O que é análise de dados?
A análise de dados é definida como um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões de negócios. O objetivo da Análise de Dados é extrair informações úteis dos dados e tomar a decisão com base na análise dos dados.
Um exemplo simples de análise de dados é sempre que tomamos qualquer decisão em nossa vida cotidiana pensando sobre o que aconteceu da última vez ou o que acontecerá ao escolher essa decisão específica. Isso nada mais é do que analisar nosso passado ou futuro e tomar decisões com base nisso. Para isso, reunimos memórias do nosso passado ou sonhos do nosso futuro. Portanto, isso nada mais é do que análise de dados. Agora, a mesma coisa que o analista faz para fins comerciais é chamada de Análise de Dados.
Neste tutorial, você aprenderá:
- Por que análise de dados?
- Ferramentas de análise de dados
- Tipos de análise de dados: técnicas e métodos
- Processo de Análise de Dados
Por que análise de dados?
Para fazer seu negócio crescer e até mesmo crescer em sua vida, às vezes tudo o que você precisa fazer é analisar!
Se sua empresa não está crescendo, você deve olhar para trás, reconhecer seus erros e fazer um plano novamente, sem repetir esses erros. E mesmo que sua empresa esteja crescendo, você deve esperar que ela cresça ainda mais. Tudo o que você precisa fazer é analisar seus dados e processos de negócios.
Ferramentas de análise de dados
As ferramentas de análise de dados tornam mais fácil para os usuários processar e manipular dados, analisar os relacionamentos e correlações entre conjuntos de dados e também ajuda a identificar padrões e tendências para interpretação. Aqui está uma lista completa de ferramentas usadas para análise de dados em pesquisas.
Tipos de análise de dados: técnicas e métodos
Existem vários tipos de técnicas de análise de dados baseadas em negócios e tecnologia. No entanto, os principais métodos de análise de dados são:
- Análise de Texto
- Análise Estatística
- Análise Diagnóstica
- Análise Preditiva
- Análise Prescritiva
Análise de Texto
A análise de texto também é conhecida como mineração de dados. É um dos métodos de análise de dados para descobrir um padrão em grandes conjuntos de dados usando bancos de dados ou ferramentas de mineração de dados. É usado para transformar dados brutos em informações de negócios. Estão presentes no mercado ferramentas de Business Intelligence utilizadas para a tomada de decisões estratégicas de negócios. No geral, ele oferece uma maneira de extrair e examinar os dados e os padrões derivados e, finalmente, a interpretação dos dados.
Análise Estatística
A análise estatística mostra "O que aconteceu?" usando dados anteriores na forma de painéis. A análise estatística inclui coleta, análise, interpretação, apresentação e modelagem de dados. Ele analisa um conjunto de dados ou uma amostra de dados. Existem duas categorias deste tipo de Análise - Análise Descritiva e Análise Inferencial.
Análise descritiva
analisa dados completos ou uma amostra de dados numéricos resumidos. Mostra a média e o desvio para dados contínuos, enquanto a porcentagem e a frequência para dados categóricos.
Análise Inferencial
analisa amostra de dados completos. Neste tipo de análise, você pode encontrar diferentes conclusões a partir dos mesmos dados, selecionando diferentes amostras.
Análise Diagnóstica
A Análise de Diagnóstico mostra "Por que isso aconteceu?" encontrando a causa a partir do insight encontrado na Análise Estatística. Esta análise é útil para identificar padrões de comportamento de dados. Se um novo problema surgir em seu processo de negócios, você poderá consultar esta Análise para encontrar padrões semelhantes desse problema. E pode ter chances de usar prescrições semelhantes para os novos problemas.
Análise Preditiva
A análise preditiva mostra "o que provavelmente acontecerá" usando dados anteriores. O exemplo mais simples de análise de dados é como se no ano passado comprei dois vestidos com base nas minhas economias e se este ano meu salário está aumentando o dobro, então posso comprar quatro vestidos. Mas é claro que não é fácil assim porque você tem que pensar em outras circunstâncias como as chances de o preço das roupas aumentar este ano ou talvez em vez de vestidos você queira comprar uma bicicleta nova, ou você precise comprar uma casa!
