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Guia completo de métodos e técnicas de análise de dados para negócios.

 

Tabela de conteúdos

 

 

No nosso mundo rodeado por dados, saber como analisar e extrair informações úteis dos nossos insights de negócio é uma das principais coisas que trazem sucesso para uma empresa.

 

Tirando o fato da quantidade de dados que geramos todos os dias, apenas 0.5% desses dados são analisados e utilizados para descobrir insights e melhorias. Embora isso não pareça muito, considerando a quantidade de informações digitais que temos disponível em mãos, meio porcento já é bastante é faz bastante diferença.

 

Com tantos dados e pouco tempo, saber como coletar, curar, organizar e tirar algum sentido dessas informações que podem melhorar seu negócio pode ser um trabalho difícil, porém existem as técnicas de análise de dados para resolver esse problema.

 

Para fazer você entender o potencial da análise, o significado e como você pode utilizá-la para melhorar suas práticas na empresa, nós respondemos várias perguntas para você. Não iremos só explorar as técnicas e métodos de análise de dados, mas também iremos mostrar vários tipos de análise de dados e como fazer elas no mundo real com um blueprint de 15 passos para o sucesso.

 

O que é a Análise de dados

 

 

O que é a análise de dados? Análise de dados, é o processo de coleta, modelagem e análise de dados que irão dar suporte para as tomadas de decisões. Existem diversas técnicas e métodos para fazer análise de dados dependendo do mercado e o objetivo da análise.

 

Todos esses métodos de análise de dados são grandemente baseados em duas áreas principais: Métodos quantitativos e qualitativos.

 

Leia esse artigo até o final para entender as diferentes técnicas de análise de dados, e também métodos de pesquisa quantitativa assim como insights qualitativos tudo isso irá dar aos seus esforços de análise de informação uma direção mais clara e definida.

 

Porque a análise de dados é importante?

 

 

Antes de começarmos a falar das categorias de análise de dados juntamente com os seus métodos e técnicas, você primeiro precisa compreender o potencial que a análise de dados pode trazer para a sua empresa.

 

Vamos começar com os clientes, sem dúvidas o elemento mais importante de qualquer empresa. Se você utilizar a análise de dados para ter uma visão em 360º de todos os aspectos do seu cliente, você irá compreender quais canais eles utilizam para se comunicar com você, sua demografia, interesses, hábitos, comportamentos de compra e muito mais.

 

No longo termo, irá trazer sucesso para as suas estratégias de marketing e marketing digital, irá te permitir identificar potenciais clientes e evitará que você gaste recursos com o público errado. Você também pode avaliar a satisfação do seus clientes analisando a review dos seus clientes ou a performance do departamento de serviço ao cliente.

 

De uma perspectiva de gerenciamento, você também pode se beneficiar a partir da análise de seus dados, pois fará com que você tome decisões baseadas em dados ao invés de simplesmente intuição. Por exemplo, você pode saber onde investir seu capital, detectar oportunidades de crescimento, prever seus rendimentos ou enfrentar situações incomuns antes de ela se tornarem problemas.

 

7 Métodos essenciais de análise de dados

 

 

Antes de falarmos dos 7 métodos, seria importante primeiro falarmos rapidamente das categorias principais de análise. Começando pela análise descritiva até a análise prescritiva, a complexidade e esforços de avaliação de dados aumentam, mas também o seu valor para a empresa também aumenta.

 

a) Análise descritiva: O que aconteceu.

 

A análise descritiva é o ponto de início de todo processo análitico, e busca responder a pergunta de “o que aconteceu?” e faz isso ordenando, manipulando e interpretando dados de variadas fontes para transformar em insight valioso para o seu negócio.

 

Fazer a análise descritiva é essencial, pois permite apresentarmos o nosso dado de uma forma significativa. Mas é importante deixar claro que essa análise não irá te permitir prever resultados futuros ou responder perguntas sobre o porquê de algo acontecer, mas irá deixar seus dados organizados para conduzir as análises futuras.

