4 tipos de análise de dados para melhorar a tomada de decisões de negócios [com exemplos]

Ao longo da última década , o desenvolvimento tecnológico ajudou diversas indústrias na geração e retenção de grandes volumes de dados. Tanto que big data é um dos chavões mais populares do século 21 . Atualmente, estamos vivendo em uma era pós-digital, tentando construir algo com essa informação crescente e variada. E a ciência de dados surgiu como um campo multidisciplinar dinâmico para nos ajudar a fazer isso.

Os analistas de dados inspecionam, limpam, transformam e modelam dados estruturados e não estruturados para descobrir informações que podem ser úteis para a tomada de decisões. Para extrair tal conhecimento, eles aplicam métodos científicos, algoritmos e sistemas. Em outras palavras, eles usam diferentes tipos de análise de dados para traduzir detalhes complexos em insights compreensíveis para o homem comum.

Mas qual é o uso mais importante da ciência de dados? A resposta a esta pergunta tem quatro dimensões diferentes, a saber: Descritiva, Diagnóstica, Preditiva e Prescritiva . Portanto, encontramos não um, mas quatro tipos de análise de dados na ciência de dados. Vamos entender esses tipos de análise em detalhes.

Diferentes tipos de análise de dados

1) Análise de dados descritivos: discernindo a realidade

A análise de dados descritivos trata do uso de dados brutos existentes para pintar uma imagem clara do que existe. Por exemplo, os dados das demonstrações mensais de lucros e perdas de uma organização podem ser usados ​​para saber mais sobre seu desempenho.

E diferentes medidas e métricas sobre o negócio podem ser compiladas para fornecer uma visão holística de seus pontos fortes e fracos.

A análise descritiva também é útil na apresentação de insights para análise posterior. Uma análise estatística dos dados demográficos dos clientes pode revelar a porcentagem de pessoas em uma determinada faixa etária.

Os dados de vendas e preços podem ser consolidados e comparados ao longo dos anos ou entre departamentos. A agregação de dados e mineração de dados são algumas das técnicas utilizadas neste processo. Os analistas também usam ferramentas de visualização para aprimorar a mensagem.

2) Análise de dados de diagnóstico: descobrindo o 'porquê'

Depois do 'o quê', vem o 'porquê'. E a análise de dados de diagnóstico facilita esse processo de raciocínio. Os analistas leem, verificam, filtram e extraem dados úteis para descobrir por que algo está acontecendo.

Como o nome sugere, a análise de diagnóstico consiste em dividir as informações disponíveis e identificar as causas por trás de problemas, eventos e comportamentos específicos. Por exemplo, uma grande organização pode querer obter insights significativos sobre seus complexos problemas de força de trabalho.

Com a ajuda da análise de dados, os gerentes podem pesquisar e criar instantâneos de funcionários que trabalham em vários locais e divisões. Eles também podem filtrar e comparar suas métricas de participação no trabalho, desempenho, cargos e sucessão.

Informações de negócios ou painéis de BI com ferramentas interativas são especialmente úteis para chegar à causa raiz dos problemas dessa maneira. Drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações são algumas das técnicas populares usadas na análise de diagnóstico.

3) Análise de dados preditiva: ter uma ideia sobre o futuro

A análise preditiva é um dos tipos mais interessantes de análise de dados . Isso nos ajuda a aprender sobre o futuro!

O mundo está cheio de incertezas. E nunca podemos saber totalmente o que vai acontecer. Mas, podemos tentar prever eventos futuros e, portanto, tomar melhores decisões. A análise preditiva de dados pode nos ajudar a estimar a probabilidade de um evento, quando algo pode acontecer ou a extensão de uma mudança futura.

Ele analisa dados passados ​​e presentes para prever o futuro. As vendas vão aumentar ou diminuir? Qual será a situação das receitas em 2025? Os analistas procuram fazer tais projeções com a maior precisão possível. Modelagem de dados e aprendizado de máquina são algumas das técnicas que estão ganhando cada vez mais popularidade nessa área.

Normalmente, eles usam dados variáveis ​​para prever eventos desconhecidos. Digamos que um modelo preditivo produziu uma estatística sobre um risco maior de ataques cardíacos entre pessoas mais velhas. A previsão seria feita após encontrar uma relação linear entre os dados variáveis ​​de idade e frequência de ataques cardíacos em uma população.

Essa análise pode, assim, melhorar o atendimento ao paciente, reduzir custos e trazer maior eficiência para o setor de saúde. O setor de serviços financeiros também usa análises preditivas para detecção de fraudes, investimentos preditivos etc.

4) Análise de dados prescritiva: sugerindo o caminho a seguir

Se a análise preditiva é sobre previsão, a análise prescritiva é sobre o uso dessas previsões para agregar valor. Ele fornece a chave para o futuro ao prescrever o melhor curso de ação dentre as alternativas disponíveis.

Nesse estágio, a análise usa os insights das três primeiras etapas para determinar a possível solução para um problema. E não se trata apenas de escolher, mas de comparar e selecionar as recomendações mais adequadas para a situação. Por exemplo, um aplicativo móvel para tráfego rodoviário pode ajudá-lo a escolher a melhor rota para chegar em casa a partir de sua localização atual.

O aplicativo levaria em consideração a distância, a velocidade e os congestionamentos de tráfego para informar o caminho mais curto ou mais oportuno para chegar lá. Outro exemplo é uma agência de consultoria que usa análise de dados para sugerir locais vantajosos para lançar um novo produto.

Conclusão

Hoje, a ciência de dados está entregando um valor tremendo em todos os setores. E todos os 4 tipos de análise de dados mencionados acima continuarão contribuindo para a transformação à sua maneira!

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