Análise de dados

Técnicas de análise de dados

Para obter dados úteis, é essencial analisá-los. Para isso, devemos recorrer a diversas técnicas, que dependem do tipo de informação que se pretende coletar. Por isso, é importante definir a técnica a ser utilizada antes da implementação.

• Análise qualitativa de dados: Os dados qualitativos são apresentados verbalmente (às vezes em gráficos) e baseiam-se na interpretação. As formas mais comuns de obter essas informações incluem entrevistas abertas, grupos focais e observações. Durante a coleta de dados, os pesquisadores geralmente analisam padrões nas observações.
  
  
• Análise quantitativa de dados: Os dados quantitativos são apresentados em forma numérica e baseiam-se em resultados tangíveis.

A análise dos dados foca em chegar a conclusões com base no que já é conhecido pelo pesquisador. A forma como você coleta seus dados deve estar relacionada à maneira como planeja analisá-los e utilizá-los. Além disso, é fundamental garantir que as informações coletadas sejam precisas e confiáveis, e para isso existem várias técnicas de coleta de dados.

A técnica mais utilizada por especialistas são as pesquisas online, que oferecem grandes benefícios, como redução de tempo e custos.Na QuestionPro, temos uma ferramenta precisa de análise de dados que o ajudará a tomar melhores decisões de maneira profissional.

Vantagens da análise de dados

• A realização de análises profundas de dados por meio de técnicas e ferramentas apropriadas pode trazer vários benefícios para sua pesquisa, incluindo:
  
  
• Capacidade de tomar decisões de negócios mais rápidas e informadas, apoiadas em fatos.
  
  
• Ajuda as empresas a identificar problemas de desempenho que requerem algum tipo de ação.
  
  
• Compreensão mais profunda dos requisitos do cliente, o que, por sua vez, cria melhores relacionamentos comerciais.
  
  
• Maior consciência do risco, permitindo a implementação de medidas preventivas.
  
  
• Pode ser visto visualmente, permitindo decisões melhores e mais rápidas.
  
  
• Pode proporcionar a uma empresa uma vantagem sobre seus concorrentes.
  
  
• Melhor conhecimento do desempenho financeiro do negócio.
  
  
• Foi demonstrado que reduz custos e, portanto, aumenta os lucros.
  
  

Tipos de análise de dados

Existem 2 tipos diferentes de análise de dados, dependendo do foco da sua pesquisa:




	Tipos de dados	Análise	Exemplos
Qualitativo	Centra-se em opiniões, atitudes e crenças.	Perguntas e respostas a perguntas como: Por quê?	Painéis onde ocorre uma discussão e os consumidores são entrevistados sobre o que gostam ou não gostam no local.
Quantitativo	Ele se concentra em dados concretos e informações que podem ser contabilizadas.	É obtido através de perguntas semelhantes a: Quantos? Com ​​que frequência?	Pesquisas focadas em medir vendas, tendências, relatórios ou percepções.





Métodos para análise de dados

Além dos tipos de análise mencionados anteriormente, existem diversos métodos de análise de dados que podem ser implementados, dependendo das necessidades e questões que norteiam sua pesquisa:

Análise descritiva de dados

A análise descritiva é o ponto de partida para qualquer reflexão analítica e busca responder à pergunta: o que aconteceu? Para isso, envolve a organização, manipulação e interpretação de dados brutos de diversas fontes, transformando-os em insights valiosos para sua organização.

Realizar uma análise descritiva é fundamental, pois permite estruturar os dados e prepará-los para novas investigações. Vale ressaltar que essa análise, por si só, não preverá resultados futuros nem responderá a questões como por que algo aconteceu.

Análise exploratória de dados

Esse tipo de análise é utilizado na pesquisa exploratória, quando ainda não se tem clareza sobre a relação entre os dados e as variáveis. Após investigar os dados, a análise exploratória permite identificar conexões e gerar hipóteses e soluções para problemas específicos. A mineração de dados é uma aplicação típica desse método.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica de dados permite que analistas e executivos compreendam o contexto de por que algo aconteceu. Entender as causas ajuda a identificar maneiras precisas de resolver problemas ou desafios.