 

b) Análise exploratória – Como explorar o relacionamento dos dados.

 

Como o próprio nome sugere, o principal objetivo da análise exploratória é explorar. Antes disso não existe nenhuma noção do relacionamento entre os dados e as variáveis. Uma vez que o dado for investigado, a análise exploratória irá permitir você encontrar conexões e gerar hipóteses e soluções para problemas específicos. Uma área típica onde se aplica a análise exploratória é na mineração de dados ou data mining.

 

c) Análise de diagnóstico – Porque isso aconteceu.

 

Um dos mais poderosos tipos de análise de dados. Análise de diagnóstico de dados empodera analistas e executivos pelo fato de ajudar os mesmos a ganharem uma compreensão contextual firme do porque algo aconteceu. Se você sabe o porque algo aconteceu e como aconteceu, você será capaz de apontar exatamente as soluções para enfrentar um problema ou desafio.

 

Análise de diagnostico é feita para dar respostas diretas e práticas para perguntas específicas.

 

d) Análise preditiva – O que irá acontecer.

 

A análise preditiva permite que você olhe para o futuro para responder a pergunta: O que irá acontecer? Para fazer isso, essa análise utiliza os métodos das análises anteriormente mencionados, descritiva, exploratória e análise de diagnóstico, em adição ao machine learning (ML) e inteligência artificial (IA). Dessa forma, você consegue prever futuras tendências, potenciais problemas ou ineficiências, conexões e casualidades nos seus dados.

 

Com análise preditiva, você consegue descobrir e desenvolver iniciativas que não somente irão melhorar seus processos operacionais, mas também te dar uma vantagem perante a competição. Se você entende porque uma tendência, padrão ou evento aconteceu, tudo isso através dos dados, você será capaz de desenvolver uma projeção bem informada acerca de como as coisas irão se desenrolar em certas partes do mercado.

 

e) Análise prescritiva – Como irá acontecer.

 

Mais um dos métodos de análise de dados mais poderosos. As técnicas de prescrição de dados cruzam da análise preditiva de maneira que se envolve em utilizar padrões ou tendências a fim de desenvolver estratégias de negócio responsivas e práticas.

 

Ao se aprofundar na análise prescritiva, você irá desempenhar um papel ativo no processo de consumo de dados, pegando conjuntos de dados visuais bem organizados e utilizar eles para como uma solução poderosa para resolver problemas emergentes em áreas chaves do seu negócio, incluindo marketing, vendas, experiência do consumidor, HR, atendimento, finanças, análise logística e outros.

 

Sem mais enrolação, temos aqui embaixo os 7 métodos essenciais de análise de dados juntamente com casos de uso no mundo dos negócios.

 

 

  1. Análise de cluster

 

O Ato de agrupar um conjunto de elementos de dados de um jeito que tais elementos sejam mais semelhantes (em um sentido particular) entre si do que com os outros de outros grupos. Como não há variável de destino ao agrupar, o método é utilizado para encontrar padrões escondidos nos dados. Essa abordagem também é utilizada para fornecer contexto adicional a uma tendência ou conjunto de dados.

 

Vamos dar uma olhada de um ponto de vista empresarial. Num mundo perfeito os analistas de marketing seriam capazes de analisar cada cliente de forma separada e dar a eles o melhor serviço personalizado, mas convenhamos, com uma grande base de clientes, seria impossível fazer isso. Aí então vem o clustering. Agrupando os clientes em clusters com base em demografia, padrões de compra, valor monetário ou quaisquer outros fatores que venham ser relevantes para a sua empresa, você será capaz de imediatamente otimizar seus esforços e dar aos seus clientes a melhor experiência possível baseado nas suas necessidades.

