dados há muito tempo, contando com vários pacotes públicos nessa área. Suas bibliotecas garantem uma análise robusta, além de ter uma boa integração com outras linguagens de programação, como Java e C.

Além de realizar análises estatísticas, que é sua especialidade, também consegue criar ótimos gráficos. Outro ponto interessante do R é sua aplicabilidade em redes neurais e IA (Inteligência Artificial).

O principal motivo para a linguagem R ficar atrás do Python é pela diversidade de aplicações do Python, sendo uma linguagem mais genérica e simples.

 

MatLab

MatLab é uma linguagem de programação baseada em C, contando com boa velocidade de execução. Possui uma vasta biblioteca para análise estatística, mas como é pago, não conta com uma grande comunidade.

Suas bibliotecas são otimizadas para entregar o resultado no melhor tempo possível. No entanto, todas as vantagens que possui sobre o Python e o R são contestadas pelo seu preço.

 

Aplicações da análise de dados

 

Como foi apresentado ao longo do texto, existem diversas aplicações para a análise de dados. Quando unimos ela com meios de captura de dados, como os disponíveis em Python, por exemplo, temos uma ferramenta fundamental para inteligência de negócios.

A lista abaixo resume as aplicações das técnicas utilizadas na análise de dados.

  • Correlação de dados;

  • Fácil visualização de informação;

  • Aplicação na área financeira;

  • Predição do comportamento do consumidor;

  • Predição do comportamento do mercado;

  • Ter insights acerca de algum sistema.

 

Aprenda mais sobre as ferramentas de análise de dados

 

Agora que você sabe como é estruturada uma análise de dados e sua importância, está na hora de aprender mais sobre as ferramentas necessárias para trabalhar nessa área.

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