Existem diferentes tipos de análise de dados que permitem a aplicação sistemática de técnicas estatísticas e/ou lógicas para descrever, condensar e avaliar os dados, a fim de extrair informações para apoiar a tomada de decisões.
Neste artigo, vamos apresentar-te os mais importantes e como podes utilizá-los no teu próximo estudo.
Importância de escolher o tipo correto de análise de dados
A análise de dados como um todo inclui a limpeza, transformação e modelação de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões empresariais.
Ao aplicar a análise estatística e tecnologias aos dados, os diferentes tipos de análise de dados ajudam a encontrar tendências e a resolver problemas. ajuda a encontrar tendências e a resolver problemas.
O principal objetivo da utilização de diferentes tipos de análise de dados é dispor de uma variedade de opções para extrair informações úteis dos dados e tomar decisões inteligentes.
A análise de dados tem-se tornado cada vez mais importante nas empresas, como forma de moldar os processos empresariais e melhorar o desempenho da empresa.
12 tipos de análise de dados
Vamos agora apresentar-te os 12 tipos mais comuns de análise de dados utilizados nos estudos de mercado pesquisa de mercado bem como em várias áreas do conhecimento:
Análise descritiva:
O objetivo da análise descritiva é descrever um conjunto de dados, examinando o que aconteceu no passado.
Este tipo de análise de dados não procura explicar por que razão os factos aconteceram ou estabelecer relações de causa e efeito, mas procura fornecer um instantâneo facilmente digerível, incluindo um resumo de qualquer análise primária, medições e padrões.
Existem duas técnicas principais utilizadas na análise descritiva:
- Agregação de dados. É o processo de recolha de dados e a sua apresentação num formato resumido.
- Extração de dados. Esta é a parte da análise e exploração de dados para descobrir padrões ou tendências.
2. Análise exploratória
A análise exploratória de dados refere-se ao processo crítico de conduzir investigações iniciais de dados para descobrir padrões, detetar anomalias, testar hipóteses e testar pressupostos com a ajuda de estatísticas resumidas e representações gráficas.
O objetivo de uma análise exploratória é examinar os dados e encontrar relações entre variáveis que até então eram desconhecidas.
Este tipo de análise de dados ajuda-nos a descobrir relações entre diferentes medidas nos dados, que não são necessariamente provas da existência de correlação.
Por conseguinte, é útil para descobrir novas ligações, formar hipóteses e orientar o planeamento da conceção e a recolha de dados. e a recolha de dados.
3. Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico procura aprofundar os dados para compreender porque é que algo aconteceu. O principal objetivo da análise de diagnóstico é identificar e responder a anomalias nos dados.
Para chegar à causa principal, o analista começa por identificar quaisquer fontes de dados adicionais que possam fornecer mais informações sobre o motivo da anomalia.
No entanto, a análise de diagnóstico não se limita à resolução de problemas, mas também pode ser utilizada para ver o que gera resultados positivos.
Ao efetuar uma análise de diagnóstico, existem várias técnicas diferentes que podes utilizar, como a teoria das probabilidades, a análise de regressão e a análise de regressão filtragem e análise de séries cronológicas.
4. Análise inferencial
A análise inferencial é utilizada para generalizar os resultados obtidos a partir da amostragem aleatória simples. amostragem aleatória simples para a população da qual a amostra foi retirada.
Esta análise só é necessária quando a amostra é selecionada por um processo aleatório e a taxa de resposta é muito elevada. Tem por objetivo utilizar uma pequena amostra de dados para fazer inferências sobre uma sobre uma população maior,
Este tipo de análise de dados utiliza dados estimados que valorizam a população e fornece uma medida de incerteza(desvio padrão) na sua estimativa. A precisão da inferência depende muito do esquema de amostragem, uma vez que se a amostra não for representativa da população, a generalização será incorrecta.
5. Análise preditiva
A análise preditiva utiliza a relação entre um conjunto de variáveis para fazer previsões sobre resultados futuros utilizando dados históricos combinados com modelos estatísticos, técnicas de extração de dados e aprendizagem automática.
Com base em padrões e tendências passados, os analistas de dados podem conceber modelos preditivos que estimam a probabilidade de um evento ou resultado futuro. modelos preditivos que estimam a probabilidade de um evento ou resultado futuro.. Isto é particularmente útil porque permite às empresas planearem com antecedência.
