Os 4 tipos de análise de dados que muitas pessoas desconhecem

Você sabia que existem quatro tipos distintos de análise de dados? Embora a análise descritiva seja a mais conhecida, a análise diagnóstica, preditiva e prescritiva também desempenham papéis fundamentais no universo dos dados. Ao dominar essas técnicas, você pode extrair insights valiosos, identificar padrões, prever tendências futuras e tomar decisões orientadas por dados. Neste artigo, exploraremos cada um desses tipos de análise em detalhes, dando exemplos de como são aplicados nos negócios.

Os 4 tipos de análise de dados que muitas pessoas desconhecem

Como mencionamos anteriormente, os quatro tipos de análise de dados são: descritiva, diagnóstica, preditiva, e prescritiva. Cada uma possui um grau de complexidade para serem conduzidas, mas também apresentam maior valor para o negócio, pois deixam de ser apenas informativas para se tornarem ferramentas de tomada de decisão. Vamos entrar em detalhe em cada uma delas.

Análise descritiva: o que está acontecendo?

A análise descritiva foca em responder à pergunta: "O que está acontecendo?" ou "O que aconteceu?". É a abordagem mais direta, resumindo e simplificando características de conjuntos de dados complexos através de visualizações interativas ou não.

Para implementar a análise descritiva, analistas e cientistas de dados geralmente seguem cinco passos:

1. Definir objetivos claros ou áreas de interesse.

2. Coletar dados relevantes.

3. Limpar os dados para obter resultados precisos.

4. Aplicar técnicas estatísticas avançadas para condensar grandes conjuntos de dados em resumos concisos.

5. Reportam para o negócio através de ferramentas de BI ou relatórios.

A análise descritiva oferece uma perspectiva baseada em dados sobre operações. Alguns casos de uso populares incluem:

• Gestão de relacionamento com clientes: analisar dados de clientes, incluindo pesquisas passadas e formulários de feedback, para obter insights sobre como os clientes interagem com seus produtos/serviços e o que esperam.

• Relatórios financeiros: equipes financeiras utilizam a análise descritiva para resumir grandes volumes de dados transacionais e avaliar a saúde financeira da organização.

• Gestão da cadeia de suprimentos: monitorar métricas da cadeia de suprimentos e avaliar tempos de espera históricos para entender as causas de atrasos e identificar oportunidades de economia de custos.

Análise diagnóstica: por que isso aconteceu?

A análise diagnóstica examina dados passados para identificar as causas raiz de um resultado específico, respondendo à pergunta: "Por que isso aconteceu?".

Este tipo de análise explora a relação entre variáveis e utiliza métodos estatísticos para identificar as causas de eventos específicos. Existem diferentes formas de conduzir essa análise, mas geralmente elas possuem algumas etapas em comum, como:

1. Definição do problema.

2. Coleta de dados relevantes.

3. Pré-processamento dos dados.

4. Aplicar métodos estatísticos.

5. Utilizar ferramentas de BI para visualizar os dados.

6. Interpretar os dados e compartilhar suas descobertas.

A análise diagnóstica ajuda as organizações a identificar áreas de melhoria e otimizar processos de negócios. Alguns exemplos:

• Otimização de tratamentos de pacientes: analisar registros médicos para identificar padrões que levam a condições ou resultados específicos.

• Retenção de clientes: identificar razões para a rotatividade de clientes e implementar ações para melhorar a retenção.

• Tráfego de sites: analisar o comportamento dos usuários em um site para identificar e resolver problemas que causam quedas de tráfego.

Análise preditiva: o que pode acontecer a seguir?

A análise preditiva usa dados históricos para responder à pergunta: "O que pode acontecer a seguir?". Este modelo é utilizado para prever resultados futuros, encontrar padrões e identificar riscos ou oportunidades de crescimento.

A análise preditiva utiliza modelagem estatística e técnicas de machine learning para analisar grandes conjuntos de dados. Geralmente ela segue os mesmos passos das análises descritivas e de diagnóstico, mas gasta mais tempo na parte de preprocessamento dos dados para serem utilizados por modelode de ML.

Na análise preditiva, outra etapa muito trabalhada é justamente a de modelagem, onde diferentes tipos de modelos são treinados e avaliados para entender se conseguiram aprender o padrão dos dados.

Alguns exemplos de análise preditivas são:

• Gestão de inventário: prever a demanda do consumidor para produtos e realizar previsões de vendas.

• Pontuação de crédito: fazer previsões sobre a capacidade de um cliente de pagar um empréstimo com base no histórico de crédito.

• Previsão de vendas: estimar a receita futura de vendas e a demanda do cliente com base em dados históricos e análise de mercado.

Análise prescritiva: o que devemos fazer?

A análise prescritiva ajuda os tomadores de decisão a identificar o melhor curso de ação para alcançar seus objetivos de negócios. Este modelo responde à pergunta: "O que devemos fazer?".

Geralmente, as análises preditivas e prescritivas andam juntas, uma vez que o resultado de uma é utilizado como entrada para a outra. Por exemplo, em um modelo de score de crédito, a resposta para “O que devemos fazer?" pode ser selecionar um produto para oferecer para o cliente, ou até mesmo negar o empréstimo.

Todo modelo de Machine Learning precisa ter uma decisão que possa ser utilizada pelo negócio. Esse é o maior impacto que essa solução sempre irá gerar. E, tão importante quanto a decisão a ser feita é acompanhar o impacto dela. Então na análise prescritiva é importante entender como você irá monitorar o sucesso ou não dessa decisão.

Conclusão

Cada um dos quatro tipos de análise de dados - descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva - desempenha um papel crucial na tomada de decisões baseada em dados. Ao compreender suas diferenças e aplicações, você estará melhor equipado para extrair insights valiosos e impulsionar o sucesso da sua organização.

Com a combinação certa de conhecimento, ferramentas e suporte da comunidade, você estará no caminho certo para se tornar um especialista em análise de dados e gerar um impacto significativo na sua organização.