Há quatro principais tipos de análise de dados: preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica. Conheça estes tipos de análise de dados e perceba qual será o ideal de acordo com o objetivo do seu projeto.
Decisões baseadas em dados
A importância das decisões estratégicas das empresas serem baseadas em dados (data-driven) já não é discutível. É certo que todos os negócios devem efetuar a análise dos dados recolhidos de modo a utilizarem-nos como ferramenta de apoio à tomada de decisão. Para isso, temos de analisar caso a caso qual o tipo de análise de dados que devemos utilizar de acordo com o problema a que vamos procurar responder.
Fases de projeto de análise de dados
Num projeto de análise de dados passamos por diversas fases de modo a transformamos dados em conhecimento, bem como a conseguirmos dar a melhor resposta a um problema de negócio.
As principais fases de um projeto de análise de dados são:
– Definição do problema/ objetivo do projeto;
– Recolha de dados de diversas fontes de informação;
– Preparação e processamento dos dados;
– Análise de dados (com recurso a técnicas de Inteligência Artificial – Machine Learning e Deep Learning, Computação Cognitiva, Data Mining, Text Mining, …);
– Criação de relatórios com Insights/ Apresentação dos resultados do projeto.
Uma fase importante é a análise de dados, e é aqui que definimos qual o tipo de análise de dados que vamos utilizar de acordo com o objetivo do projeto.
4 principais tipos de análise de dados
Cada problema pede um tipo de análise de dados diferente de acordo com as suas especificidades. Há quatro principais tipos de análise de dados, que são os seguintes:
– Análise preditiva: Este tipo de análise de dados baseia-se na previsão de cenários/tendências futuras com base em padrões e factos do passado (dados históricos). São construídos modelos, habitualmente com base em técnicas de Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial. No entanto, isto não é uma “bola de cristal”, não diz o que vai acontecer. O objetivo é, através destes modelos, dizer o que é provável que aconteça no futuro mediante determinadas condições.
– Análise prescritiva: Também é conhecida como “análise de recomendação”. Utiliza modelos de análise preditiva e ferramentas de análise descritiva. Estes têm como objetivo gerar recomendações de ações de modo a otimizar as estratégias adotadas e assim alcançar os melhores resultados.
– Análise descritiva: Conhecida também como “análise exploratória”, esta análise tem como objetivo descrever os objetos, comportamentos ou eventos que estão a ser analisados. É uma análise sem relação com o passado e futuro. Utiliza ferramentas estatísticas de modo a perceber e explicar os dados.
– Análise diagnóstica: Utiliza dados para procurar compreender as causas de um determinado acontecimento ou evento que já ocorreu. Nesta análise procura-se identificar relações de causa-efeito assim como relações entre os dados. Pretende-se também responder às seguintes perguntas: Quem? Quando? Onde? Como? Porquê?
Torne a análise de dados parte do dia-a-dia da sua empresa
Agora que já enumerámos os 4 principais tipos de análise de dados, é importante referir que é vantajoso para as empresas automatizarem os processos de análise de dados independentemente do tipo de análise de dados aplicada. Para tal, há diversas ferramentas que podem ajudar na análise de dados, por exemplo o IBM SPSS.
A PSE presta serviços de consultoria no desenvolvimento analítico das organizações e efetua estudos e projetos de análise de dados para dar resposta a problemas de negócio.
Se quer começar a utilizar a análise de dados como base para as suas decisões estratégicas informadas, a PSE é o parceiro ideal pois conta com cerca de 30 anos de experiência a transformar dados em conhecimento.