As empresas utilizam a análise preditiva para encontrar padrões nestes dados e identificar riscos e oportunidades.
6. Análise prescritiva
A análise prescritiva procura tirar partido dos dados existentes para orientar a tomada de decisões com vista a otimizar os resultados futuros. Ao ter em conta todos os factores relevantes, este tipo de análise de dados produz recomendações para os passos seguintes.
A análise prescritiva analisa o que aconteceu, porque aconteceu e o que pode acontecer para determinar o que deve ser feito a seguir.
A análise prescritiva é o tipo de análise mais complexo, envolvendo algoritmos, aprendizagem automática, métodos estatísticos e procedimentos de modelação computacional.
Como resultado, permite-nos ver como cada combinação de condições e decisões pode afetar o futuro.Ajuda, assim, a medir o impacto que uma determinada decisão pode ter.
7. Análise mecanicista
A análise mecanicista procura compreender as flutuações exactas nos dados que levam a flutuações noutros dados, ou seja, procura compreender as alterações exactas nas variáveis que levam a outras alterações noutras variáveis.
Este tipo de análise de dados é normalmente aplicado em circunstâncias que exigem precisão e uma margem de erro muito reduzida.
A indústria médica, os engenheiros e a comunidade científica utilizam principalmente a análise mecanicista para para avaliar a segurança e a eficácia de um produto.
8. Análise de clusters
Este tipo de análise de dados consiste em agrupar um conjunto de elementos de modo a que sejam mais semelhantes (num determinado sentido) entre si do que com outros grupos, daí o termo “cluster”.
Uma vez que não existe uma variável-alvo no agrupamento, a análise de agrupamento é frequentemente utilizada para encontrar padrões ocultos nos dados. encontra padrões ocultos nos dados. Este método também é utilizado para fornecer contexto adicional a uma tendência ou conjunto de dados.
9. Análise de coortes
Este tipo de análise de dados utiliza dados históricos para examinar e comparar o comportamento de um determinado segmento de utilizadores, que pode depois ser agrupado com outros com caraterísticas semelhantes.
Através desta técnica, é possível obter uma grande quantidade de informações sobre as necessidades dos consumidores ou uma compreensão sólida de um grupo-alvo mais vasto.
10. Análise de texto
A análise de texto também conhecida na indústria como extração de texto, funciona pegando em grandes conjuntos de dados textuais e organizando-os de uma forma que os torne mais fáceis de manusear.
Ao trabalhar minuciosamente neste processo de limpeza, conseguirá extrair os dados que são verdadeiramente relevantes para a sua organização e utilizá-los para desenvolver conhecimentos acionáveis para orientar a tomada de decisões.
11. Análise fatorial
A análise fatorial também conhecida como redução de dimensão, é um tipo de análise de dados utilizado para descrever a variabilidade entre variáveis observadas e correlacionadas em termos de um número potencialmente menor de variáveis não observadas, denominadas factores.
O objetivo é descobrir variáveis independentes latentesum método ideal para racionalizar segmentos específicos.
12. Análise conjunta
A análise conjunta é frequentemente utilizada em inquéritos para compreender como os indivíduos classificam os diferentes atributos de um produto ou serviço e é um dos métodos mais eficazes para extrair as preferências dos consumidores.
Quando se trata de comprar, alguns clientes podem estar mais concentrados no preço, outros nas caraterísticas, outros podem ter uma abordagem sustentável, e assim por diante. Sejam quais forem as preferências dos teus clientes, podes descobri-las com a análise conjunta.
Desta forma, as empresas podem definir estratégias de preços, opções de embalagem, pacotes de subscrição, etc.
Faz a tua análise de dados com o QuestionPro!
Agora que já conheces os diferentes tipos de análise de dados que podes implementar, convidamos-te a realizar a tua análise de dados com QuestionPro, uma plataforma que te permitirá recolher informações quantitativas e qualitativas e dispor de painéis de controlo para visualizar os resultados em tempo real.
Além disso, poderás obter relatórios completos com gráficos que te ajudarão a melhorar a apresentação dos resultados, exportá-los para diferentes formatos e partilhá-los com as tuas equipas de trabalho.
Faz um teste gratuito agora e descobre o quanto podes ganhar com a utilização de uma das nossas licenças mais populares!
