Tipos de análise

A análise de dados pode ser realizada de várias formas, dependendo do objetivo que se deseja alcançar. Cada tipo de análise oferece uma perspectiva única sobre os dados e pode ajudar a responder diferentes perguntas. Abaixo estão os principais tipos de análise de dados e o que cada um pode revelar.

1. Análise Descritiva - O que está acontecendo agora

Descrição: A análise descritiva é o primeiro passo na análise de dados e se concentra em resumir e descrever as principais características dos dados. O objetivo é fornecer uma visão geral e básica das informações, ajudando a entender o que está acontecendo.

• Principais Técnicas:
  • Médias e Medianas: Calculam valores centrais dos dados.
  • Desvios Padrão: Medem a dispersão dos dados em relação à média.
  • Distribuições: Usam histogramas e gráficos de barras para mostrar como os dados estão distribuídos.
• Exemplo Prático: Se você tem dados de vendas de uma loja, a análise descritiva pode mostrar a média de vendas diárias, a mediana das vendas e a variação nas vendas ao longo do mês. Isso ajuda a entender o comportamento geral das vendas.

2. Análise Diagnóstica - Causa do que acontece agora

Descrição: A análise diagnóstica vai além da simples descrição e busca entender as causas subjacentes dos eventos ou padrões observados. O objetivo é investigar por que algo aconteceu, identificando fatores e relações que explicam os resultados.

• Principais Técnicas:
  • Correlação: Avalia a relação entre variáveis para entender como elas estão relacionadas.
  • Análise de Causa e Efeito: Identifica causas e efeitos para compreender os fatores que contribuíram para os resultados.
  • Análise de Tendências: Examina mudanças ao longo do tempo para identificar padrões.
• Exemplo Prático: Se você observou um aumento nas vendas em um determinado mês, a análise diagnóstica pode investigar se isso foi devido a uma nova campanha de marketing, uma promoção ou outro fator.

3. Análise Preditiva - O que ainda vai acontecer

Descrição: A análise preditiva utiliza dados históricos e modelos estatísticos para prever eventos futuros. O objetivo é estimar o que pode acontecer com base em padrões e tendências passadas, ajudando a tomar decisões antecipadas.

• Principais Técnicas:
  • Modelos Estatísticos: Usam técnicas como regressão para prever valores futuros.
  • Machine Learning: Algoritmos que aprendem com dados passados para fazer previsões.
  • Séries Temporais: Analisam dados ao longo do tempo para prever futuros comportamentos.
• Exemplo Prático: Usando dados de vendas passadas, você pode construir um modelo preditivo para estimar as vendas do próximo trimestre e ajustar suas estratégias de estoque e marketing de acordo.

4. Análise Prescritiva - O que fazer em relação ao que vai acontecer

Descrição: A análise prescritiva vai um passo além da preditiva, oferecendo recomendações e sugestões sobre o que fazer com base nas previsões. O objetivo é não apenas prever o futuro, mas também orientar ações para otimizar resultados.

• Principais Técnicas:
  • Otimização: Utiliza algoritmos para encontrar a melhor solução para um problema.
  • Simulações: Testa diferentes cenários para ver como mudanças podem afetar os resultados.
  • Análise de Decisão: Fornece recomendações sobre quais ações tomar para alcançar objetivos específicos.
• Exemplo Prático: Se a análise preditiva sugere um aumento nas vendas, a análise prescritiva pode recomendar aumentar o estoque, ajustar as campanhas promocionais ou investir em novos canais de marketing para maximizar os resultados.