 

  1. Análise de Coorte  

 

Esse tipo de análise utiliza dados históricos para examinar e comparar um determinado segmento de comportamentos dos usuários, nos quais podem ser agrupados com outros de características similares. Utilizando essa metodologia de análise de dados, é possível ganhar uma riqueza de insights sobre as necessidades do cliente ou uma compreensão mais firme de um grupo-alvo mais amplo.

 

Análise de Coorte pode ser bastante útil para desempenhar análises no marketing, pois irá te ajudar a compreender o impacto de suas campanhas em grupos específicos de clientes. Para exemplificar, imagine que você enviou um email marketing encorajando clientes a se inscreverem no seu site. Para isso você irá criar duas versões da campanha com diferentes designs, CTAs e conteúdo de anúncio. Mais tarde você pode usar a análise de coorte para acompanhar a performance da campanha para um período mais longo e compreender quais tipos de conteúdos estão fazendo com que os seus clientes se inscrevam, recomprem ou interajam no seu site.

 

Uma ferramenta útil para começar a fazer o método de análise de coorte é o Google Analytics. Na imagem abaixo você consegue ver um exemplo de como você visualiza uma análise de coorte com essa ferramenta. Os segmentos (tráfegos de dispositivos) são divididos em datas de coortes (uso de dispositivos) e então analisado semana a semana para extrair insights para performance.

 

 

  1. Análise de regressão

 

A análise de regressão utiliza dados históricos para entender como uma variável dependente é afetada quando uma (regressão linear) ou mais variáveis independentes (regressão múltipla) mudam ou ficam do mesmo jeito. Compreendendo o relacionamento de cada variável e como elas foram desenvolvidas no passado, você consegue antecipar consequências possíveis e tomar melhores decisões de negócio no futuro.

 

Vamos mostrar com um exemplo. Imagine que você fez uma análise de regressão das suas vendas em 2019 e descobriu que variáveis como qualidade do produto, design da loja, serviço do consumidor, campanhas de marketing e canais de vendas afetam o resultado geral. Agora você irá querer utilizar a análise de regressão para entender quais dessas variáveis mudaram ou se algumas delas apareceram em 2020. Por exemplo, você não poderia vender muito na sua loja física devido ao lockdown do COVID. Portanto, suas vendas podem ter caído de modo geral ou aumentado nos seus canais online. Dessa forma, você consegue entender quais variáveis independentes afetaram a performance como um todo da sua variável dependente e vendas anuais.

 

  1. Redes neurais

 

As redes neurais formam a base para os algoritmos inteligentes de machine learning. É uma forma de análise data driven que tenta, com pouca intervenção, entender como o cérebro humano processaria insights e preveria valores. Redes neurais aprendem de cada e todas as transações de dados, ou seja, significa que evoluem e avançam com o tempo.

 

Uma área onde aplicam as redes neurais é na análise de dados preditiva. Existem ferramentas de relatório de Bi que possuem esse recurso implementado nelas.

 

  1. Análise de fatores

 

A análise de fatores, também denominado de “redução de dimensão”, é um tipo de análise de dados utilizado para descrever variáveis entre os observados e variáveis correlacionadas em termos de um número potencialmente menor de variáveis ​​não observadas chamadas fatores. O objetivo aqui é descobrir variáveis latentes independentes, um método ideal de análise para otimizar segmentos de dados específicos.

 

Um bom exemplo para compreender esse método de análise de dados é a avaliação do produto pelo cliente. A avaliação inicial é baseada em diferentes variáveis tais como, cor, formato, usabilidade, tendências atuais, materiais, conforto, local onde compraram o produto e frequência de uso. Dessa forma, a lista pode ser interminável, dependendo do que você quer acompanhar. Nesse caso a análise de fatores vem a cena para resumir todas essas variáveis em um só grupo homogêneo, por exemplo, agrupando a variável cor, materiais, cores e tendências em uma variável latente de design.

