O que é análise de dados: técnicas e métodos de interpretação de informações

O que é análise de dados e qual seu objetivo?

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A análise de dados é uma prática que consiste em buscar, a partir de dados previamente coletados e tratados, a construção de informações que possam ser úteis para compreender o comportamento das empresas, em diversas áreas de negócio. É utilizada para descrever fenômenos, testar hipóteses, formular previsões ou prescrever uma ação, correção ou conduta, onde devem ser estabelecidas relações de causalidade, correlação e formulação de conclusões, com o objetivo de auxiliar os executivos a formularem estratégias corporativas e tomar decisões frente às oportunidades de mercado.

A análise de dados permite uma percepção mais acurada a respeito das atividades da empresa, bem como dos fatos internos e externos que possam ter alguma influência sobre essas atividades, se essa influência é favorável ou contrária e quão grave pode ser. Além disso, a análise de dados também permite testar hipóteses que venham a ser formuladas a respeito dos problemas e possíveis soluções. Permite prever implicações futuras de determinadas variáveis nos negócios das empresas. Por fim, a análise de dados pode ainda aconselhar a administração no ambiente de trabalho sobre "o que fazer?", apoiando-a de maneira mais direta e incisiva na análise de seus resultados.

Ao aplicar a coleta e análise de dados, a administração consegue ter mais consciência a respeito de sua atividade atual e suas projeções futuras, trazendo oportunidades de desenvolvimento. Para ajudar com os números, existem estratégias data driven (orientadas por dados) para cada cenário e nós falaremos sobre elas nos tópicos seguintes.

Tipos de análise de dados

A análise de dados pode servir a propósitos específicos e ter diferentes níveis de complexidade e abrangência. Para cada escopo e metodologia de análise de dados serão usadas análises diferentes. Vejamos abaixo cada método.

Análise Descritiva

Trata-se da análise que é usada para organizar, resumir e descrever conjuntos de dados quantitativos. Usa a estatística descritiva como ferramenta, aplicando medidas de posição e dispersão sobre os dados dos conjuntos, a fim de encontrar parâmetros que indiquem padrões e desvios. Quando executada de maneira mais minuciosa, chamamos de exploratória, a qual emprega grande número de técnicas gráficas e quantitativas avançadas para esse fim, como diagrama de caixa, diagrama de pareto, polimento de mediana, ordenação etc.

Análise preditiva

Estratégia que utiliza grande volume de dados coletados para, a partir de machine learning, inteligência artificial e modelagem matemática, construir modelos e prever comportamentos futuros com base em padrões identificados no passado.

Análise Prescritiva

Essa estratégia é utilizada quando as empresas precisam escolher entre mais de uma alternativa de ação possível e desejam saber qual dessas alternativas trará implicações e resultados mais alinhados com os objetivos do negócio. Se utiliza principalmente de aprendizagem de máquina, mineração de dados e modelagem matemática, a fim de enxergar as implicações que cada alternativa trará consigo e os cenários que se desdobram com a escolha.

Análise diagnóstica

Parecida com a anterior, difere no objeto de investigação. Se aquela busca saber qual a melhor alternativa de ação, comparando cenários futuros possíveis de acordo com cada decisão tomada, essa busca saber qual a causa, ou conjunto de causas, mais provável e preponderante de determinado evento ou fato do passado. Se vale principalmente do teste de hipóteses.

Técnicas de análise de dados

As mais empregadas na análise de dados costumam ser vastas e sua escolha vai depender da abrangência e dos objetivos da análise, do tipo de análise escolhida e do resultado que se deseja obter.

Para uma análise descritiva, utiliza-se a técnica da estatística descritiva, como gráficos descritivos, descrição tabular e descrição paramétrica. Os gráficos descritivos são utilizados para sumarizar os dados em gráficos, agrupando dados de acordo com algum critério comum.

Gráfico de dispersão com dados sobre a duração das erupções e intervalo entre erupções do geyser Old Faithful, parque nacional de Yellowstone, Wyoming, USA. Public Domain, retirado de wikimedia.org

Na análise exploratória, para um exame mais completo e apurado de regras, relações e tendências despercebidas, o estatístico se vale de técnica mais complexa tanto no âmbito quantitativo quanto na visualização dos dados. Precisam ser, dentre elas:

• Gráficas
  • Diagrama de caixa
  • Diagrama de pareto
  • Carta de controle multivariada
  • Gráfico de dispersão
  • Histograma
  • Diagrama de ramos e folhas
  • Perseguição da projeção
  • Diagramas interativos
• Quantitativas
  • Polimento de mediana
  • Tri-média
  • Ordenação

Para a análise diagnóstica, utilizam uma técnica de teste de hipóteses, como a da região crítica e do p-valor, ou teste da probabilidade da significância. Para análises mais complexas, como a análise preditiva, há fontes mais variadas e complexas, como machine learning, inteligência artificial, mineração de dados e a modelagem matemática.

Como funciona a análise de dados? Etapas do processo

O processo compreende a coleta e análise de dados brutos, sua organização e a tentativa de converter esses dados em informações valiosas sobre as atividades da empresa. A seguir, descrevemos cada fase.

