Tipos de análise de dados: quantos existem e quais são?

A análise de dados é uma parte vital do sucesso das empresas actuais, uma vez que, quando utilizada de forma eficaz, permite compreender melhor o nível de produtividade num determinado período e tomar decisões informadas, o que minimiza os riscos. A ciência dos dados percorreu um longo caminho desde a sua criação em 1962 e, atualmente, os especialistas têm muitas formas de os recolher, estudar e utilizar numa grande variedade de sectores.

Quais são os tipos de análise de dados?

Embora esta ciência esteja dividida em categorias, todas elas estão ligadas umas às outras e têm a capacidade de se complementarem. Existem cinco tipos de análise de dados: descritiva, exploratória, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Vejamos cada um deles.

1 – Análise descritiva

Este é o tipo mais simples e mais comum entre as empresas, e é a base para toda a interpretação de dados. A análise descritiva responde à pergunta “o que aconteceu?” num determinado período, resumindo os dados anteriores. Este tipo de análise é normalmente utilizado principalmente para acompanhar os indicadores-chave de desempenho (KPI) estabelecidos por cada empresa.

2 – Análise exploratória

Também conhecida como estatística exploratória ou análise estatística, investiga e avalia dados sobre os quais temos pouco conhecimento para identificar padrões ou relações. Uma análise exploratória tem como objetivo encontrar informações relevantes para a empresa em dados que não podem ser detectados tão facilmente na análise descritiva.

3 – Análise de diagnóstico

Este tipo de análise responde à pergunta “porque é que isto aconteceu?” com base nas descobertas feitas na análise descritiva. Os analistas de dados aprofundam os resultados para encontrar as causas dos padrões de comportamento, o que constitui uma informação de grande valor para as empresas, especialmente as dedicadas ao Marketing e ao Comércio. A análise de diagnóstico também funciona para detetar e corrigir problemas rapidamente.

4 – Análise preditiva

Tenta responder à pergunta “o que é provável que aconteça?” com base em dados passados e fazer estimativas sobre resultados futuros. Este tipo de análise é um pouco mais complexo, uma vez que se baseia na modelação estatística (uma ferramenta baseada na Matemática onde se combinam dados qualitativos e quantitativos), o que requer tecnologia adicional e profissionais especializados para fazer previsões correctas. A análise preditiva pode ser usada, por exemplo, para avaliar riscos, prever vendas e segmentar clientes.

5 – Análise prescritiva

É uma combinação de todos os tipos de análise de dados acima referidos, que determina a ação a tomar para eliminar um problema (atual ou futuro) ou tirar o máximo partido de uma tendência, ou seja, a análise prescritiva é utilizada para melhorar a tomada de decisões. A sua aplicação é também algo complexa, uma vez que utiliza ferramentas e tecnologias de análise avançadas, como a aprendizagem automática, as regras de negócio e os algoritmos, sendo a Inteligência Artificial (IA) o exemplo perfeito para o efeito.

Cada um destes tipos de análise de dados está ligado e, em certa medida, é interdependente. Embora cada um tenha uma finalidade diferente e forneça informações específicas, às vezes é essencial trabalhar com mais de um de cada vez e isso requer muito conhecimento no setor, bem como uma série de habilidades, como atendimento ao cliente. detalhe, organização e pensamento crítico.

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