 

  1. Mineração de dados

 

É um método de análise que abrange métricas de engenharia e insights para valores adicionais, direção e contexto. Por meio da avaliação estatística exploratória, a mineração de dados visa identificar independências, relações, padrões de dados e tendências para gerar e avançar conhecimento. Quando considerar analisar um dado, adotar uma mentalidade de mineração é essencial para o sucesso, é uma área que vale a pena explorar nos detalhes.

 

  1. Análise textual

 

Análise textual, também conhecida como mineração de texto, consiste em pegar grandes quantidades de dados textuais e organizá-los de uma forma que facilite o gerenciamento. Ao passar por esse processo de limpeza nos detalhes, você será capaz de extrair os dados que são realmente relevantes para o seu negócio e utilizar para desenvolver insights acionáveis que irão levar sua empresa adiante.

 

Ferramentas e técnicas modernas de análise de dados aceleram o processo de análise textual. Graças a combinação de algoritmos de machine learning e de inteligência, você consegue desempenhar processos de análise avançados, tal como a análise de sentimento. Essa técnica permite com que você entenda as intenções e emoções de um texto, por exemplo, se é positivo, negativo ou neutro e então dar uma pontuação baseados nas categorias e fatores que são importantes para a sua marca. Análise de sentimento é comumente utilizado para monitorar a reputação do produto e da marca e para compreender quão bem sucedido a sua experiência do cliente é.

 

Ao analisar os dados de fontes de todos os lados, incluindo reviews de produtos, artigos, comunicações de mídias sociais e respostas de pesquisas, você ganhará insights valiosos acerca do seu público, também como suas necessidades, preferências e dores. Isso irá te permitir criar campanhas, serviços e comunicações que atendam as necessidades dos seus clientes num nível mais pessoal, enquanto que aumenta sua audiência e acelera a retenção de clientes. 

 

Como analisar dados? Top 15 técnicas de análises de dados para se aplicar

 

Agora que respondemos as perguntas “O que é análise de dados”, o porque é importante e abordamos os diferentes tipos de métodos de análise de dados, é hora de mergulhar mais fundo em como realizar suas análises trabalhando essas 15 técnicas essenciais.

 

  1. Compartilhe suas necessidades com os colaboradores

 

Antes de você começar a analisar seus dados ou cavar fundo em quaisquer técnicas de análise de dados, é crucial sentar com os stakeholders dentro da sua organização, e decidir os seus principais objetivos de campanha e estratégias, e então ganhar uma compreensão fundamental dos insights que irão melhor beneficiar o seu progresso ou providenciar você com o nível de visão que você precisa para evoluir sua empresa.

 

  1. Estabeleça suas perguntas

 

Uma vez que você definiu os seus objetivos principais, você deve definir quais perguntas que irão precisar de uma resposta para você conseguir completar sua missão. Essa é uma das técnicas de análise de dados mais importantes, pois irá moldar a base do seu sucesso.

 

  1. Democratização dos dados

 

Depois de dar a sua metodologia de análise de dados uma direção e saber quais perguntas precisam ser respondidas para adquirir o máximo valor das informações disponíveis para a sua organização, você deve continuar com a democratização dos dados.

 

A democratização dos dados é um processo que tem como objetivo conectar os dados de variadas fontes de forma eficiente e rápida para que seus colegas consigam acessá-los de quaisquer lugares e momentos. Fazendo isso seus colegas conseguirão extrair dados em formato de textos, imagens, vídeos, números e quaisquer outros formatos. E então realizar análises entre banco de dados para conseguir insights mais avançados para compartilhar com o resto da empresa.

 

Uma vez que você definiu suas fontes de dados mais valiosas, você precisa pegar todas essas informações e transformar em formato de dado estruturado para começar então a tirar insights valiosos.

