Tipos de Análise de Dados, Benefícios e Exemplos

No mundo rico em dados de hoje, entender como analisar e extrair o valor dos insights do seu negócio é um dos principais impulsionadores do sucesso.

Um número amplamente citado de um artigo da Forrester Research diz que, em média, as empresas analisam apenas 12% de seus dados disponíveis. Você adivinhou, isso significa que os outros 88% de seus dados são desperdiçados. As razões para isso incluem a falta de ferramentas de análise, silos de dados repressivos e usuários que não sabem quais dados são valiosos e quais podem ser ignorados.

Com tantos dados e tão pouco tempo para agir sobre eles, a capacidade de saber como coletar, selecionar, organizar e entender efetivamente seus dados de negócios pode ser difícil, mas a análise de dados é uma ótima solução.

Para ajudá-lo a entender o poder da análise de dados e como você pode usá-la para aprimorar suas práticas de negócios, estamos respondendo às perguntas mais importantes sobre análise de dados:

O que é análise de dados?

A análise de dados é definida como um processo de limpeza, análise, interpretação e visualização de dados para revelar insights úteis para orientar seu processo de tomada de decisão de negócios.

Junto com a análise de dados, muitas vezes você ouvirá o termo análise de dados. A diferença entre ambos é que a análise de dados é uma ciência abrangente que abrange todo o processo de gerenciamento de dados, incluindo a própria análise de dados, uma variedade de ferramentas e técnicas usadas para mergulhar profundamente nos dados, bem como ferramentas de visualização de dados usadas para comunicar os resultados da análise de dados.

O que a análise de dados faz?

A resposta mais direta para a pergunta sobre o que a análise de dados faz é que ela ajuda a extrair insights dos dados para orientar decisões de negócios melhores e mais inteligentes. Existem vários tipos de análise de dados, dependendo da pergunta que você está tentando responder, mas o processo de análise de dados normalmente passa por cinco frases-chave:

• Identifique os dados que deseja analisar
• Coletar os dados
• Limpe os dados para análise
• Analise os dados

• Interpretar os resultados da análise de dados

Ao fazer a análise de dados, seja para posicionamento de mercado, entendimento das necessidades do cliente ou melhoria do desempenho de suas campanhas de marketing, você fornece à sua organização os insights necessários para tomar as melhores decisões possíveis e agir no momento certo, aproveitando ao máximo qualquer oportunidade.

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Por que a análise de dados é importante?

A tecnologia está mudando rapidamente a maneira como as empresas operam, e é por isso que a análise de dados é mais importante agora do que nunca. Ser orientado por dados e tomar decisões baseadas em dados é a única maneira de estar completamente confiante ao fazer escolhas sobre o futuro do seu negócio.

A análise de dados pode ajudar as empresas a:

• Melhorar aspectos específicos de seus produtos e serviços
• Tome decisões de negócios mais rápidas e informadas, apoiadas em fatos
• Obtenha uma compreensão mais profunda dos requisitos do cliente
• Analise os pontos fracos e fortes dos concorrentes e descubra oportunidades de melhorias
• Identifique maneiras de reduzir custos e aumentar os lucros
• Visualize os dados e entenda-os
• Descubra problemas de desempenho que exigem ação

Como você pode ver, a análise de dados oferece muitas Em última análise, a análise e o uso de dados da maneira certa levam a clientes mais satisfeitos, novos usuários, maior receita e uma estratégia bem-sucedida. E tudo isso faz parte da razão pela qual acreditamos que a tomada de decisão baseada em dados é o roteiro para o sucesso e uma das principais coisas em que as empresas devem se concentrar no futuro. Ele elimina completamente os sentimentos instintivos como um fator e se concentra apenas nos fatos.

Tipos de análise de dados

Estes são os 4 principais tipos de análise de dados:

Análise Descritiva (o que aconteceu)

O objetivo do tipo descritivo de análise de dados é responder à pergunta sobre o que aconteceu. Ele não tenta explicar por que isso pode ter acontecido ou o que aconteceria depois,  ele simplesmente visa fornecer um instantâneo facilmente digerível do que aconteceu no passado. Ele faz isso ordenando, manipulando e interpretando dados brutos de várias fontes de dados para transformá-los em insights úteis para o seu negócio.

A agregação de dados e a mineração de dados são as duas principais técnicas usadas na análise descritiva. A agregação de dados é o processo de coletar dados e apresentá-los em um formato resumido, enquanto a mineração de dados é a parte de análise. Na parte de análise, os analistas podem explorar os dados coletados para descobrir quaisquer padrões ou tendências. O resultado é uma representação visual de dados na forma de um gráfico, tabela ou painel.

