Tipos de análise de dados em pesquisa (+ Exemplos)

Hoje, todos os negócios, pequenos ou grandes, devem analisar dados para ter sucesso em seus campos. A análise de dados é a melhor maneira de entender seu negócio, funcionários, clientes e produtos/serviços. Mas a análise de dados é um campo muito amplo, e é sempre importante escolher o que se adequa ao seu propósito.

Quatro tipos básicos de análise de dados geralmente aceitos são usados para tomar decisões baseadas em dados. Vamos examiná-los sob títulos separados e explicá-los de forma mais curta e concisa. Dependendo de suas necessidades, você pode querer realizar uma análise de dados simples ou complexa. Este artigo começará do simples ao complexo para conveniência.

O que é análise de dados?

Várias ferramentas e métodos estatísticos são usados para fazer isso. Esses métodos geralmente seguem duas abordagens principais: pesquisa quantitativa e qualitativa.

Empresas, organizações e instituições se esforçam para alcançar seus objetivos e manter sua ordem usando esses métodos de análise. Portanto, uma análise de dados sistemática e bem organizada é a ação-chave por trás de todos os negócios bem-sucedidos. Então, se você perguntar exatamente o que são essas análises e que tipos são, você pode olhar para o título abaixo.

4 tipos de análise de dados

Sua abordagem aos dados varia dependendo do seu objetivo e da pergunta que você faz aos dados. É importante se o seu propósito é melhor expresso com uma análise simples ou uma análise complexa. Portanto, existem quatro tipos principais de análise de dados em pesquisa. 

Esses podem ser considerados como anéis entrelaçados de um processo. Você entenderá melhor suas conexões uns com os outros por meio de exemplos e explicações de análise de dados.

Tipos de análise de dados

Análise descritiva

Análise descritiva é o primeiro e mais simples passo no processo de análise de dados. O objetivo desta análise é encontrar uma resposta para a pergunta, "O que aconteceu?". Os conjuntos de dados passam por uma série de processos para serem organizados, processados e prontos para interpretação. Os dados são modelados através de programas apropriados nesses processos e se tornam visivelmente legíveis.

O que segue são os resultados produzidos por pesquisadores de dados e empresas com sua própria entrada. Porque na análise descritiva, a maior parte do trabalho é baseada na entrada humana. Por esse motivo, dados quantitativos que não permitirão erros são examinados mais neste tipo. Finalmente, este tipo de análise serve como um trampolim para a próxima análise, que é a análise diagnóstica.

Técnicas de exemplo

1. Medidas de distribuição de frequência: É uma técnica para medir com que frequência cada valor é repetido em um conjunto de dados.

2. Medidas de tendência central: É um método para encontrar a média, mediana e moda examinando valores numéricos em um conjunto de dados.

3. Medidas de variabilidade:É um método para medir a distribuição de pontos de dados no conjunto de dados. São usados quatro critérios: amplitude, intervalo interquartil, desvio padrão e variância.

Análise diagnóstica

O objetivo da análise diagnóstica é encontrar uma resposta para a pergunta, "Por que isso aconteceu?". Este tipo de análise é na verdade a análise descritiva com um pouco mais de entrada da máquina. É usado ao lidar com problemas não complexos para determinar por que algo aconteceu.

É frequentemente utilizado por empresas porque geralmente fornece resultados precisos e insights acionáveis. Finalmente, a análise de diagnóstico também serve como um ponto de partida para os tipos de análise que a seguem.

Técnicas de exemplo

1. Análise de causa raiz: É um método que visa identificar as razões das razões da situação examinada, geralmente usando o método dos cinco porquês.

2. Análise de correlação: É um método usado em conjuntos de dados com dois ou mais valores variáveis. É usado para entender a relação e o equilíbrio entre as variáveis.

3. Diagrama de espinha de peixe: Este é um método de mostrar as razões com um diagrama visual simples. Este diagrama recebeu esse nome porque se parece com uma espinha de peixe.

Análise preditiva

O objetivo da análise preditiva é encontrar uma resposta para a pergunta, "O que vai acontecer?". Ela passa dados históricos por um filtro de classificação e faz previsões sobre o que acontecerá no futuro com base no que ocorreu. 

O uso de análise preditiva é amplo em muitos campos da finança e da academia, incluindo negócios. A modelagem preditiva é predominantemente um método de análise quantitativa e, portanto, está mais relacionada a valores numéricos.

Técnicas de exemplo

1. Análise de regressão: É um método usado para descobrir a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.

2. Árvores de decisão: É um método de diagrama visual baseado em classificação. Ideias são coletadas em um diagrama semelhante a uma árvore, e os resultados preditivos são indicados a partir dos ramos de acordo com essas ideias.

3. Agrupamento: É um método que permite dividir o conjunto de dados em segmentos e examiná-lo de maneira mais natural e simples.