 

  1. Limpe seus dados

 

Uma vez que você colheu dados de várias fontes você será deixado com uma vasta quantidade de informações que pode se tornar cansativo de lidar. Você pode estar com dados incorretos que podem atrapalhar suas análises. A coisa mais sábia para se fazer é limpar os dados. O processo é essencial antes de visualizar, pois irá garantir que os insights que você tira disso estão corretos.

 

Existem muitas coisas que você precisa olhar enquanto você limpa seus dados. O mais importante é limpar todas as observações duplicadas; isso acontece quando utilizamos múltiplas fontes internas e externas de dados. Você também pode adicionar quaisquer códigos faltantes, arrumar campos em branco e eliminar dados incorretamente formatados.

 

Uma outra forma comum de limpeza é feita com o dado textual. Como mencionamos anteriormente, a maioria das empresas hoje em dia analisam os reviews dos clientes, comentários de mídias sociais, questionários e variados outros inputs. Para que os algoritmos detectem padrões, os dados textuais precisam ser revisados para evitar caracteres incorretos ou quaisquer erros de escrita e sintaxe.

 

O objetivo de limpar o seu dado, é evitar que você tire conclusões erradas que podem prejudicar a sua empresa no longo termo. Ao utilizar dados limpos, você também irá ajudar ferramentas de BI a interagirem melhor com as informações e criar melhores relatórios para a sua empresa.

 

  1. Defina seus KPIs

 

Uma vez que você definiu suas fontes de dados, limpou seus dados e estabeleceu perguntas bem definidas que você quer que os insights respondam, você precisa agora definir alguns Indicadores de performance chave (KPIs) que irão ajudar você a acompanhar, medir e modelar o seu progresso e uma serie de áreas.

 

KPI é muito importante em ambos métodos de análise em qualitativo e quantitativo. Esse é um dos principais métodos de análise de dados que você não deve certamente ignorar.

 

  1. Omita dados inúteis

 

Tendo adotado técnicas e métodos de análise de dados com real propósito e definido sua missão, você deve explorar os dados crus que você coletou de todas as fontes e utilizar seu kpi para cortar quaisquer informações que você considere como inútil.

 

Cortar as informações inúteis é um dos métodos de análise de dados mais cruciais, pois irá permitir focar seus esforços analíticos e espremer cada gota de valor das informações ‘enxutas’ restantes.

 

Quaisquer estatísticas, fatos, números ou métricas que não alinhem com seus objetivos de negócio ou se ajustem a suas estratégias de gerenciamento de kpi devem ser eliminados da equação.

 

  1. Construa um roadmap de gerenciamento de dados

 

Este passo em particular é opcional (você já terá obtido uma riqueza de insights e formado uma estratégia bastante sólida agora), a criação de um roadmap de governança de dados irá ajudar seus métodos e técnicas de análise de dados se tornarem mais bem sucedidas em um ambiente mais sustentável. Esses roadmaps, se feitos corretamente, são feitos para que também sejam ajustados e escalados com o passar do tempo.

 

Invista bastante tempo em desenvolver um roadmap que irá armazenar, gerenciar e lidar seus dados internamente e você fará que suas técnicas de análises de dados se tornem mais fluidas e funcionais, esse é um dos métodos de análise de dados mais poderosos hoje em dia.

 

  1. Integre a tecnologia

 

Existem variadas formas de analisar dados, mas um dos muitos aspectos para o sucesso analítico num contexto de empresa é integrar o software e a tecnologia de suporte.

 

Plataformas de análise robustas não somente irá permitir que você tire dados importantes enquanto trabalha com o KPI, mas te oferecerão insights poderosos; também essa ferramenta irá apresentar os dados de uma forma, digerível, com bom visual e interativo, a partir de um dashboard central.

 

Ao integrar o software correto para a análise de dados, você irá evitar com que seus insights fragmentem, isso irá te poupar tempo e esforços enquanto você tira o máximo de valor dos insights da sua empresa.