Um dos maiores usos da análise descritiva nos negócios é rastrear KPIs (indicadores-chave de desempenho) para descrever o desempenho de uma empresa em todos os níveis. Ele pode ser usado para rastrear seus KPIs de marketing ou KPIs de CEO, tudo o que você precisa e deve ficar de olho.

Realizar uma análise descritiva é o primeiro passo para analisar seus dados e aproveitá-los ao máximo. Embora não permita prever resultados futuros ou fornecer a resposta a perguntas como por que algo aconteceu, ele organiza seus dados e os prepara para análises posteriores.

Análise diagnóstica (por que isso aconteceu)

A análise diagnóstica é um dos tipos mais poderosos de análise de dados. Depois que você já sabe o que aconteceu, o próximo passo lógico é descobrir por que isso aconteceu, e é isso que a análise diagnóstica faz. Em sua essência, o tipo de análise de dados de diagnóstico ajuda os usuários a obter uma compreensão contextual de por que algo aconteceu. Quando você está ciente de por que algo aconteceu e como aconteceu, você pode facilmente encontrar maneiras de resolver o problema.

Por exemplo, se sua análise descritiva mostrar que houve uma queda de 15% em sua taxa de abertura de marketing por e-mail para o mês de setembro, você pode descobrir o motivo realizando uma análise diagnóstica. E vice-versa, se sua análise descritiva mostrar um aumento de 40% no tráfego do site em comparação com o mês anterior, você pode realizar uma análise de diagnóstico para descobrir o que causou esse aumento positivo e como você pode eventualmente sustentar esse tráfego para o futuro.

A análise diagnóstica é uma forma de análise avançada e é caracterizada por técnicas como detalhamento, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. As empresas realizam esse tipo de análise de dados para entender as conexões entre os dados e identificar padrões de comportamento.

Análise preditiva (o que é provável que aconteça)

Como o nome sugere, a análise preditiva prevê o que provavelmente acontecerá no futuro. Ele faz isso usando os resultados da análise descritiva e diagnóstica, juntamente com ML (aprendizado de máquina) e IA (inteligência artificial). Com base em padrões e tendências descobertos nas duas análises anteriores, a análise preditiva estima a probabilidade de eventos e resultados futuros. Isso é especialmente útil para as empresas, pois permite que elas planejem com antecedência e façam estratégias com base em fatos.

A análise preditiva é usada para muito mais do que apenas previsão. Também ajuda empresas de todos os tipos de setores a detectar fraudes e reduzir o potencial de risco, melhorar as operações, desenvolver estratégias de marketing melhores e mais eficazes, melhorar o atendimento ao cliente, reduzir custos, etc.

Uma coisa importante a ser observada sobre a análise preditiva é que a confiabilidade das previsões depende muito das técnicas de análise preditiva escolhidas e da qualidade dos dados usados. A análise preditiva envolve técnicas analíticas como regressão, classificação, outliers, análise de séries temporais e muito mais. Essas técnicas exigem grandes quantidades de dados de alta qualidade e um profundo conhecimento de estatísticas e linguagens de programação como R e Python, dificultando a implementação de algumas empresas devido à falta de experiência necessária para a força de trabalho.

Felizmente, existem muitas ferramentas analíticas disponíveis para ajudar sua empresa a aproveitar a análise preditiva para desenvolver uma previsão informada de como as coisas podem se desenrolar no futuro.

Análise prescritiva (como isso vai acontecer)

O tipo de análise de dados de nível final e mais avançado é prescritivo. A análise prescritiva combina os insights de todas as análises anteriores para determinar o que deve ser feito a seguir. Ele mostra como você pode aproveitar melhor os resultados futuros que foram previstos e responder à pergunta de como você fará isso acontecer.

A análise prescritiva usa todo o espectro de técnicas complexas de ciência de dados, incluindo análises avançadas, e é a análise mais difícil de realizar. A confiabilidade da análise prescritiva depende de quão bem você executou a análise descritiva, diagnóstica e preditiva e sua precisão.

E como você pode imaginar, a análise prescritiva é a mais importante quando se trata de agir. Cada tipo de análise de dados revela insights valiosos e úteis, mas somente quando você os usa todos juntos é que você pode entender o quadro completo para garantir os melhores resultados. É ótimo saber o que provavelmente acontecerá no futuro, mas se você não identificar o que deve fazer a seguir para aproveitar ao máximo esse conhecimento, não conseguirá obter melhores resultados e expandir seus negócios.

