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O processo de análise de dados pode inicialmente parecer assustador para aqueles que não são especialistas na área. No entanto, com o entendimento correto da natureza dos métodos de análise de dados em pesquisas qualitativas e explorações quantitativas, você pode navegar neste processo com confiança e controle.
Esses métodos variam muito, desde os básicos até os complexos, e este artigo irá capacitá-lo com conhecimento sobre eles, mostrando como você pode se beneficiar com a aplicação deles.
O que é um método de análise de dados?
Um método de análise de dados é uma técnica usada para analisar qualquer conteúdo de forma sistemática para obter informações perspicazes.
Todos os métodos têm um procedimento básico a seguir, como coletar dados, limpá-los, transformá-los e modelá-los para chegar a um resultado. Alguns métodos, como a análise descritiva, são básicos, mas outros, como a análise prescritiva, são complexos. No entanto, não existe uma coisa como um sendo superior ao outro porque todos os métodos têm algum uso à sua maneira.
Quando usar um método de análise de dados
O melhor momento para realizar a análise de dados é quando as condições e requisitos são mais adequados. Em outras palavras, o momento apropriado pode variar dependendo de suas necessidades e recursos disponíveis.
Quando você quer testar suas hipóteses,Quando você precisa de uma informação específica para entrar em ação,Quando você quer ver padrões e relações entre variáveis,Quando você precisa de visualizações de dados para inspecionar uma situação minuciosamente
- When you want to test your hypotheses
- When you need a particular information to get into action
- When you want to see patterns and relationships between variables
- When you need data visualizations to inspect a situation thoroughly
Por que usar um método de análise de dados
Pode parecer exagero para aqueles que não conhecem os benefícios de usar métodos de análise de dados da maneira mais eficiente, mas escolher um método perfeito adequado para sua pergunta de pesquisa irá satisfazê-lo em termos de resultados. Se ainda não estiver satisfeito, aqui estão algumas razões pelas quais você deve usar um método de análise de dados:
- Para tomar decisões informadas e alcançar insights significativos.
- Para examinar os dados em detalhes e revelar informações valiosas, encontrar padrões e descobrir anomalias.
- Para examinar atividades comerciais e situações como marketing, recursos humanos e logística com evidências.
- Para produzir soluções imediatas em situações de emergência, como gestão de riscos.
- Para apoiar, testar ou questionar informações e descobertas conhecidas.
Tipos e exemplos de métodos de análise de dados
Seu primeiro passo para entender os dados é escolher a abordagem apropriada. Essas abordagens têm suas próprias características; algumas produzem melhores resultados com dados numéricos, outras com dados subjetivos. Os métodos de análise de dados mais comuns e básicos em pesquisa são apresentados abaixo para que você possa decidir qual escolher dentre essa variedade.
Tipos de análise de dados
1. Métodos qualitativos
Uma análise qualitativa é usada para revelar relacionamentos, significados e padrões em dados não numéricos. É frequentemente usado em áreas como sociologia, psicologia e educação, onde os dados numéricos são limitados ou impossíveis. Devido ao intenso exame de pensamentos subjetivos, ele descobre informações que não são visíveis ao se concentrar em fontes como transcrições, vídeos e imagens. Os métodos comuns de análise de dados qualitativos são:
- Análise temática, onde você descobre temas recorrentes
- Análise de conteúdo, onde você descobre a existência de um conteúdo específico de acordo com seu valor numérico
- Análise do discurso, onde você investiga o uso da fala/linguagem para descobrir dinâmicas de comunicação e poder
- Análise narrativa, onde você obtém informações diretamente da experiência das pessoas
✏️ Exemplo: Analisar os discursos políticos de um país no qual você irá investir é um possível tema de pesquisa. Dessa forma, você pode aprender quais situações sua empresa ou organização pode enfrentar no curto e longo prazo.
2. Métodos quantitativos
Uma análise quantitativa é usada para revelar relações e padrões e medir variáveis usando dados numéricos. A existência de dados numéricos (e diretamente proporcional à confiabilidade das fontes de dados) permite que as análises produzam resultados próximos às situações do mundo real.
Portanto, é amplamente utilizado em áreas como física, química, engenharia e economia, que exigem muita matemática. Os métodos de análise de dados quantitativos são diversos; os principais são:
- Análise de regressão, onde você examina a relação entre variáveis dependentes e independentes
- Análise de séries temporais, onde você investiga uma situação em intervalos de tempo específicos
- Estatística inferencial, onde você chega a um resultado através de uma amostra populacional
✏️ Exemplo: Analisar dados mensais ou sazonais de vendas é um possível assunto de pesquisa de mercado para prever tendências futuras de vendas de roupas. Usando análise de séries temporais, você pode descobrir padrões sazonais e entender a situação de oferta e demanda.
3. Método Descritivo
Análise descritiva é basicamente usada para resumir dados para uso posterior. Isso ajuda a entender o conteúdo dos dados de forma geral. Para isso, revela as características mais importantes nos dados usando várias técnicas: medidas de tendência central (média, mediana, moda) e dispersão (amplitude, variância, desvio padrão).
