A análise de dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com a finalidade de descobrir insights que ajudam a formar conclusões mais embasadas. Dentro do campo da ciência de dados isso tem se tornado parte fundamental auxiliando as organizações a compreender tendências, prever eventos futuros e otimizar operações. 

Neste artigo vamos explicar os 5 tipos de análises utilizados na ciência de dados, as suas diferenças e como funcionam cada uma delas na prática.

1. Análise Descritiva

Quando alguém fala sobre análise de dados em geral, geralmente está se referindo à análise descritiva. Esse tipo de análise examina os dados históricos para identificar padrões e o seu objetivo é resumir grande volume de dados e obter insights sobre o desempenho ou comportamento do passado. A técnica de análise aplicada são os indicadores estatísticos básicos: média, mediana e moda.

Pode-se pensar que a análise descritiva responde à seguinte pergunta: “O que aconteceu?”.

Por exemplo, imagine que você possui um e-commerce e você quer saber o que mais vendeu em determinado período comparando com outro. Com essas informações em mãos você pode ajustar sua estratégia de vendas aplicando promoções nos períodos mais fracos de vendas.

2. Análise Diagnóstica

Enquanto a análise descritiva é focada no que aconteceu, a análise diagnóstica é sobre “por que isso aconteceu?”. Assim, busca compreender as causas de eventos através correlações e métodos estatísticos (regressão linear) para entender os motivos por trás das variações dos dados. 

Por exemplo, em um e-commerce que recorrentemente entrega pedidos atrasados, a análise diagnóstica vai ajudar a descobrir onde está a causa do problema, que pode ser erro de processo de empacotamento ou no despacho da mercadoria. 

3. Análise Preditiva

Esse tipo de análise utiliza simulações e otimizações através dos dados  históricos e  algoritmos de Machine Learning (ML) para realizar previsões. Utilizando padrões por meio de dados históricos, a análise preditiva aplica modelos de regressão avançados e responde à questão: “o que pode acontecer no futuro?”.

Aplicando análise preditiva dentro de um e-commerce, por exemplo, é possível identificar os clientes que são mais propensos a deixarem suas mercadorias abandonadas no carrinho de compras e, por meio da aplicação da análise preditiva, o gestor pode acionar a equipe de marketing para realizar ações estratégicas.

4. Análise Prescritiva

Esse tipo de análise vai além da preditiva, pois não só consegue prever o que vai acontecer como também é capaz de sugerir ações a serem tomadas. Isso é possível, pois a análise prescritiva indica a melhor tomada de decisão baseada em dados históricos e cenários possíveis (através da análise preditiva).

Pelo uso de algoritmos de otimização, esse tipo de análise tem o foco de responder a seguinte questão: “o que devemos fazer?”.

Por exemplo, dentro de um e-commerce é possível aplicar análise prescritiva para obter sugestões automáticas de restocking para os produtos que têm alta demanda ou grande probabilidade de devolução com objetivo de reduzir custos operacionais.

Os dados são um dos maiores ativos de uma empresa, não apenas por sua quantidade, mas pelo valor dos insights que podem proporcionar quando são analisados adequadamente. Os insights obtidos por meio da base de dados são primordiais, pois revelam por exemplo: preferências dos clientes, tendências mercadológicas e oportunidades para um planejamento orçamentário mais eficaz. 

No entanto, a adoção da análise de dados não é isenta de desafios. Um dos principais obstáculos é a falta de dados estruturados. Embora os sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional ofereçam uma estrutura organizada, lidar com grandes volumes de dados brutos e não estruturados pode ser desafiador e exigir recursos adicionais, o que requer uma equipe de analistas, engenheiros e cientistas de dados dedicada para essa demanda. Além disso, escolher a ferramenta de análise adequada representa um desafio significativo. O mercado oferece uma ampla gama de ferramentas, como por exemplo: Qlik Sense e Power BI, cada uma com diferentes recursos e capacidades. A decisão sobre qual ferramenta oferecerá o melhor valor comercial pode ser complexa e exigir uma análise cuidadosa.

Se você está buscando implementar soluções de análise de dados ou precisa de suporte especializado nessa área entre em contato conosco através do e-mail contato@mindtek.com.br para discutir suas necessidades e descobrir como podemos auxiliar na transformação dos dados em insights valiosos para o seu negócio.