 

  1. Responda suas perguntas

 

Ao considerar cada um dos esforços acima, trabalhar com a tecnologia certa e promover uma cultura interna coesa onde todo mundo adota as diferentes maneiras de analisar dados também como o poder da inteligência digital, você irá começar a responder as perguntas de negócio mais importantes. O melhor jeito para fazer com que seus conceitos dados sejam acessíveis através da empresa é através da visualização de dados.

 

  1. Visualize seus dados

 

Visualização de dados online é uma poderosa ferramenta, pois permite com que você conte uma história com suas métricas, permitindo que os usuários da empresa extraiam insights valiosos para alavancar a empresa.

 

O propósito de analisar seus dados é tornar a empresa inteira bem informada e mais inteligente.

 

  1. Interpretação dos dados

 

A interpretação de dados é uma parte importante do processo de análise de dados. Dá sentido a informação analítica e seu propósito é tirar conclusões concisas dos resultados da análise. Considerando que pela maior parte do tempo as empresas estão lidando com dados de diferentes fontes, o estágio de interpretação de dados deve ser feito de forma cuidadosa e corretamente para evitar interpretações erradas.

 

Para te ajudar no processo de interpretação de dados, aqui embaixo listamos 3 práticas comuns que você deve evitar fazer quando estiver analisando seus dados:

 

  • Correlação vs. causalidade: O cérebro humano é feito para encontrar padrões. Esse tipo de comportamento nos leva a um dos maiores erros quando fazemos interpretação de dados: confundindo correlação com causa. Embora esses dois aspectos possam existir simultaneamente, não é certo dizer porque duas coisas aconteceram ao mesmo tempo, um provocou o outro. Uma dica para não cometer esse erro é não seguir somente suas intuições, confie nos dados. Se não existe uma evidência objetiva da causa, então apenas considere como uma correlação.

 

  • Viés de confirmação: Esse fenômeno descreve a tendência de selecionar e interpretar somente os dados necessários para provar uma hipótese, geralmente ignorando os elementos que venham talvez desprova-lo. Mesmo que não seja feito de propósito, confirmação de viés pode trazer um grande problema para uma empresa, pois excluir informações relevantes podem te levar a conclusões erradas, e portanto, más decisões de negócio. Para evitar que isso aconteça, sempre tente desprovar sua hipótese ao invés de tentar provar que elas estão certas, compartilhe sua análise com outros membro da equipe, e evite tirar conclusões antes que o processo de análise de dados esteja finalizado.

 

  • Significância estatística: Resumindo, significância estatística, ajuda analistas a entender se o resultado está correto ou simplesmente os dados de amostra estavam errados ou foi pura sorte. O nível de significância estatística talvez dependa do tamanho da amostra e o mercado que está sendo analisado. De qualquer forma, ignorar a significância de um resultado quando você estiver tomando decisões pode ser um grande erro.

 

  1. Construa uma narrativa

 

Agora que já discutimos e exploramos as aplicações técnicas de uma análise data-driven, nós podemos dar uma olhada em como podemos trazer todos esses elementos juntos de uma maneira que beneficie sua empresa, começando com algo chamado data storytelling.

 

O cérebro humano responde muito bem a histórias e narrativas. Uma vez que você limpou, modulou e visualizou seus dados mais valiosos utilizando váriadas ferramentas de BI, agora você deve focar em construir uma história, uma com um começo, meio e fim bem claro.

 

Fazendo isso, você tornará seus esforços analíticos mais acessíveis, digiriveis e universais, empoderando mais pessoas dentro da sua empresa para utilizar seus insights para a vantagem deles.

 

  1. Considere a tecnologia autônoma

 

Tecnologias autônomas, tais como inteligências artificiais (IA) e machine learning (ML), desempenham um papel importante no avanço da compreensão de como analisar dados de forma mais eficiente.

 

O Gartner prevê que no final desse ano, 80% das tecnologias emergentes serão desenvolvidas baseadas em IA. Isso prova o quanto IA está crescendo.