✏️ Exemplo: É especialmente adequado para resumir valores numéricos, por isso pode ser usado para preparar relatórios mensais de vendas e medir o sucesso acadêmico dos alunos.
4. Método Diagnóstico
Análise diagnóstica é a análise de dados que você realiza para descobrir a causa de uma situação. É perfeito para aprender o contexto de um evento e detectar anomalias. Para revelar padrões, pode ser usado para comparar as diferenças entre conjuntos de dados e examinar a correlação de variáveis.
✏️ Exemplo: Se você encontrar uma situação em que as vendas caem ou aumentam repentinamente, naturalmente deseja saber o motivo. Com a análise diagnóstica, você pode examinar rapidamente os dados e chegar à raiz do motivo.
5. Método Preditivo
Análise preditiva é um método avançado de análise usado para prever situações possíveis examinando dados históricos (situações que aconteceram). Como prever o futuro é um tópico que muitos setores se preocupam, sua área de aplicação é bastante ampla. Ele revela padrões usando algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas estatísticas e simula os próximos passos de acordo.
✏️ Exemplo: Ao examinar os hábitos de compras dos clientes no último ano, você pode usá-lo para prever o abandono futuro dos clientes e tomar precauções de acordo.
6. Método prescritivo
Análise prescritiva é o método de análise mais complexo e final. Não apenas são feitas previsões futuras, mas também são sugeridas possíveis ações. Essas decisões baseadas em dados são tomadas principalmente usando inteligência artificial. Assim, o processo de tomada de decisão funciona mais rapidamente.
✏️ Exemplo: Se você suportar a seção recomendada do seu site ou aplicativo de vendas online com um algoritmo de aprendizado de máquina, poderá oferecer produtos que possam interessar aos seus clientes com base no histórico de compras deles.
Perguntas frequentes sobre os métodos de análise de dados
A análise de dados é um mar vasto e seus métodos estão espalhados ao redor dele. Portanto, nem todas as perguntas sobre os métodos de análise de dados podem ser respondidas; no entanto, aqui você pode encontrar perguntas frequentes sobre os métodos de análise de dados.
Você deve seguir uma série de etapas para analisar qualquer dado:
- Definir seu objetivo de pesquisa
- Reunir e limpar os dados
- Explorar os dados usando análise estatística
- Selecionar um método e aplicá-lo
- Interpretar o resultado final
- Obter insights acionáveis
Você pode usar várias fontes para coletar dados:
1. Observações: A abordagem mais simples para a coleta de dados é a observação sistemática. É subjetiva e limitada no que oferece às informações observadas. No entanto, comportamentos que surgem de observações naturais oferecem uma oportunidade mais poderosa para descoberta do que informações auto-relatadas, como pesquisas e entrevistas.
2. Entrevistas: Nesta abordagem, geralmente baseada em perguntas e respostas individuais, as declarações das pessoas são essenciais. Isso permite obter informações psicológicas e sociológicas em casos em que as observações são insuficientes, mas o tamanho da amostra nesta abordagem é bastante pequeno e consome tempo.
3. Pesquisas: Pesquisas que podem ser feitas pessoalmente, online ou em papel permitem que você alcance muitas pessoas rapidamente. No entanto, a preparação das pesquisas e a qualidade das perguntas afetam a qualidade dos resultados, portanto, elas devem ser bem preparadas.
4. Documentos: Qualquer documento, livro, carta, postagem, tabela ou gráfico relacionado à sua pesquisa é considerado um documento e pode ser usado para análise. É especialmente útil para encontrar dados históricos, mas a qualidade do resultado varia dependendo do número de documentos disponíveis.
Cada método de análise de dados tem suas próprias técnicas. Estas variam dependendo do tipo de dados e do propósito da pesquisa. Por exemplo, a análise descritiva frequentemente utiliza medidas de tendência central, medidas de dispersão e técnicas de distribuição de frequência.
A análise exploratória de dados utiliza técnicas como gráficos de dispersão, estatísticas resumidas e análise de cluster. Já a análise preditiva realiza análises utilizando técnicas como análise de séries temporais, modelos de aprendizado de máquina, métodos de previsão e modelos de regressão.
A análise de dados está diretamente relacionada ao tipo de dados e várias abordagens são usadas de acordo. A mais simples e comum é a análise descritiva, que fornece um resumo dos dados. Posteriormente, análises mais complexas como inferencial, exploratória, preditiva e prescritiva podem ser realizadas após a análise descritiva para fornecer mais resultados e encontrar padrões.
Conclusão
Em conclusão, os métodos de análise de dados são ferramentas poderosas que ajudam a transformar dados brutos em insights perfeitos. Alguns deles permitem pesquisas mais abrangentes, enquanto outros permitem pesquisas mais modestas. Este artigo o orienta a escolher o mais adequado entre tantos métodos com mais facilidade. O artigo começa com a definição do método de análise de dados e continua explicando quando e por que você deve usar os métodos.
Em seguida, fornece informações explicando os métodos de análise de dados em pesquisas com exemplos. Você já acessou completamente as informações teóricas com as quais pode realizar a análise de dados!
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.
