Análise de dados estatísticos

Dados e informações são sem dúvida um dos recursos mais importantes para qualquer projeto ou empresa. Graças à compilação e posterior análise podemos tomar decisões que otimizam o nosso projeto e o fazem crescer.

Mas... O que é exatamente a análise de dados e como ela é realizada? Neste artigo contamos tudo o que você precisa saber para ter uma ideia de como os dados e informações são analisados.

A análise de dados é definida como um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões de negócios. O objetivo da análise de dados é extrair informações úteis dos dados e tomar a decisão com base na análise dos dados.

Um exemplo simples de análise de dados é quando tomamos alguma decisão no nosso dia a dia, pensando no que aconteceu da última vez ou no que vai acontecer ao escolher aquela decisão específica. Isso nada mais é do que analisar nosso passado ou futuro e tomar decisões com base nisso. Para fazer isso, coletamos as memórias do nosso passado ou os sonhos do nosso futuro. Isso nada mais é do que análise de dados. A mesma coisa que um analista faz para fins comerciais é chamada de análise de dados.

Neste tutorial, você aprenderá:

Para expandir o seu negócio, até mesmo para expandir a sua vida, às vezes tudo que você precisa é de Análise!

Se o seu negócio não está crescendo, você deve olhar para trás e reconhecer seus erros e fazer um plano novamente sem repeti-los. E mesmo que o seu negócio esteja crescendo, você precisa olhar para frente para fazer o negócio crescer ainda mais. Tudo o que você precisa fazer é analisar seus dados e processos de negócios.

As ferramentas de análise de dados facilitam aos usuários o processamento e a manipulação de dados, a análise de relacionamentos e correlações entre conjuntos de dados e também ajudam a identificar padrões e tendências para interpretação. Aqui está uma lista completa de ferramentas usadas para análise de dados em pesquisa.

Existem vários tipos de técnicas de análise de dados dependendo do negócio e da tecnologia. Porém, os principais métodos de Análise de Dados são:

A análise de texto também é conhecida como mineração de dados. É um dos métodos de análise de dados para descobrir um padrão em grandes conjuntos de dados usando bancos de dados ou ferramentas de mineração de dados. É usado para transformar dados brutos em informações comerciais. Existem no mercado ferramentas de Business Intelligence que são utilizadas para a tomada de decisões estratégicas de negócios. No geral, oferece uma maneira de extrair e examinar os dados e derivar padrões e, eventualmente, interpretação dos dados.

A análise estatística mostra "O que há de errado?" usando dados anteriores na forma de painéis. A Análise Estatística inclui a coleta, análise, interpretação, apresentação e modelagem de dados. Analisa um conjunto de dados ou uma amostra de dados. Existem duas categorias deste tipo de análise: análise descritiva e análise inferencial.

analisa dados completos ou uma amostra de dados numéricos resumidos. Exibe a média e o desvio para dados contínuos, enquanto a porcentagem e a frequência para dados categóricos.

analisa amostras de dados completas. Neste tipo de análise, diferentes conclusões podem ser obtidas a partir dos mesmos dados, selecionando amostras diferentes.

A análise diagnóstica mostra "Por que isso aconteceu?" encontrar a causa a partir das informações encontradas na Análise Estatística. Esta análise é útil para identificar padrões de comportamento dos dados. Se um novo problema surgir em seu processo de negócios, você poderá pesquisar esta Análise para encontrar padrões semelhantes desse problema. E você pode ter a possibilidade de usar receitas semelhantes para novos problemas.

A análise preditiva mostra “o que provavelmente acontecerá” usando dados anteriores. O exemplo mais simples de análise de dados é que se no ano passado comprei dois vestidos com base nas minhas poupanças e se este ano o meu salário aumentar o dobro, então posso comprar quatro vestidos. Mas, claro, não é assim tão fácil porque é preciso pensar noutras circunstâncias, como a possibilidade de os preços das roupas aumentarem este ano ou de, em vez de vestidos, quereres comprar uma bicicleta nova, ou de precisares de comprar uma casa.

Neste caso, a Análise faz previsões sobre resultados futuros com base em dados atuais ou passados. A previsão é apenas uma estimativa. Sua precisão é baseada na quantidade de informações detalhadas que você possui e na profundidade com que você as aprofunda.

O Prescritive Analytics combina insights de todos os Analytics anteriores para determinar que ação tomar em um problema ou decisão atual. A maioria das empresas orientadas a dados usa Análise Prescritiva porque a Análise Preditiva e Descritiva não é suficiente para melhorar o desempenho dos dados. Com base em situações e problemas atuais, analisam dados e tomam decisões.

O processo de análise de dados nada mais é do que coletar informações por meio de um aplicativo ou ferramenta adequada que permite explorar os dados e encontrar neles um padrão. A partir dessas informações e dados, decisões podem ser tomadas ou conclusões definitivas podem ser obtidas.

A análise de dados consiste nas seguintes fases:

Em primeiro lugar, você deve pensar por que deseja fazer essa análise de dados. Tudo que você precisa é descobrir a finalidade ou objetivo de fazer a análise de dados. Você tem que decidir que tipo de análise de dados deseja fazer. Nesta fase você tem que decidir o que analisar e como medir, você tem que entender porque está investigando e quais medidas você deve usar para fazer essa análise.

Após a coleta de requisitos, você terá uma ideia clara do que deve medir e quais devem ser suas conclusões. Agora é a hora de coletar os dados com base nos requisitos. Depois de coletar os dados, lembre-se de que os dados coletados devem ser processados ​​ou organizados para análise. Ao coletar dados de diversas fontes, você deve manter um registro da data da coleta e da fonte dos dados.

Agora, os dados coletados podem não ser úteis ou podem ser irrelevantes para o seu objetivo de análise, por isso devem ser limpos. Os dados coletados podem conter registros duplicados, espaços em branco ou erros. Os dados devem estar limpos e livres de erros. Esta fase deve ser realizada antes da análise, pois, graças à limpeza dos dados, o resultado da análise ficará mais próximo do resultado esperado.

Depois que os dados são coletados, limpos e processados, eles estão prontos para análise. Ao manipular os dados, você pode descobrir que possui as informações exatas de que precisa ou que precisa coletar mais dados. Durante esta fase, você pode usar ferramentas e software de análise de dados para ajudá-lo a compreender, interpretar e tirar conclusões com base nos requisitos.

Depois de analisar os dados, é hora de interpretar os resultados. Você pode escolher como expressar ou comunicar sua análise de dados, seja simplesmente com palavras ou talvez com uma tabela ou gráfico. Em seguida, use os resultados do seu processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação.

A visualização de dados é muito comum na vida cotidiana; Muitas vezes aparecem na forma de tabelas e gráficos. Em outras palavras, os dados são exibidos graficamente para que o cérebro humano possa compreendê-los e processá-los com mais facilidade. A visualização de dados é frequentemente usada para descobrir fatos e tendências desconhecidos. Observando relacionamentos e comparando conjuntos de dados, você pode encontrar uma maneira de descobrir informações significativas.