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O que é análise de dados? Esta pergunta foi feita por empresários e profissionais em todo o mundo.
A resposta pode ser um pouco complexa, mas farei o possível para esclarecê-la para você. Nesta postagem do blog, discutiremos a definição de análise de dados, seus tipos e alguns exemplos de como ela é usada.
O que é análise de dados?
A análise de dados é o processo de examinar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e insights.
Ele pode ser usado para melhorar a tomada de decisões, prever resultados futuros e entender o que os clientes desejam. A análise de dados também pode ajudar a melhorar a eficiência, reduzir custos e identificar tendências que podem ser usadas para tomar melhores decisões.
E com as ferramentas e técnicas certas, ela pode ser usada para criar insights baseados em dados que podem ajudar qualquer organização a ter sucesso.
Quais são os tipos de análise de dados?
A análise de dados é dividida em três tipos principais:
Análise descritivaAnálise diagnósticaAnálise preditivaAnálise prescritiva
Vamos ter uma olhada em cada um deles em detalhes!
1. Análise descritiva
A análise descritiva é focada na compreensão do passado, observando os dados históricos existentes de uma organização.
Geralmente, envolve coleta e mineração de dados para responder a perguntas específicas. Uma grande parte do trabalho de análise de dados é realizada por meio da análise descritiva.
Aqui estão alguns exemplos comuns de questões que a análise descritiva pode resolver:
Quais produtos, serviços ou recursos são mais populares?Quem são nossos principais clientes?Qual é o número total de pedidos em um determinado período?Qual é o valor médio de compra de um cliente?Quantos clientes pediram várias vezes?Que porcentagens de clientes devolveram suas compras dentro de um determinado período de tempo?
Além disso, a análise descritiva pode ser usada para criar painéis e visualizações que ajudam a facilitar a compreensão dos dados.
As empresas que mais se beneficiam com a análise descritiva são aquelas que são novas na exploração de seus dados e estão tentando descobrir padrões básicos e tendências nele.
2. Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico é focada na compreensão da causa raiz de um problema ou problema. Ele usa dados para identificar problemas em uma organização para descobrir o “porquê” e fornece recomendações para soluções.
É uma forma mais aprofundada de análise, que envolve detalhar os dados para encontrar o subjacente causa de um problema.
Ele pode ser usado para responder a perguntas como”Por que nossas vendas caíram?”ou “O que causou esse aumento de custo?”.
Técnicas comuns usadas na análise de diagnóstico incluem:
Mineração de dadosAnálise de série temporalAnálise de correlaçãoDetecção de anomalias
As empresas que mais ganham com a análise de diagnóstico são aqueles que precisam descobrir informações ocultas de seus dados e identificar problemas rapidamente.
Esse tipo de análise pode ser especialmente útil para empresas maiores que precisam se aprofundar em seus dados brutos para encontrar a causa raiz de um problema.
3. Análise preditiva
A análise preditiva envolve o uso de dados e algoritmos para fazer previsões de resultados futuros. É um componente chave da ciência de dados, onde a análise estatística aplicada é usada para prever tendências futuras.
É focado em entender o que pode acontecer no futuro, observando como certas condições mudaram ao longo do tempo.
Por exemplo, pode ser usado para prever a taxa de rotatividade de clientes ou prever o crescimento das vendas de um determinado produto. Também pode ser usado para identificar possíveis fraudes ou calcular o resultado provável de uma próxima campanha de marketing.
Algumas técnicas comuns de análise de dados usadas na previsão incluem:
Análise de regressãoAprendizado de máquinaAnálise bayesianaAnálise de agrupamento
Empresas que mais se beneficiam com a análise preditiva são aqueles que precisam antecipar tendências futuras, como entender o comportamento do cliente, gerenciar riscos e otimizar campanhas de marketing.
4. Análise prescritiva
A análise prescritiva é um tipo de análise de dados que fornece recomendações e sugere ações com base em insights de dados. Envolve análises mais avançadas para fornecer recomendações para decisões de negócios.
Vai além de simplesmente prever resultados futuros, dando aos usuários sugestões sobre o que fazer para melhorar o desempenho ou atingir as metas desejadas.
Por exemplo, uma ferramenta de análise prescritiva pode sugerir quais produtos ou serviços devem ser promovidos com base nas preferências do cliente e dados de vendas anteriores.
