Entenda quais são os 4 tipos de análise de dados!
A análise de dados visa empregar raciocínio critico em relação aos dados para adquirir conhecimento a respeito dos dados, com o objetivo de analisar as métricas para cada vez mais atingir um sistema objetivo e otimizado.
Vale lembrar que as motivações serão diferentes de caso para caso.
Dentro da analise de dados irão existir 4 tipos de métodos: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
Tipos de analise de dados:
Descritiva
Analise descritiva ou estatística descritiva irá literalmente descrever os acontecimento ocorridos com os dados, muitas vezes usando estatísticas para a realização desse método.
Esse é o tipo de análise mais rápida, pois entrega cálculos padronizados que podem ser automatizados, como: média, variância, gráficos e diagramas.
Exemplo:
Descrição do acesso de clientes no seu site de vendas, durante uma hora pela média de usuários que visitaram seu site no mesmo intervalo de tempo.
Esse tipo de analise é o combustível para dashboards, um dos indicadores KPI.
Diagnóstica
Após conhecer as características dos dados, surge a pergunta: Qual a causa desses dados?
Esse é o objetivo da análise diagnostica, porém não é uma tarefa simples.
Exemplo:
Observando em média 1000 usuários, acessando seu site no período de uma hora, pode estar relacionado com a depreciação média do produto que você vende, com a quantidade de concorrentes, com seu programa de fidelidade e fenômenos sociais.
Para a mensuração desses dados são utilizados testes como: hipnose, métodos científicos e testes A/B.
Nestes casos é usado uma frase famosa: “Correlação não implica causalidade”. Com o sentido de dizer que não se pode usar métricas de associação sem a análise correta.
Preditiva
O objetivo da análise preditiva é prever possíveis cenários.
Esse método irá relacionar as causas e efeitos, pensando em cenários que poderiam acontecer, esse processo é chamado de modelo e modelagem.
Exemplo:
Seus dados mostram a quantidade média de visitantes no site, no período de uma hora e esse ponto depende linearmente do custo de cada parte do programa de fidelidade. Nesse caso a palavra chave será linearmente. Supondo que ele preveja um acressímo de 30% essa será a situação hipotética criada.
Esse método é aplicado em bancos ao identificar riscos de investimento, quando o empréstimo efetivamente não foi feito, prevendo uma situação futura.
Prescritiva
Esse método irá traçar os objetivos com essas ações.
Exemplo:
Ao final de uma campanha de marketing, na qual é preciso aumentar 15% a quantidade média de visitas no site e essa quantidade se relaciona linearmente com o custo de um ponto de fidelidade. Pode-se escolher por reduzir o custo em 15%.
Ou seja, utilizar os outros métodos em conjunto a prescrição e assim chegar as soluções apropriadas.
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Fonte: https://www.digitalhouse.com/br/blog/tipos-de-analise-de-dados
Tag:análise de dados
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