Então, aqui, esta análise faz previsões sobre resultados futuros com base em dados atuais ou passados. A previsão é apenas uma estimativa. Sua precisão é baseada na quantidade de informações detalhadas que você possui e quanto você procura nelas.
Análise Prescritiva
A análise prescritiva combina o insight de todas as análises anteriores para determinar que ação tomar em um problema ou decisão atual. A maioria das empresas orientadas a dados está utilizando a Análise Prescritiva porque as Análises preditiva e descritiva não são suficientes para melhorar o desempenho dos dados. Com base nas situações e problemas atuais, eles analisam os dados e tomam decisões.
Processo de Análise de Dados
O Processo de Análise de Dados nada mais é do que reunir informações usando um aplicativo ou ferramenta adequada que permite explorar os dados e encontrar um padrão neles. Com base nessas informações e dados, você pode tomar decisões ou tirar conclusões definitivas.
A análise de dados consiste nas seguintes fases:
- Coleta de requisitos de dados
- Coleção de dados
- Limpeza de Dados
- Análise de dados
- Interpretação dos dados
- Visualização de dados
Coleta de requisitos de dados
Em primeiro lugar, você deve pensar sobre por que deseja fazer essa análise de dados? Tudo que você precisa para descobrir a finalidade ou objetivo de fazer a Análise de dados. Você tem que decidir que tipo de análise de dados deseja fazer! Nesta fase, você tem que decidir o que analisar e como medi-lo, você tem que entender por que está investigando e quais medidas você deve usar para fazer esta Análise.
Coleção de dados
Após a coleta de requisitos, você terá uma ideia clara sobre o que deve ser medido e quais devem ser suas descobertas. Agora é hora de coletar seus dados com base nos requisitos. Depois de coletar seus dados, lembre-se de que os dados coletados devem ser processados ou organizados para análise. Conforme você coletou dados de várias fontes, deve manter um registro com a data de coleta e a fonte dos dados.
Limpeza de Dados
Agora, quaisquer dados coletados podem não ser úteis ou irrelevantes para o seu objetivo de análise, portanto, eles devem ser limpos. Os dados coletados podem conter registros duplicados, espaços em branco ou erros. Os dados devem ser limpos e livres de erros. Esta fase deve ser feita antes da Análise porque, com base na limpeza de dados, sua saída de Análise estará mais próxima do resultado esperado.
Análise de dados
Depois que os dados são coletados, limpos e processados, eles estão prontos para análise. Conforme você manipula os dados, pode descobrir que tem as informações exatas de que precisa ou pode precisar coletar mais dados. Durante esta fase, você pode usar ferramentas de análise de dados e software que o ajudarão a entender, interpretar e derivar conclusões com base nos requisitos.
Interpretação dos dados
Depois de analisar seus dados, finalmente é hora de interpretar seus resultados. Você pode escolher a forma de expressar ou comunicar sua análise de dados, usando simplesmente em palavras ou talvez em uma tabela ou gráfico. Em seguida, use os resultados do seu processo de análise de dados para decidir o melhor curso de ação.
Visualização de dados
A visualização de dados é muito comum no seu dia a dia; eles geralmente aparecem na forma de tabelas e gráficos. Em outras palavras, dados mostrados graficamente para que seja mais fácil para o cérebro humano entendê-los e processá-los. A visualização de dados costuma ser usada para descobrir fatos e tendências desconhecidos. Observando relacionamentos e comparando conjuntos de dados, você pode encontrar uma maneira de descobrir informações significativas.
Resumo:
- A análise de dados significa um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões de negócios
- Tipos de Análise de Dados são Texto, Estatística, Diagnóstico, Preditiva, Análise Prescritiva
- A Análise de Dados consiste em Coleta de Requisitos de Dados, Coleta de Dados, Limpeza de Dados, Análise de Dados, Interpretação de Dados, Visualização de Dados