Também pode recomendar maneiras de otimizar o processo de produção ou identificar novas oportunidades de economia de custos.
Algumas técnicas comuns usadas na análise prescritiva incluem:
Algoritmos de otimizaçãoÁrvores de decisãoRedes neuraisModelos de simulação
As empresas que mais podem ganhar com a análise prescritiva são aquelas que já possuem alguns processos analíticos implementados, mas precisam de ajuda extra para tomar decisões e otimizar processos.
Quais são alguns exemplos de análise de dados?
Alguns exemplos de análise de dados incluem:
Previsão de surtos de doenças Determinação do churn r Avaliação de clientes para um produto ou serviço específicoPrevisão de vendas de um produto ou serviçoDetecção de fraudeIdentificação da rota mais eficiente para entrega de pacotesAnalisar o comportamento do clienteOtimização de processos de produçãoRecomendar um item a clientes em um site de comércio eletrônico com base em suas compras anteriores.
A análise de dados pode ser aplicado a qualquer tipo de dados, de estruturados a não estruturados. Ele é usado em uma ampla variedade de setores, desde marketing e finanças até saúde e manufatura.
Perguntas relacionadas
Qual é o principal objetivo da análise de dados?
O principal objetivo da análise de dados é obter insights e tomar melhores decisões analisando grandes quantidades de dados. A análise de dados pode ajudar a identificar tendências, detectar anomalias e descobrir causas subjacentes.
Também pode ser usada para prever resultados futuros ou sugerir ações que melhorarão o desempenho ou atingirão os objetivos desejados.
Qual é a diferença entre análise de dados e análise de dados?
A análise de dados se concentra na compreensão dos dados existentes para obter insights e tomar decisões. Envolve a coleta, limpeza e exploração de dados. A análise de dados envolve técnicas de análise mais avançadas, como aprendizado de máquina, algoritmos de otimização e redes neurais.
A análise de dados e a análise de dados geralmente são usadas de forma intercambiável, mas há uma diferença entre as duas.
Quais são alguns dos benefícios da análise de dados?
O principal benefício da análise de dados é que ela pode ajudar as empresas a tomar decisões melhores, fornecendo informações sobre o comportamento do cliente, tendências de mercado, eficiência operacional e outras informações importantes fatores.
Como é um salário de análise de dados?
Os salários de análise de dados variam dependendo da experiência, habilidades e localização. De um modo geral, os analistas de dados ganham uma média de US$ 72.886 por ano nos EUA.
Quais são alguns trabalhos de análise de dados?
Alguns trabalhos de análise de dados incluem analista de dados, cientista de dados, analista de inteligência de negócios, administrador de banco de dados, engenheiro de dados, analista de qualidade de dados, engenheiro de aprendizado de máquina e Engenheiro de inteligência artificial.
Quais são algumas ferramentas de análise de dados?
Algumas ferramentas populares de análise de dados incluem Tableau, Python, programação R, Microsoft Power BI, MySQL, Microsoft SQL Server IBM Watson Analytics , SAS Visual Analytics, KNIME Analytics Platform, Oracle Data Visualization Desktop, Google BigQuery e Apache Spark.
A análise de dados é uma boa carreira?
A análise de dados pode ser uma carreira muito gratificante. Os profissionais neste campo são muito procurados e bem remunerados por suas habilidades.
Empregos em análise de dados normalmente ganham um salário médio de US$ 70.000 a US$ 125.000 por ano. Os trabalhos de análise de dados incluem analistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, analistas de inteligência de negócios e cientistas de dados.
O que é análise de dados nos negócios?
A análise de dados nos negócios é o processo de analisar grandes quantidades de dados para obter insights e tomar melhores decisões de negócios com base neles. Em uma empresa, a análise de dados pode ajudar a identificar tendências, rastrear o comportamento do cliente, detectar anomalias e descobrir as causas subjacentes.
Considerações finais
Concluindo, a análise de dados é uma ferramenta essencial para qualquer negócios que desejam se manter competitivos.
Com as ferramentas e técnicas de análise de dados certas, as empresas podem obter informações sobre o comportamento do cliente, identificar tendências e descobrir as causas subjacentes de sucesso ou fracasso.
Espero que este artigo tenha lhe dado uma melhor compreensão da análise de dados e o importante papel que ela desempenha nos negócios. Obrigado por ler!