 

No momento, essas tecnologias estão revolucionando o mercado de análise de dados. 

 

Alguns exemplos que mencionamos anteriormente são as redes neurais e análise de sentimento.

 

  1. Compartilhe o peso

 

Se você trabalha com as ferramentas e dashboards certos, você será capaz de apresentar suas métricas de uma forma mais digerível e orientada a valor, permitindo a quase todo mundo da sua empresa se conectar e utilizar dados relevantes em sua vantagem.

 

Os dashboards mais modernos consolidam dados de diferentes fontes, fornecendo acesso a uma riqueza de insights em um local centralizado, não importando se você precisa analisar métricas de recrutamento ou gerar relatórios que precisam ser enviados para vários setores. Além do mais, essas ferramentas fornecem acesso através de diversos dispositivos, significando que todas as pessoas da sua empresa podem se conectar com os dados de forma remota e assim, portanto dividir o peso.

 

Uma vez que todos podem trabalhar com uma mentalidade data-driven, você irá catalisar o sucesso da sua empresa de maneiras que você não imaginaria que seria possível. E quando se fala de saber analisar dados, esse tipo de abordagem colaborativa é essencial.

 

  1. Ferramentas de Análise de dados

 

Para fazer análises de alta qualidade, é importante utilizar ferramentas e softwares que irão garantir os melhores resultados. Conforme o mercado de análise de dados cresce, também cresce a oferta de serviços de análise de dados que você pode explorar. Aqui em baixo deixamos um pequeno resumo de 4 categorias fundamentais de ferramentas de análise de dados para a sua empresa.

 

  • Business Intelligence: Ferramentas de BI permite que você processe grandes quantidades de dados de várias fontes em qualquer formato. Dessa forma você não somente analisar e monitorar seus dados para extrair insights relevantes, mas também criar relatórios interativos e dashboards para visualizar seu KPI e utilizar para o bem da sua empresa. 

 

  • Análise estatística: Essas ferramentas são geralmente desenvolvidas para cientistas de dados, estatísticos, pesquisadores de mercado e matemáticos, pois essas ferramentas permitem com que eles façam análises estatísticas complexas com métodos análise de regressão, análise preditivas e modelagem estatística. Uma boa ferramenta para fazer esse tipo de análise é o R-studio, pois fornece um poderoso recurso modelagem de dados e teste de hipóteses que podem abranger análises de dados acadêmicos ou gerais. Essa ferramenta é uma das favoritas no mercado de análises, pela sua capacidade de limpeza, redução de dados, e desempenhar análises avançadas com diferentes métodos estatísticos. Uma outra ferramenta importante para mencionar é o SPSS do IBM. O software oferece análises estatísticas avançadas para usuários de todos os tipos. Graças a sua grande variedade de bibliotecas de algoritmos de machine learning, análise textual e teste de hipótese, tudo isso ajuda a sua empresa a tomar melhores decisões.

 

  • Consoles SQL: SQL é uma linguagem de programação geralmente utilizada para lidar com dados estruturados dos bancos de dados relacionais. Ferramentas como essa são populares entre cientistas de dados pois elas são ótimas para descobrir informações valiosas nesses bancos de dados. Sem sombra de dúvidas, um dos softwares SQL mais utilizados no mercado é o MySQL Workbench. Essa ferramenta oferece diversos recursos tal como uma ferramenta visual para modelagem e monitoramento de banco de dados, otimização de SQL, juntamente de ferramentas de administração e dashboards de performance digital para acompanhar os KPIs.

 

  • Visualização de dados: Ferramentas de visualização de dados são utilizados para representar seus dados através de charts, gráficos e mapas que permitem que você encontre padrões e tendências nos dados.

 

Análise de dados no ambiente de Big data

 

Big data é inestimável no mercado de hoje em dia, e ao utilizar diferentes métodos para análise de dados, é possível ver seus dados de uma forma que faça com que insights virem ações positivas.

