Tipos de Análise de Dados

Fala galera do mundo dos dados! É muito bom fazer uma análise de dados para tirar insights sobre o negócio. Mas vocês sabiam que existem vários tipos de análise de dados? E que é muito importante saber diferenciar cada uma delas para o momento de dados na empresa? Trago hoje para vocês os quatro tipos de análise de dados, para que você entenda cada uma delas. 

São elas, a análise descritiva, a análise diagnóstica , a análise preditiva e a análise prescritiva. Cada uma das análises tem a sua complexidade, quanto maior é essa complexidade, maior será o valor entregue ao negócio. Primeiramente vamos entender o que é analise de dados, benefício e objetivo e na sequêcia, conferi os detalhes de cada tipo de análise de dados.

O que é Análise de Dados

Análise de Dados é o processo de examinar, limpar, transformar e interpretar conjuntos de dados para descobrir informações valiosas, tendências e insights. Essa prática ajuda na tomada de decisões informadas e na compreensão de fenômenos complexos por meio de dados.

Benefícios da Análise de Dados

Os benefícios do processo de análise de dados incluem a capacidade de identificar padrões, prever tendências futuras, tomar decisões embasadas em evidências, melhorar a eficiência operacional, otimizar recursos e identificar oportunidades de negócios. A análise de dados também permite a detecção de problemas e a criação de soluções baseadas em dados.

Objetivos da Análise de Dados

O objetivo da análise de dados é extrair informações úteis e insights a partir de conjuntos de dados, com o intuito de apoiar a tomada de decisões e a resolução de problemas. Isso abrange uma variedade de objetivos, desde entender o comportamento do cliente até melhorar processos de produção.

Tipos de Análise de Dados

Existem diversos tipos de análise de dados aqui vamos focar nos 4 principais, descritiva, diagnóstica, preditiva e a prescritiva. Partiu detalhes de cada uma delas.

Análise descritiva 

Quando falamos em análise descritiva, queremos responder “o que aconteceu?”. Logo estamos falando do passado, dessa forma os dados podem explicar ou descrever os fatos ocorridos. 

Assim é possível entender o negócio a partir de todos os dados gerados no passado. Permitindo a construção de relatórios e dashboards para medir os resultados e acompanhar métricas.

Análise diagnóstica 

Da mesma forma da análise descritiva, a análise diagnóstica refere-se também ao passado. Porém, ela busca responder “o que causou?” determinado fato. Assim, buscando nos dados uma relação de causa e efeito, para explicar os fatos.

Essa não é uma tarefa trivial, não está ali claro nos dados. É uma busca incessante atrás de respostas, a fim de encontrar erros e também acertos.

Análise preditiva 

Até aqui, analisamos os dados para entender o passado, com as análises descritiva e diagnósticas. Mas na análise preditiva, a ideia é prever o futuro, com o objetivo de saber “o que pode acontecer?”. Sendo assim, há uma busca por padrões na base de dados, padrões esses, que caso se repitam, teremos previsões futuras bastante assertivas.

Os modelos de predição, não vão resolver tudo e nem vão acertar sempre. Isso precisa estar bem claro para o negócio!!! Mas é uma grande vantagem competitiva se feito de forma correta e com dados precisos.

Análise prescritiva 

A evolução da análise preditiva é justamente a análise prescritiva. Olhando para uma visão do futuro para decidir “o que precisamos fazer?” a partir de determinados padrões. Dessa forma a prescrição, são recomendações para os modelos de predição (preferencialmente, de forma automatizada.)

Para alcançar esse tipo de análise o negócio deve ser suficientemente maduro nas análises e decisões baseadas em dados. Aqui estamos falando de decisões automatizadas baseadas em modelos de machine learning.

Processo dos tipos de análise de dados 

Agora que já conhecemos os tipos de análise de dados, dá para perceber que estamos falando de um processo evolutivo. Os diferentes tipos de análises, se completam e amadurecem conforme a evolução da empresa nos seus processos com dados.

À medida que os tipos de análise ficam mais robustos, diminui-se a influência humana no processo de tomada de decisão, até atingir a ação automatizada baseada nos dados. Essa variação nos tipos de análise pode ser observada na imagem abaixo.

A imagem reflete bem a evolução do processo de análise de dados! Quanto mais complexa, mais valor gera ao negócio.

Exemplo dos tipos de análise de dados 

Para exemplificar os tipos de análise de dados, temos 2 exemplos de negócios na imagem abaixo, uma empresa de venda de automóveis e uma de venda de imóveis:

Empresa de venda de automóveis aplicando os 4 tipos de análise de dados

Ao fazer uma análise descritiva foi possível saber das vendas dos últimos anos, dessa forma descrevemos como se comportaram as vendas no período. Mas alguma coisa pode ter influenciado nas vendas? Então, com uma análise diagnóstica foi encontrada a campanha que gerou mais vendas. E para precificar melhor os carros das lojas? Foi feita uma análise preditiva e criado um modelo de machine learning para descobrir o melhor valor para vender os carros das lojas. E para vendas no crédito, como saber se os clientes têm potencial de pagamento? Uma análise prescritiva a partir do perfil dos clientes fazem a aprovação do crédito de forma automatizada.

Empresa de venda de imóveis aplicando os 4 tipos de análise de dados

Ao fazer uma análise descritiva foi possível descobrir quais são os tipos de imóveis mais vendidos. Algum fator externo pode influenciar os tipos de imóveis mais vendidos? Então, com uma análise diagnóstica foi encontrado um aumento de determinado tipo de imóvel devido a pandemia de COVID-19. E é possível fazer uma recomendação do melhor tipo de imóvel para os clientes? Foi feita uma análise preditiva e criado um modelo de machine learning para recomendar imóveis de acordo com o perfil dos clientes. E para otimizar os custos com campanhas pagas? Uma análise prescritiva a partir da performance das campanhas que aumenta ou reduz a verba de acordo com as campanhas ativas, assim otimizando os custos e aumentando as performances.

Assim, como os exemplos citados acima, podemos aplicar os  tipos de análise de dados nos mais diversos tipos de negócio. Sempre prezando pela qualidade dos dados, montando uma equipe com profissionais qualificados para tomar decisões baseadas em dados de forma assertiva.

Tipos de Análise de Dados ao Cubo

Agora conhecem os quatro tipos de análise de dados, e entende um pouco de cada uma delas. São elas, a análise descritiva, a análise diagnóstica , a análise preditiva e a análise prescritiva. Cada uma das análises tem sua aplicação e todas entregam algum o valor entregue ao negócio. O mais importante é saber quando aplicar cada tipo de análise de dados. Portanto, fechamos mais um conteúdo e espero que contribua para a sua jornada! Um abraço e até próxima.

Conteúdos ao Cubo

Se você curtiu o conteúdo, lá no Dados ao Cubo tem muito mais. Então, deixo algumas sugestões de conteúdos que você pode encontrar por lá, sempre falando sobre o mundo dos dados.

• Conectar Banco de Dados MySQL com Python
• Manipular Dados no MySQL com Pandas
• Introdução à Gramática dos Gráficos com plotnine
• Compreendendo Agile BI – Parte I
• Agile BI na Prática – Parte II
• BI do Problema ao Dashboard
• Regressão com scikit-learn

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