Análise de dados: o que é, metodologia e tipos de análise

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A análise de dados busca compreender o significado dos dados coletados e facilitar a compreensão das hipóteses.


O que é análise de dados?

Análise de dados busca transformar números em informação, em significado, em solução de problemas.

Embora a definição pareca simples, esta é uma etapa muito importante no desenvolvimento de qualquer trabalho acadêmico, artigo, monografia ou TCC que contém com esta metodologia.

Por que há dúvidas na análise de dados?

Muitos alunos da graduação acabam cometendo deslizes nesta etapa de Coleta e análise de dados que podem prejudicar a pesquisa.

Isso pode ser por falta de metodologia adequada, falta de rigor com a qualidade dos dados colhidos, descuido ou superficialidade na Coleta e análise de dados, entre outros motivos.

Além disso, uma pesquisa com uso de dados tende a ser mais trabalhosa e complexa, o que vai exigir mais esforço e atenção por parte de quem está pesquisando.

A importância da análise de dados

Todo trabalho científico deve buscar abordar um tema de relevância científica, acadêmica ou social e trazer uma nova perspectiva sobre ele, é o que você vai encontrar caso busque artigos no Google Acadêmico ou no Scielo, por exemplo.

Para que este objetivo seja cumprido, existe uma metodologia que deve ser seguida, pois é preciso reunir informações e conceitos sobre o tema em questão, buscar por materiais de referência e também realizar uma análise crítica sobre tudo o que foi encontrado pelo autor do trabalho.

Por este motivo, é imprescindível que a coleta de dados seja realizada com critério e seriedade, pois, caso contrário, as conclusões equivocadas podem comprometer todo o trabalho.

Metodologia para a análise dos dados

Análise de dados de pesquisas quantitativas

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

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

1. Análise preditiva

Esse é o modelo mais conhecido, pois ajuda a prever cenários futuros com base na análise de padrões da base de dados. Assim, é possível tomar decisões mais precisas.

Os métodos usados pela análise preditiva são dados estatísticos e históricos, além da mineração de dados e da inteligência artificial.

Assim, ela é indicada para projetar comportamentos futuros do público e do mercado, além de avaliar flutuações da economia e tendências de consumo.

2. Análise prescritiva

A ideia aqui é verificar as consequências das ações tomadas, o que possibilita saber o que deverá ocorrer ao escolher determinadas atitudes.

Por isso, essa camada é a que possui mais valor, pois precisa do elemento humano para se concretizar.

Além disso, ela é relevante porque define o caminho a ser tomado para que a ação ocorra conforme o esperado.

Em outras palavras, uma meta é traçada e, a partir disso, são indicados os caminhos que devem ser percorridos para alcançá-la.

Por isso, a análise prescritiva é considerada a mais complexa, já que o profissional deve conhecer técnicas de data science e ser um especialista no negócio e no ecossistema em que se insere.

3. Análise descritiva

O objetivo desse modelo é permitir que se compreendam os eventos em tempo real. É muito utilizado em situações como a análise de crédito.

Nesse caso, o banco avalia as informações do indivíduo e confere o risco envolvido no processo. Assim, define-se a taxa de juros.

Como a análise descritiva não emite julgamento de valor, ela é indicada para visualizar os dados e entender o impacto no presente, mas sem fazer relação com o passado ou o futuro.

Além disso, ajuda a tomar decisões imediatas com tranquilidade e segurança.

4. Análise diagnóstica

Visando compreender as causas de um evento, você pode se propor à responder perguntas como:

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

O ideal é analisar o impacto e alcance de uma ação tomada. A partir disso, pode-se traçar estratégias para aprimorar os resultados. Esse é um modelo muito usado em vendas e deve ser complementado com a análise preditiva para reforçar a projeção dos dados.

Como são feitas as análises de dados?

Para fazer esses tipos de análises de dados precisamos passar por alguns processos, dentre os quais:

Análises exploratórias

As análises exploratórias são feitas quando os dados ainda não foram integrados ou podem estar incompletos. Elas não são completamente automatizadas porque precisam que alguém verifique pontos fora da curva para que esses dados sejam inseridos em sistemas.

Modelagem de dados

Durante a escolha da modelagem já são utilizados recursos de automação. É aqui que os profissionais determinam qual é a melhor abordagem, ou seja, qual o tipo de análise ideal para uma tarefa.

Passando para a modelagem em si são criadas as regras para as análises preditivas, descritivas, diagnósticas e prescritivas.

Geração de relatórios

Um sumário dos dados, posterior ao tipo de análise realizada, deve ser gerado para orientar as decisões empresariais. Esse sumário leva em consideração a clareza dos dados utilizados e a precisão da análise feita.

Todos os tipos de análise de dados têm um papel dentro das organizações. Cada um deles atende a uma necessidade em particular, orienta os gestores em uma direção e é aplicado a determinado contexto.

O auxílio de um cientista de dados é fundamental para estabelecer o melhor tipo de análise em cada caso e a contratação desse profissional é estratégica para que os negócios façam mais com as informações de que dispõem.

Pesquisa exploratória

Com o ato de investigar os dados e processos com mente aberta, você pode gerar hipóteses sobre as causas.

Utilizando, por exemplo, o novo conhecimento encontrado para identificar as causas mais prováveis para os defeitos.

Além de testar as hipóteses ou eliminar as causas utilizando os dados, experimentos, ou mais análise do processo para verificar quais das potenciais causas contribuem significativamente para o problema.

Big data e análise de dados para negócios

O Big Data é uma ferramenta que ajuda, especialmente empresas, a obter informações que podem ser usadas para otimizar a tomada de decisão.

Entretanto, essa prática depende de uma capacidade analítica, pois a simples coleta de dados é insuficiente.

Para transformá-los em informações úteis que podem ser adotadas, será preciso saber interpretá-los.

Um exemplo é a saúde, que pode delinear padrões de doenças para os pacientes e verificar como cada atitude impactará sobre esse grupo.

Por meio dessa análise é possível verificar a melhor alternativa.

Formatação automatizada nas normas da ABNT

Agora que você sabe as técnicas para fazer uma boa coleta e análise de dados para sua pesquisa, busque uma boa forma de transformá-la em conhecimento.

E não se esqueça das normas da ABNT.

Utilizando o Mettzer, um editor de texto acadêmico que já formata seu trabalho nas normas ABNT e ainda possui outras vantagens, como lembretes de metas, notificação por e-mail, acesso remoto e orientação online!

Resumo
Artigo
Análise de dados: o que é, metodologia e tipos de análise
Descrição
A análise de dados busca compreender o significado dos dados coletados e facilitar a compreensão das hipóteses. Veja o material completo.
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Publicador
Mettzer

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