4. Análise de séries temporais: É um método usado para revelar a relação entre dados coletados em determinados intervalos de tempo.

Análise prescritiva

O objetivo da análise prescritiva é encontrar uma resposta para a pergunta, "O que fazer?". A análise prescritiva é um método de análise no qual a interpretação de possíveis situações é feita com a entrada de inteligência artificial. Da coleta de grandes dados à avaliação, a entrada humana é muito baixa. 

Este tipo de análise é o mais avançado e complexo. É por isso que muitas vezes também é conhecido como a análise final entre as técnicas de análise de dados.

Técnicas de exemplo

1. Modelos de programação: É um método para dar sentido a conjuntos de dados complexos usando programação não linear e linear, que são tipos de programação.

2. Simulação: É um método de criação de simulações que refletem cenários do mundo real para examinar uma situação, que geralmente é um problema complicado de vários fatores.

3. Algoritmos de aprendizado de máquina: Métodos prescritivos são os mais intimamente relacionados à inteligência artificial. É um método em que a IA fornece sua própria análise de dados e possíveis cenários.

7 dicas para um melhor processo de análise de dados

Métodos de análise de dados ajudam você para fins específicos. Primeiro, os dados podem ser resumidos e classificados usando métodos descritivos. Em seguida, resultados e previsões são calculados com base em dados de amostra usando métodos preditivos. Por fim, as empresas tomam a decisão final sobre um evento usando esses métodos. Aqui estão algumas dicas para usar esses métodos melhor.

Dicas de especialistas para análise de dados

1. Determine o seu propósito

O início de toda análise começa com determinar o seu propósito. Se você sabe por que precisa dos dados, pode agir de acordo com essa definição. Portanto, primeiro decida se o seu problema é em marketing, satisfação do cliente, projetos de novos produtos ou cálculo da taxa de rotatividade. Em seguida, você pode passar para o próximo passo.

2. Preste atenção à coleta precisa de dados

Pesquisas que produzem resultados sólidos começam com coleta precisa de dados. Decida qual tipo de coleta de dados é adequado para você. Você pode coletar dados de muitos lugares, como pesquisas, entrevistas, sites, fontes de notícias, etc. É importante usar dados quantitativos ou qualitativos com o algoritmo de análise correto para seus propósitos ao classificar conjuntos de dados.

3. Encontre dados limpos e classificados

Os dados que você coleta nem sempre são perfeitos para análise. Os dados podem existir em diferentes formatos, em um estado ruim ou ter registros duplicados. É por isso que você precisa limpar e classificar os dados. Depois disso, isso fornecerá uma experiência de análise mais suave.

4. Use estatísticas

Os métodos de análise de dados são usados especificamente para modelagem, porque os modelos estatísticos são ideais para as pessoas lerem dados sem dificuldade. Dessa forma, as questões e problemas a serem abordados são determinados de maneira simples e suave.

5. Obtenha ajuda de IA e linguagens de programação

Obter ajuda de inteligência artificial e linguagens de programação sempre ajudará você a olhar as coisas por outra perspectiva. Além disso, a IA geralmente facilitará sua carga de trabalho. É possível fazer uma análise melhor com a ajuda das linguagens de programação Python e R e os pacotes que elas contêm.

6. Utilize ferramentas e programas de análise de dados

Não se esqueça de aproveitar as ferramentas de análise de ciência de dados e programas. Você pode se beneficiar do Google e de muitas outras ferramentas de inteligência de negócios e análise. Em particular, ferramentas como o Tableau facilitarão sua vida, tanto com a interface amigável que ela fornece quanto com os processos de análise que ela contém.

7. Interprete seus dados

Em métodos em que o input humano é intenso, uma das partes onde mais erros podem ser cometidos é a interpretação de dados. É essencial que os analistas de dados sejam capazes de avaliar bem os resultados estatísticos. Embora a análise mostre os padrões e correlações de maneira mais perfeita, uma interpretação incorreta pode reverter isso.

Obstáculos na análise de dados

Embora a análise de dados seja resumida de forma muito simples como a coleta, análise e interpretação de dados, essa tarefa não é tão fácil quanto parece. Porque é provável que você encontre diferentes obstáculos em cada seção. Mas é claro que também é possível superá-los. Estes são alguns obstáculos que você pode encontrar:

Pontos chave para lembrar

Este artigo se concentrou em quais métodos de análise de dados devem ser empregados em quais situações durante a realização de pesquisas. Os quatro tipos de análise, descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, foram explicados com exemplos sob títulos separados. 

Em seguida, é mencionado quais pontos você deve prestar atenção em sua pesquisa. A partir de agora, tudo se resume a entender esses métodos e transformá-los em insights acionáveis ​​com a ajuda das ferramentas de análise necessárias. Assim, você elevará a qualidade de seu negócio para o próximo nível no ambiente competitivo.