A análise de dados é um componente essencial para uma empresa, pois permite extrair insights significativos a partir da coleta e análise de informações. Esses insights servem como base para a tomada de decisões empresariais.
O processo, desde a coleta de dados até a tomada de decisão, é composto por várias etapas. Nesse caminho, utilizamos desde cálculos matemáticos simples até algoritmos avançados.
Existem 4 tipos de análises de dados:
- Análise descritiva (o que aconteceu no passado?)
- Análise de diagnóstico (por que isso aconteceu no passado?)
- Análise preditiva (o que acontecerá no futuro?)
- Análise prescritiva (como podemos fazer isso acontecer?)
Análise descritiva
A análise descritiva retrata o que aconteceu no passado. Ela visa apenas mostrar os fatos, sem explicar o “porquê” ou as causas e efeitos que geraram determinado resultado. O objetivo é fornecer um relatório instantâneo e digerível.
Plataformas como o Google Analytics e outras voltadas para o marketing utilizam bem essa análise. Elas mostram quantos usuários acessaram o site, em quais localidades o site carregou mais rápido e quantas vendas o site fez. Nesse tipo de análise, os dados são apenas apresentados em uma primeira instância, sem explicar por que aconteceu, como aconteceu ou o que fazer para mudar certas situações.
Análise diagnostica
Diferente da análise descritiva, a análise diagnóstica visa encontrar relações de causa e efeito para compreender algo que aconteceu, deixando mais nítido, ela busca explicar o “porquê” determinado fato ocorreu.
Trazendo para um contexto como educação, saúde ou gestão de empresas, esse tipo de análise visa reunir as informações, entender como os eventos aconteceram e formular estratégias para resolver as questões identificadas.
Principais Etapas da Análise diagnóstica
Coleta de dados: Levantamos informações relevantes por meio de questionários, entrevistas, observações ou análise de documentos
Identificação de problemas: Análise dos dados coletados para identificar as principais dificuldades ou desafios que precisam ser abordados.
Análise de Causas: Investigação das causas subjacentes dos problemas identificados, utilizando métodos como a análise de causa e efeito.
Propostas de Soluções: Com base nas informações e causas analisadas, são elaboradas sugestões e estratégias para resolução dos problemas.
Implementação e Monitoramento: Após a formulação das soluções, é importante implementar as ações e monitorar os resultados para avaliar a eficácia das intervenções.
Cenários de aplicação
Educação: Identificar lacunas de aprendizado dos alunos e desenvolver planos de ensino personalizados.
Saúde: Diagnosticar condições de saúde e formular tratamentos adequados.
Gestão empresarial: Analisar o desempenho organizacional e melhorar processos internos.
Análise preditiva
Aqui, temos uma forma avançada da análise de dados, é onde tentamos prever o que pode acontecer, o processo usa análise de dados, machine learning, inteligência artificial e modelos estatísticos para que podemos prever comportamentos futuros.
Como a análise preditiva funciona?
Coleta de dados: a análise começa com a coleta de dados relevantes, que podem vir de várias fontes, como bancos de dados internos, redes sociais, sensores e qualquer outro sistema que gere dados históricos. Esses dados podem incluir informações estruturadas e não estruturadas.
Preparação dos dados: os dados coletados precisam ser preparados para a análise, esse processo inclui:
Limpeza de dados: remover inconsistências, dados duplicados ou erros.
Transformação de dados: normalizar os dados, preencher valores ausentes e preparar variáveis de entrada.
Engenharia de features: criar novas variáveis ou transformar as existentes para melhorar o desempenho do modelo.
Seleção de modelos: Dependendo do tipo de previsão desejada, um modelo estatístico ou de machine learning é selecionado. Os modelos mais comuns incluem:
Regressão: Para prever valores numéricos contínuos, como vendas ou preços.
Classificação: Para prever categorias ou classes, como se um cliente vai comprar ou não.
Séries temporais: Para previsões ao longo do tempo, como tendências de mercado.
Árvores de decisão e redes neurais também são usados para padrões mais complexos.
Treinamento do modelo: O modelo é treinado usando um conjunto de dados históricos. Nesse processo, o algoritmo aprende padrões a partir dos dados de entrada e os mapeia para o resultado desejado (rótulos ou valores). O treinamento envolve otimizar os parâmetros do modelo para melhorar a precisão das previsões
OBS: é claro que isso é um resumo para um assunto avançado, após essas etapas vem as de testes e validações, implatação e previsão e depois o monitoramento e o ajuste. Não vamos nos aprofundar muito no tema pois futuramente pretendo abordar de forma mais objetiva em projetos reais.
Análise prescritiva
A análise prescritiva é uma forma avançada de análise de dados que vai além da análise descritiva e preditiva. Enquanto a análise descritiva explica oque aconteceu e a preditiva tenta prever oque acontecerá, a análise prescritiva busca recomendar ações para lidar com um cenário futuro ou otimizar algum resultado com base nas previsões. Basicamente essa análise responde á pergunta “Oque deve ser feito a seguir?”, e é usada para apoiar a tomada de decisões com base em dados e cenários que projetamos.