 

Para inspirar suas ações e colocar a importância do big data em contexto. Aqui embaixo listamos alguns insights que você deveria saber. Fatos que irão ajudar a modular suas técnicas de big data.

 

  • Até 2023 o mercado de big data é estimado que esteja valendo $77 bilhões.

 

  • 94% das empresas dizem que analisar os dados é importante para o crescimento da empresa e transformação digital.

 

  • Empresas que exploram todo o potencial dos seus dados podem aumentar as suas margens de operação em até 60%.

 

  • Nas já te falamos dos benefícios das inteligências artificiais através deste artigo. O impacto financeiro desse mercado é esperado que cresça até $40 bilhões até 2025.

 

Conceito de análise de dados talvez apareçam de várias formas, mas fundamentalmente, qualquer metodologia irá fazer seus negócios mais simplificados, coesivo, cheios de insight e mais bem sucedido do que nunca.

 

Principais conclusões da análise de dados 

 

Conforme chegamos ao final de nossa jornada de análise de dados, nós deixamos um pequeno resumo dos principais métodos e técnicas para desempenhar uma excelente análise e crescer seu negócio.

 

7 métodos essenciais de análise de dados:

 

  1. Análise de cluster

 

  1. Análise de coorte

 

  1. Análise de regressão

 

  1. Análise de fatores

 

  1. Redes neurais

 

  1. Mineração de dados

 

  1. Análise textual

 

Top 15 análises de dados:

 

  1. Compartilhe suas necessidades com os colaboradores

 

  1. Estabeleça perguntas

 

  1. Democratização dos dados

 

  1. Limpe seus dados

 

  1. Defina seus KPIs

 

  1. Omita dados inúteis

 

  1. Construa um roadmap de gerenciamento de dados

 

  1. Integre a tecnologia

 

  1. Responda suas perguntas

 

  1. Visualize seus dados

 

  1. Interpretação dos dados

 

  1. Considere a tecnologia autônoma

 

  1. Construa uma narrativa

 

  1. Compartilhe o peso

 

  1. Ferramentas de análise de dados

 

Nós refletimos sobre o significado da análise de dados e aprofundamos nas aplicações práticas de uma análise centrada nos dados, e uma coisa é clara: ao tomar medidas para organizar seus dados  e fazer suas métricas funcionarem para você, é possível transformar dados crus em ação, do tipo que irá fazer sua empresa crescer.

 

Artigo adaptado e inspirado de: https://www.datapine.com/blog/data-analysis-methods-and-techniques/#data-analysis-methods

 

O que aprendemos nesse artigo?

 

O que é análise de dados?

O que é a análise de dados? Análise de dados, é o processo de coleta, modelagem e análise de dados que irão dar suporte para as tomadas de decisões. Existem diversas técnicas e métodos para fazer análise de dados dependendo do mercado e o objetivo da análise.

Porque a análise de dados é importante?

Se você utilizar a análise de dados para ter uma visão em 360º de todos os aspectos do seu cliente, você irá compreender quais canais eles utilizam para se comunicar com você, sua demografia, interesses, hábitos, comportamentos de compra e muito mais.

Para que serve os KPIs na analise de dados?

Indicadores de Performance Chave (KPIs) que irão ajudar você a acompanhar, medir e modelar o seu progresso e uma serie de áreas.

O que são redes neurais?

As redes neurais formam a base para os algoritmos inteligentes de machine learning. É uma forma de análise data driven que tenta, com pouca intervenção, entender como o cérebro humano processaria insights e preveria as coisas.

O que a Análise de regressão utiliza?

A análise de regressão utiliza dados históricos para entender como uma variável dependente é afetada quando uma (regressão linear) ou mais variáveis independentes (regressão múltipla) mudam ou ficam do mesmo jeito.

 

 

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