Esse método é projetado para fornecer respostas diretas e práticas a questões específicas, sendo uma das abordagens mais importantes no mundo, especialmente em funções organizacionais, como a análise de vendas no varejo.

Análise prescritiva de dados

A análise prescritiva concentra-se na identificação e uso de padrões ou tendências para desenvolver estratégias de negócios práticas e responsivas.

Ao aprofundar-se na análise prescritiva, a organização pode desempenhar um papel ativo na geração de dados, organizando informações de maneira concreta para usá-las como soluções eficazes para problemas emergentes em áreas-chave, como marketing, vendas, experiência do cliente, recursos humanos, compliance, análise financeira e logística.

Etapas para fazer análise de dados

Quando falamos em análise de dados, é fundamental seguir uma ordem que nos permita extrair os insights mais valiosos da pesquisa. Esse processo é composto por cinco etapas principais, que detalharemos a seguir:



Passo 1: Defina suas perguntas

Comece selecionando as perguntas certas. As perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas. Elabore suas perguntas para qualificar ou desqualificar possíveis soluções para seu problema ou oportunidade específica.

Passo 2: Estabelecer prioridades de medição

Esta etapa é dividida em duas subetapas:

• A) Decida o que medir: Analise quais tipos de dados são necessários para sua pesquisa.
  
  
• B) Decida como medir: Definir como medir seus dados é igualmente crucial, especialmente antes da fase de coleta. O processo de medição será determinante para a validade da sua análise posteriormente, podendo sustentá-la ou comprometê-la.
  
  

Etapa 3: coletar dados

Com a questão claramente definida e as prioridades de medição estabelecidas, agora é hora de coletar seus dados. Ao coletar e organizar dados, lembre-se de manter os seguintes pontos em mente:

Antes de coletar novos dados, determine quais informações podem ser obtidas de bancos de dados ou fontes existentes.

Defina com antecedência um sistema de armazenamento e nomenclatura de arquivos para ajudar todos os membros da equipe a colaborar. Esse processo economiza tempo e evita que os membros coletem as mesmas informações duas vezes.

Se for necessário coletar dados por meio de pesquisas, observação ou entrevistas, desenvolva um questionário antecipadamente para garantir consistência e economizar tempo.

Mantenha os dados coletados organizados em um registro com as datas de coleta e adicione notas de origem conforme avançar.

Etapa 4: analise os dados

Após coletar os dados necessários para responder à pergunta da Etapa 1, é hora de realizar uma análise mais aprofundada das informações. Identifique relacionamentos, tendências e organize suas informações de acordo com variáveis relevantes. Ao analisar os dados, você perceberá que possui exatamente as informações necessárias.

Etapa 5: interprete os resultados

Após analisar os dados e, possivelmente, realizar mais pesquisas, finalmente é hora de interpretar os resultados. Faça a si mesmo as seguintes perguntas-chave:



• Os dados respondem à sua pergunta original? Como?
  
  
• Os dados ajudam a refutar ou confirmar objeções? De que maneira?
  
  
• Há alguma limitação nas conclusões? Algum aspecto que você não considerou?
  
  

Se sua interpretação dos dados resistir a todas essas questões e considerações, é provável que você tenha chegado a uma conclusão produtiva. A única etapa restante é usar os resultados da análise de dados para decidir suas próximas ações.

Com essas cinco etapas do processo de análise de dados, você tomará decisões mais acertadas para o seu negócio, já que suas escolhas estarão fundamentadas em dados coletados e analisados de maneira robusta.

Na QuestionPro, você pode visualizar os resultados da coleta de dados e gerar relatórios em tempo real, além de contar com funcionalidades essenciais para realizar análises aprofundadas e encontrar os melhores insights.