Análise de dados: o que é e como fazer?

Publicado em 26 set. 2017| Atualizado em 05 de set. 2023.

A análise de dados tem o objetivo de organizar e compreender os dados que foram coletados na pesquisa. 

---

Sumário:

1. O que é a análise de dados?
2. A importância da análise de dados
3. Metodologia para a análise dos dados
4. Tipos de análises de dados
5. Como fazer a análise de dados da sua pesquisa?
6. Big data e a análise de dados para negócios
7. Formatação automática nas normas ABNT

Se você chegou até aqui é porque já coletou todo os dados da sua pesquisa, mas não sabe como analisá-los. Acertei?

Eu preciso te dizer que vale muuuuito a pena dar uma atenção especial à análise de dados. Afinal de contas, é a partir dela que você vai chegar nas conclusões do seu trabalho. Tem como ser mais importante do que isso?

Mas, vamos por partes. Nesse conteúdo você vai aprender um pouco mais sobe os tipos de análise de dados e entender como você deve fazer em seu trabalho acadêmico.

Se ficar com alguma dúvida, não deixe de me escrever, ok?

Boa leitura 🙂

O que é a análise de dados?

A análise de dados é a etapa do trabalho acadêmico em que você transforma dados numéricos ou dados qualitativos soltos em uma conclusão para solucionar seu problema de pesquisa.

Em outras palavras, é o momento em que o pesquisador transforma os dados em informação para a pesquisa e responde ao questionamento que deu início à pesquisa.

Então, nessa fase, tem-se o objetivo de organizar todos os dados que foram coletados para que, a partir disso, seja possível alcançar os objetivos da pesquisa. Seja para confirmar ou refutar as hipóteses.

É importante lembrar que a análise de dados deve se desenvolver principalmente em alinhamento à metodologia da pesquisa e à fundamentação teórica.

A importância da análise de dados

Todo trabalho – seja ele um TCC, uma monografia, uma dissertação e até uma tese, deve se comprometer a acrescentar de alguma forma ao conhecimento científico.

A formação do conhecimento científico passa, de forma obrigatória, pela compreensão de que a ciência deve atender a um procedimento sistemático, que vai desde a escolha das fontes de pesquisa seguras – no Google Acadêmico e artigo no Scielo, por exemplo, até à análise de dados.

Então, além de abordar um tema com relevância, o trabalho deve seguir com rigor o método científico. Só assim a pesquisa terá boa qualidade e o rigor científico.

Daí que entra a importância de se fazer a análise de dados com qualidade. Afinal de contas, nada adianta fazer uma coleta de dados séria e criteriosa e alcançar conclusões com equívocos em razão da falta de rigor na análise.

Metodologia para a análise dos dados

A metodologia para a análise dos dados vai depender do tipo de pesquisa científica. Mesmo porque, as pesquisas quantitativas analisam números, enquanto as qualitativas analisam textos.

Análise de dados de pesquisas quantitativas

Para as pesquisas quantitativas, pode-se utilizar de análises estatísticas, como distribuições de frequência, correlações e representações gráficas, medidas de dispersão, medidas de tendência central, enfim.

Análise de dados pesquisas qualitativas

Já no caso das pesquisas qualitativas, pode ser feita uma análise de conteúdo que vai servir de base para uma análise qualitativa das entrevistas, das observações, das questões abertas em questionários, etc.

Esta análise busca compreender o significado dos dados coletados e também tem o objetivo de facilitar o entendimento dos conteúdos através de alguma classificação apresentada de forma sistematizada, que pode ser a divisão em categorias ou pela contagem de palavras e termos contidos nas respostas.

Tipos de análises de dados

Análise preditiva

A análise preditiva é o tipo de análise mais popular. De forma geral, chega-se a conclusões que ajudam a prever cenários futuros, a partir de análise nos padrões das bases de dados.

A partir dessa análise, é possível prever eventos e tomar decisões mais precisas. Os métodos mais comuns nessa análise são os estatísticos e históricos, além da mineração de dados e inteligência artificial.

Indica-se esse tipo de análise para, por exemplo, projetar comportamentos futuros do público e do mercado. Ou para avaliar flutuações da economia e tendências de consumo da população.

Análise prescritiva

A ideia da análise prescritiva é verificar as consequências das ações. Então, é possível saber o que deve acontecer ao escolher uma específica atitude.