Diagrama da relação entre dados, informação e inteligência. Imagem retirada de wikimedia.org

Definição das especificações e coleta de dados

Nessa fase, formulam a especificação dos segmentos e origens de dados de acordo com o objeto de análise escolhido por aqueles que a dirigem. A entidade sob a qual os dados serão coletados é chamada de unidade experimental. Pode ser uma pessoa, um grupo de pessoas, uma população ou uma amostra. Assim, é decidido qual dado será coletado, como a coleta acontecerá (entrevistas, consulta a registros informatizados etc). Os dados podem ser quantitativos, como renda ou idade, ou qualitativos, como gênero, credo ou posicionamento político.

Uma vez definidos a unidade experimental e qual dado será coletado, parte-se para a coleta. De acordo com o custodiante e o formato de dado, escolhe-se o meio de coleta mais adequado e seguro. É possível uma simples importação de bancos de dados ou registros informatizados, cedidos por algum setor ou terceiros, bem como uma coleta ambiental por meio de sensores, como satélites e câmeras de vigilância. Por fim, pode haver também entrevistas pessoais ou exames de arquivos e documentos.

A escolha da forma de coleta varia de acordo com o formato de dado, como este está disponível, o custo de acesso e seu impacto na viabilidade financeira e operacional da análise. É importante que haja uma proteção de dados com eficiência garantida para que os resultados obtidos não sejam perdidos.

Análise de dados

Interface gráfica para visualização e análise de dados. Aparentemente, os dados são de interações de usuário em uma página na web. Foto de Luke Chesser na Unsplash

Com os dados já organizados, limpos e segmentados, eles podem ser visualizados e analisados. Gráficos podem ser uma ferramenta poderosa para facilitar no entendimento das informações e na visualização e suposição de tendências e correlações entre variáveis. Medidas de tendência central, ao exemplo das médias, moda e mediana, podem ajudar a encontrar padrões dentro de determinado conjunto de dados. Já as medidas de dispersão, como desvio padrão e variância, ajudam a entender o quanto ocorrem exceções aos padrões dentro de determinado conjunto de dados.

Ferramentas de análise de dados estatísticos

Há uma quantidade vasta de ferramentas disponíveis para analisar dados, que devem ser escolhidas de acordo com o objetivo do estatístico e a análise que será realizada. Se a análise for apenas descritiva simples, podemos nos valer de artimanhas como tabulação e gráficos de linha, aplicando fórmulas para encontrar as medidas de posição e dispersão naquele conjunto de dados.

Essa análise pode ser feita com programas de inteligência artificial data driven, como o Microsoft Excel, o Google Sheets ou o Apple Numbers.

Para uma análise mais minuciosa, como a exploratória ou a preditiva, utilizamos variáveis gráficas e quantitativas já elencadas em tópicos anteriores. Por se tratarem de metodologias mais complexas, configura mais vantagens o uso de softwares robustos e capazes de operações mais complexas. Dentre eles, podemos destacar:

Vantagens da análise e interpretação de dados

Os benefícios são vastos e abrangem outras áreas além do planejamento estratégico e da tomada de decisões nos negócios, como veremos a seguir de em rol não exaustivo:

Auditoria e finanças

Auditores podem se valer do histórico de contas das demonstrações contábeis de uma empresa para um trabalho investigativo de uma série temporal, e, aplicando uma técnica conhecida como média móvel interna regressiva, bem como outros métodos de regressão, poder estabelecer faixas de valores aceitáveis para estes saldos no futuro, conhecidos como expectativas condicionais. Caso o valor do saldo de alguma conta seja muito discrepante em relação às expectativas condicionais, indica que aquela empresa precisa ser auditada.

Geração de valor para os negócios

É capaz de beneficiar uma ampla gama de negócios como seguradoras, gestoras de ativos e empresas de comunicação e marketing. Gestoras de ativos podem usar análises preditivas para prever riscos associados aos ativos que estão sob sua custódia e tomar medidas preventivas. No marketing, é possível coletar dados e segmentar melhor seu público, realizar campanhas com maior nível de personalização ou testar se determinada campanha ou ação é adequada para determinado segmento ou perfil de cliente.

Pesquisas e trabalhos acadêmicos

Pesquisas envolvem a aplicação de metodologias de análise sobre os conjuntos de dados relacionados ao escopo da pesquisa ou ao objeto pesquisado. Dependendo do que a pesquisa esteja visando, podemos escolher um tipo de análise mais adequado, ou combinar mais de um método. Dessa forma, pesquisas tendem a apresentar resultados mais robustos e sofisticados, apoiados em visões captadas da realidade, que dificilmente seriam alcançadas sem isso.

Dicas para uma análise de dados eficiente

1. Delimite o escopo da pesquisa e defina o objeto com precisão.
2. Defina as variáveis e os tipos de dados necessários à pesquisa.
3. Escolha com cuidado a forma de coleta. Certifique-se de que tem meios de coleta disponíveis, bem como permissão para acesso àqueles dados.
4. Cuide da segurança dos dados armazenados.
5. Faça uma leitura acurada, eliminando dados ilegíveis, imprecisos e duplicados.
6. Escolha a ferramenta de análise adequada, de acordo com os métodos empregados e o volume de dados requerido.
7. Escolha uma ferramenta de visualização de dados de interface amigável, a fim de que os resultados da análise possam ser apresentados e entendidos por quem não é especialista em estatística.

Confira neste vídeo: análise de dados para alavancar sua empresa

No vídeo abaixo, saiba mais sobre o tema da análise de dados para alavancar sua empresa na prática com o Sebrae Talks.

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