Exemplos de análise de dados

Todos os tipos de empresas em todos os tipos de setor podem aproveitar o poder da análise de dados. Estes são alguns exemplos da vida real de como 9 setores diferentes estão colocando os dados para funcionar:

Previsão do tempo– acumula dados sobre o estado atual das condições atmosféricas, particularmente com temperatura, umidade e vento, e por meio do processo atmosférico, os analistas de dados determinam o clima esperado.

Hotéis– tente prever o número de hóspedes para uma determinada noite para maximizar a ocupação e aumentar a receita.

Companhias aéreas– use análises preditivas para definir preços de passagens e determinar os requisitos de manutenção da aeronave.

Marketing– as equipes de marketing estão usando a análise de dados para executar campanhas de marketing direcionadas, segmentando públicos.

Finanças– as instituições financeiras podem desenvolver modelos de risco de crédito, prever tendências do mercado financeiro e prever o impacto de novas políticas, leis e regulamentos nos negócios e mercados.

Manufatura– use análises preditivas para monitorar o desempenho do fornecedor, prever os requisitos de manutenção e otimizar a capacidade de produção.

Assistência médica– hospitais, médicos e outros estabelecimentos de saúde podem rastrear o tratamento de pacientes e determinar pacientes em risco de desenvolver doenças.

Segurança– protege empresas e indivíduos de hackers e cibercriminosos.

Entrega– empresas como DHL e FedEx estão usando a análise de dados para examinar os dados coletados e melhorar sua eficiência geral.

Python para análise de dados

Python é uma linguagem de programação de uso geral que consiste em estruturas de dados de alto nível, vinculação dinâmica típica e dinâmica e uma variedade de outros recursos que a tornam valiosa para o desenvolvimento de aplicativos complexos, bem como para uma análise de dados poderosa. Graças a isso, o Python se tornou a linguagem de programação mais usada para ciência de dados. Ele apresenta aos desenvolvedores uma infinidade de opções para visualizar dados e obter insights.

A visualização de dados desempenha um papel significativo no processo de análise de dados e ajuda a tornar os dados mais claros e fáceis de entender por todos os tipos de usuários, incluindo aqueles que não possuem habilidades analíticas. A representação visual de dados com ferramentas de visualização de dados Python pode ajudá-lo a identificar tendências e padrões e correlações que os usuários normalmente nunca descobrem.

Outra vantagem de usar o Python para análise de dados é que ele oferece inúmeras bibliotecas de visualização comerciais e de código aberto. Com base no tipo de dados que você possui e deseja analisar, você pode escolher entre gráficos financeiros, gráficos científicos, gráficos de negócios e muito mais.

R para análise de dados

Python é uma ótima ferramenta de análise de dados, mas a análise de dados não é seu foco principal, enquanto R é uma linguagem usada principalmente para análise de dados.

R é uma linguagem de programação e ambiente para computação estatística, análise gráfica de dados e pesquisa científica que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem vários tipos de visualizações para representar dados brutos complexos com codificação mínima. O R foi construído para demonstrar os resultados da análise estatística com o módulo gráfico base, permitindo que você crie gráficos e gráficos com facilidade.

A criação de visualizações de dados em R é uma técnica de extração de insights de dados com a ajuda das diversas funcionalidades do R, como seus fortes recursos gráficos e ampla seleção de conjuntos de dados. Assim como o Python, o R também oferece várias bibliotecas de visualização, incluindo ggplot2, que permite aos usuários criar quase qualquer tipo de gráfico e melhora a qualidade e a estética de qualquer gráfico.

Ferramentas de análise de dados

As ferramentas de análise de dados simplificam a maneira como os usuários processam e analisam dados, exploram as relações e correlações entre conjuntos de dados e identificam padrões e tendências para interpretação.

Slingshot é simultaneamente uma ferramenta de inteligência de negócios que fornece painéis e análises, uma plataforma de bate-papo para facilitar a colaboração, um software de gerenciamento de projetos e uma ferramenta de planejamento para a equipe, ajudando na propriedade, divisão de tarefas e acompanhando o progresso e/ou problemas. Conectar-se aos dados de maneira significativa, levando a ações, nunca foi tão fácil. E é disso, em última análise, que se trata a cultura orientada por dados – colocar os fatos em primeiro plano de maneira inteligente, com análise, criatividade e busca pelo sucesso.

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