O lucro da sua empresa diminuiu? Sua loja recém-inaugurada trouxe mais renda nesta temporada? Seus clientes expressaram sua insatisfação ultimamente? Você pode coletar dados históricos e aplicar análise descritiva para descobrir as razões. Isso ajudará a identificar os principais fatores sobre o evento. Isso mostrará seus pontos fortes ou fracos.
Neste artigo, você verá como pode se beneficiar da análise descritiva. Não é um método de pesquisa complicado. Então você não precisa se preocupar com isso. Mas primeiro, você precisa conhecer sua definição, então comece pelo título abaixo.
O que é análise descritiva?
Análise descritiva é uma técnica de análise de dados que utiliza dados históricos para descrever e demonstrar uma condição.
Ele revela os padrões e relacionamentos dos pontos de dados da forma mais simples. Por isso, dá a resposta mais rápida para descobrir por que um evento aconteceu. Por outro lado, devido a essa simplicidade, os pesquisadores às vezes precisam fazer entradas manuais. No entanto, eles podem obter resultados produtivos quando trabalham de forma sistemática.
A análise estatística descritiva é frequentemente chamada de análise mais básica para resumir dados. Por isso, é frequentemente usado como um trampolim para outros tipos de análise abrangente, como análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva.
Tipos de análise descritiva
Existem três tipos de ferramentas de análise descritiva que você pode utilizar. Embora geralmente estejam associados a métodos de análise univariada, você também pode usá-los com métodos estatísticos como bivariado, multivariado e de séries temporais.
Uma vez que muitos cálculos são necessários, é usado com muitos programas de cálculo.
Por exemplo, a análise descritiva no Excel permite aos usuários calcular estatísticas resumidas de seus conjuntos de dados. Abaixo, você pode verificar cada um dos tipos com exemplos de análise descritiva para obter uma melhor compreensão do tópico:
Tipos de análise descritiva
1. Medida de distribuição de frequência
Pode ser o resumo mais básico do conjunto de dados. É usado para mostrar com que frequência cada valor ocorre em um conjunto de dados. No entanto, você deve lembrar que é um pouco diferente do modo. Isso será explicado com um exemplo.
Exemplo: Existem quatro marcas diferentes de telefones no mercado. Estas são as marcas A, B, C e D. A quantidade de vendas diárias dos telefones da marca A é 3, B é 4, C é 5 e D é 6. Estes são, respectivamente, a distribuição de frequência. Por outro lado, não há moda neste conjunto de dados porque não há número frequente. Com este processo simples, você pode identificar padrões e tomar decisões informadas.
2. Medida de tendência central
É usado para encontrar a média de um conjunto de dados. Também serve como base para o uso de outras medidas. Existem três medidas comuns que você pode usar: média, mediana e modo.
- A média é a média matemática dos valores. Você adiciona todos os números juntos e divide pelo número total de valores. Você pode aplicar a fórmula da média amostral se quiser examinar um grupo específico em sua análise.
- A mediana é o ponto médio no conjunto de dados. Você pode usar fórmulas baseadas em números ímpares e pares para encontrar a mediana de um conjunto de dados.
- Por último, o modo é o valor mais frequente. Não há uma regra de que sempre haverá um modo. Às vezes, não há modos ou há mais de um modo.
Exemplo: Suponha que você coletou dados sobre as idades de seus clientes. A média de suas idades mostrará a média. Por exemplo, é 32. Agora, você analisa a moda e encontra seu valor como 30. Agora, você pode usar esses dados. Você pode tomar medidas para aumentar a satisfação de seus clientes na faixa dos 30 anos, focando neles, ou pode considerar essa análise como um começo se quiser alcançar faixas etárias mais amplas.
3. Medida de variabilidade/dispersão
Ele encontra a dispersão dos pontos de dados descrevendo o quão distantes eles estão do ponto de distribuição e um do outro. Existem quatro medidas comuns que você pode usar: alcance, intervalo interquartil, desvio padrão, e variância.
- O alcance é a diferença entre os valores mais altos e mais baixos.
- O intervalo interquartil é a metade do meio de uma distribuição.
- O desvio padrão é a distância média da média.
- A variância é a média das distâncias quadradas da média.
Exemplo: Você está considerando fornecer desvio padrão para medir e comprovar a qualidade de seus dados. Os dados que você possui contêm os preços dos produtos que os clientes mais preferem. Estes valem $20, $25, $30, $35 e $40, respectivamente. Quando você faz a média, se torna 30. Quando você olha o quanto os outros valores se desviam do valor médio, você encontra que a variância é 62,5 e o desvio padrão é 7,9.
Perguntas frequentes sobre análise descritiva
Você tem mais perguntas sobre análise descritiva? Você quer se tornar proficiente nesse tipo de análise? Você pode conferir as perguntas mais comuns sobre ela abaixo.
Pode utilizar a análise descritiva em vários cenários. Por exemplo, pode analisar o tráfego do sítio Web da sua empresa para descobrir onde as pessoas o encontram na Web. Pode compreender as tendências dos produtos examinando os históricos de compras na sua loja. Assim, pode tomar medidas para a satisfação do cliente de acordo com a procura.
Ambas são técnicas adequadas para efetuar uma análise descritiva. No entanto, alguns cientistas de dados podem considerar a análise descritiva quantitativa mais concreta e científica. No entanto, o facto de a análise qualitativa ser adoptada mesmo por grandes empresas mostra que este tipo também é essencial.
Em primeiro lugar, as medidas de frequência. O objetivo é exprimir a frequência de um acontecimento geralmente em expressões numéricas. Em segundo lugar, as medidas de tendência central. O objetivo é encontrar a tendência geral através do cálculo da média, da mediana e da moda. Em terceiro lugar, as medidas de dispersão. O objetivo é medir a distribuição dos dados utilizando a amplitude ou o desvio padrão. E, por último, as medidas de posição. Procura medir a relação de um valor com outros valores e com o seu ambiente.
A análise descritiva é aplicável em todos os domínios em que existam dados disponíveis. Por exemplo, as empresas podem utilizá-la para obter informações sobre os seus clientes e melhorar as suas estratégias de desenvolvimento de produtos e de marketing. Pode ser utilizada na educação para estratégias e desenvolvimentos sobre alunos, exames e cursos. Nas finanças, pode ser utilizada para obter informações sobre acções, inflação, lucros das empresas, etc.
A análise descritiva é o tipo mais simples e mais básico de análise de dados. Isto deve-se ao facto de transmitir o que é tal como é, sem acrescentar quaisquer adições ou interpretações. Por isso, se precisar de um diagnóstico rápido do que aconteceu, a análise descritiva estará sempre ao seu dispor. O contributo humano é mais significativo do que aquilo que a análise revela. Por conseguinte, a análise descritiva é frequentemente utilizada para a análise de dados não exaustiva.
Principais pontos a serem lembrados
A análise descritiva é o método fundamental de análise para analistas de dados de negócios. É essencial usá-lo para entender o que os dados representam e fazer avaliações de acordo. Ele está esperando para ser usado para descobrir fenômenos fundamentais e ajudar as empresas na pesquisa de dados históricos.
Neste artigo, a análise descritiva é explicada, assim como seus vários tipos. Outros pontos importantes também são mencionados na seção de perguntas frequentes. Depois disso, você pode usar a análise descritiva para entender os dados. Você está pronto para utilizar dados históricos para tomar decisões perspicazes.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
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