É um tipo de análise que define o caminho para se alcançar um objetivo. Em outras palavras, se analisam os caminhos para percorrer e alcançar uma meta.

Análise descritiva

A análise descritiva tem como objetivo descrever e compreender eventos em tempo real.

Como o próprio nome diz, é uma análise que se limita a descrever o evento ou objeto. Então, não emite julgamento de valor.

Da mesma forma, limita-se a entender o impacto dos dados no presente, sem fazer relação com o passado e com o futuro.

Análise diagnóstica

Na análise diagnóstica, visa-se compreender as causas de um evento. Então, são comuns perguntas do tipo:

• Quem?
• Quando?
• Onde?
• Como?
• Por quê?

O ideal é analisar o impacto e o alcance de uma ação. A partir disso, pode-se traçar estratégias para aprimorar os resultados.

Como fazer a análise de dados da sua pesquisa?

Bom, a análise da dados depende de alguns processos importantes. Vamos lá.

1. Revise a metodologia da sua pesquisa

Em primeiro lugar, você deve revisar a metodologia da sua pesquisa. Isso significa revisitar o problema de pesquisa e os objetivos geral e específicos.

Mesmo porque, você deve ter em mente que a conclusão da análise de dados deve responder o problema e alcançar os objetivos. É importante visualizar a meta para traçar o caminho, não é verdade?

2. Escreva o texto introdutório da análise da dados

Em seguida, você deve escrever o texto introdutório da análise de dados. Nessa etapa, você deve retomar, de forma simples, as informações que você utilizou para nortear a sua pesquisa.

Então, você deve incluir quantas pessoas você entrevistou e as formas que você entrou em contato com a pessoas, caso tenha feito uma entrevista, por exemplo. Deve incluir como você fez o cálculo amostral e tudo que você considerou relevante para definir sua amostragem.

3. Apresente os dados que você colheu

Depois disso, apresente os dados que você encontrou de forma sistematizada. Crie critérios para apresentá-los.

A sistematização dos dados pode utilizar gráficos, planilhas, tabelas de frequência, etc. O que for melhor para demonstrar os dados que você coletou.

Caso você tenha feito entrevista, apresente os questionamentos seguidos das respectivas respostas.

4. Apresente as relações e as conclusões que você chegou com os dados

Por fim, você deve apresentar as relações que você fez entre os dados que encontrou e as conclusões que você chegou.

Esse é o momento que você deve aplicar algum tipo de análise e mostrar onde sua pesquisa chegou.

Você pode apresentar um destaque, que é o que você descobriu de mais importante com sua pesquisa. Na maioria das vezes, o destaque se relaciona diretamente aos objetivos da pesquisa.

É importante que você apresente as informações de forma clara e específica à sua pesquisas.

Você deve apontar quais as conclusões que você comprovou, a partir de um rigor científico, com sua pesquisa. Isso é indispensável para o trabalho escrito, mas também deve ser o ponto alto de sua apresentação.

A sua conclusão também pode compreender tópicos para pesquisas futuras ou sugestões para novos trabalhos. Isso acontece quando você chegou à conclusão de que a pesquisa deve prosseguir para analisar alguma informação adicional.

Big data e a análise de dados para negócios

O Big Data é uma ferramenta que ajuda, especialmente empresas, a obterem informações para otimizar a tomada de decião.

Contudo, a simples coleta de dados é insuficiente para essa prática, já que tudo depende de uma boa capacidade analítica. Afinal de contas, para transformar os dados em informações úteis, é necessário saber interpretá-los.

Formatação automática nas normas ABNT

Você sabia que a Mettzer tem um editor de texto que formata todo o seu trabalho acadêmico — desde a capa até as referências bibliográficas, de forma automática, nas normas da ABNT?

Inclusive, você pode começar seu texto a partir de um modelo de trabalho acadêmico. Incrível, né?

E não para por aí!

Somos a primeira e única plataforma digital que integra — em um único lugar, todo o ciclo do trabalho acadêmico. Desde o planejamento, orientação online, padronização ABNT e verificação de plágio.

A Mettzer também conta com modelos de projeto de pesquisa, resumo, relatório de estágio, artigo, TCC e muito mais.

Nossa plataforma existe para te ajudar na construção de uma trajetória científica mais leve.

Vem testar! É gratuito por 7 dias 🙂