A ciência de dados é considerada, por muitos especialistas, como o guarda-chuva que envolve a análise de dados. Com efeito, é na ciência de dados que estão situadas as tecnologias, ferramentas e métodos para manejo dos dados. E, principalmente, sabe qual a diferença entre um analista e um cientista de dados? Para responder a essas perguntas, vamos utilizar as informações da pesquisa State of Data Brazil 2021, um dos mais abrangentes estudos sobre o setor.

Exatamente por isso, é uma das técnicas mais demandadas no dia a dia das empresas, ajudando-as a se protegerem dos riscos e a aproveitarem melhor as oportunidades. Em termos bem gerais, a prática consiste no processo de transformação de dados em informações úteis aos mais diversos propósitos https://tripleten.com.br/ de negócios. Essas ferramentas permitem construir modelos de aprendizado de máquina para previsão, classificação e agrupamento de dados. Ferramentas de análise de texto, como NLTK e SpaCy em Python, também são úteis para analisar dados de linguagem natural, como textos e conversas.

Metodologias de análise de dados

Ao estudar respostas para essas perguntas, é possível descobrir novas fontes de receitas para o negócio. Dessa forma, normalmente os dados quantitativos se originam de medições ou respostas de perguntas fechadas, o que facilita a tabulação e agrupamento dos resultados. Essa análise objetiva entender quais são as diferenças entre grupos de dados através da variação que os dados apresentam. Dessa forma, as hipóteses validadas precisam fornecer as respostas que vão satisfazer a pergunta inicial do objetivo. É imprescindível definir quais perguntas precisarão de respostas para atingir o objetivo traçado, as hipóteses e possíveis variáveis precisam estar claras.

Ao ser seletivo quanto aos dados coletados e analisá-los cuidadosamente, você pode obter insights valiosos que podem informar sua estratégia de marketing e ajudá-lo a obter melhores resultados. A partir dos dados coletados na análise estatística descritiva, esse tipo de análise visa testar hipóteses e fazer inferências sobre os dados extraídos. O que é Análise de Dados Essas análises possibilitam a previsão de tendências e a criação de modelos de dados para auxiliar na tomada de decisões do negócio. A análise estatística tem como finalidade apoiar o processo de coleta, análise e interpretação de dados, criando modelos de dados capazes de levantar hipóteses, identificar padrões e tendências e fazer previsões.

Gestão da Qualidade

A análise prescritiva é onde IA e big data se combinam para ajudar a prever resultados e identificar quais ações tomar. Essa categoria de análise pode ser dividida em otimização e teste aleatório. Usando avanços em ML, a análise prescritiva pode ajudar a responder a perguntas como “E se tentarmos isso?

• Para isso, é preciso extrair continuamente informações acerca da performance dos processos internos do negócio.
• Ele permite que os usuários importem dados de várias fontes, os transformem e os visualizem de maneira interativa.
• A análise de dados é o estudo e transformação de um conjunto de dados em informações relevantes.
• Entretanto, essas tarefas são complexas e exigem muita estratégia e planejamento.
• As organizações usam a análise de dados para identificar e priorizar novos recursos para o desenvolvimento de produtos.

Nas análises financeiras, são predominantes, destacando-se informações como o faturamento, os custos, despesas, etc. Trata-se de um método que visa encontrar as decisões que devem ser tomadas pela empresa. Para isso, está fortemente conectada a análise anterior, pois é preciso entender a viabilidade, os resultados e os riscos dos cenários previstos. Ao descrever como um acontecimento se dá, é possível criar métricas, relatórios e segmentações e tomar decisões assertivas. A análise descritiva trabalha com dados da superfície (facilmente encontrados) baseados em fatos, em resultados obtidos. Existem diferentes maneiras de se enxergar os dados, portanto, também há formas distintas de análise de dados.

Crie um planejamento para a análise

A partir de um feedback sobre as razões para os clientes deixarem a sua base, por exemplo, você passa a ter em mãos os insumos necessários para saber como se preparar. O monitoramento é uma etapa fundamental para o sucesso de qualquer estratégia, especialmente a longo prazo. É a partir da avaliação constante do que está sendo feito que se torna possível fazer as alterações necessárias para continuar refinando o que é entregue ao cliente. Essa é uma análise que exige maior participação do elemento humano, já que é necessário interpretar as informações para uma validação.

Talvez também inclua a criação de dashboards interativos, documentos, relatórios ou apresentações. Não somente você deve interpretar suas descobertas corretamente,  mas você precisa conseguir compartilhar esses dados de uma maneira para o pessoal que possui pouco tempo e não é perito no assunto entendam. Isso é importante, pois garante as tomadas de decisões baseados em insights bem compreendidos e de ótima qualidade. Isso significa que não foram organizados ainda, verificados se possuem algum erro, assim por diante. Envolve uma variedades de técnicas e ferramentas (tais como algoritmos customizáveis, programas genéricos e análise exploratória) tudo isso para os dados ficarem em um formato mais adequado.

Essa etapa garantirá que você esteja se concentrando e analisando os dados corretos e apropriados e que seus dados sejam de alta qualidade. Também é importante verificar se você reuniu todos os dados necessários e se algum dado crucial está faltando. Abaixo, explicarei por que explorar dados e fornecer contexto e significado aos dados é realmente importante. Os insights coletados dos dados são, então, apresentados visualmente na forma de tabelas, gráficos ou painéis.