O que é análise de dados? Pesquisa, tipos e exemplo

O que é análise de dados?

A análise dos dados é definido 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 decisões com base na análise dos dados.

Um exemplo simples de análise de dados é sempre que tomamos alguma decisão no nosso dia-a-dia, pensando no que aconteceu da última vez ou no que acontecerá ao escolher aquela decisão específica. Isso nada mais é do que analisar nosso passado ou futuro e tomar decisões com base nele. Para isso, reunimos memórias do nosso passado ou sonhos do nosso futuro. Então 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 curso Ciência dados Tutorial, você aprenderá:

Por que análise de dados?

Para expandir o seu negócio e até mesmo para crescer na sua vida, às vezes tudo que você precisa fazer é Análise!

Se o seu negócio não está crescendo, você deve olhar para trás, reconhecer seus erros e fazer um plano novamente, sem repeti-los. E mesmo que o seu negócio esteja crescendo, você deve esperar que o negócio 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 facilitam aos usuários o processamento e manipulação de dados, a análise das relações e correlações entre conjuntos de dados e também ajudam a identificar padrões e tendências para interpretação. Aqui está uma lista completa de ferramentas usado para análise de dados em pesquisas.

Tipos de análise de dados: técnicas e métodos

Existem vários tipos de análise de dados técnicas que existem baseadas em negócios e tecnologia. No entanto, os principais métodos de análise de dados são:

• Análise de Texto
• Análise Estatística
• Análise de diagnóstico
• 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 descobrir um padrão em grandes conjuntos de dados usando bancos de dados ou ferramentas de mineração de dados. Ele costumava transformar dados brutos em informações de negócios. Estão presentes no mercado ferramentas de Business Intelligence que são utilizadas para a tomada de decisões estratégicas de negócios. No geral, oferece uma maneira de extrair e examinar dados e derivar padrões e, finalmente, interpretar os 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 - DescriptAnálise iva e Análise Inferencial.

DescriptAnálise iva

analisa dados completos ou uma amostra de dados numéricos resumidos. Mostra média e desvio para dados contínuos, enquanto porcentagem e frequência para dados categóricos.

Análise Inferencial

analisa amostra a partir de dados completos. Neste tipo de análise, você pode encontrar conclusões diferentes a partir dos mesmos dados, selecionando amostras diferentes.

Análise de diagnóstico

A análise diagnóstica 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 dos dados. Se um novo problema surgir em seu processo de negócios, você poderá examinar esta análise para encontrar padrões semelhantes desse problema. E pode haver 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 eu comprasse dois vestidos com base nas minhas economias e se este ano meu salário aumentasse o dobro, então eu poderia comprar quatro vestidos. Mas claro que não é fácil assim porque você tem que pensar em outras circunstâncias como as chances dos preços das roupas aumentarem este ano ou talvez em vez de vestidos você queira comprar uma bicicleta nova, ou precise comprar uma casa!

Portanto, 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 no quanto você as pesquisa.

Análise Prescritiva

A Análise Prescritiva combina o conhecimento de todas as análises anteriores para determinar qual ação tomar em um problema ou decisão atual. A maioria das empresas orientadas a dados está utilizando a Análise Prescritiva porque a Análise Preditiva e Descritiva não é suficiente 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

A Processo de Análise de Dados nada mais é do que coletar 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 obter conclusões finais.

A Análise de Dados consiste nas seguintes fases:

• Coleta de requisitos de dados
• Recolha 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 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 medir, você tem que entender porque está investigando e quais medidas você deve usar para fazer essa análise.

Recolha 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 que os dados coletados devem ser processados ​​ou organizados para Análise. Como você coletou dados de várias fontes, você deve manter um registro com a data de coleta e a origem dos dados.

Limpeza de Dados

Agora, quaisquer dados coletados podem não ser úteis ou irrelevantes para o objetivo da Análise, portanto, 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 dos dados, o resultado da Análise ficará mais próximo do resultado esperado.

Análise de Dados

Depois que os dados são coletados, limpos e processados, eles estão prontos para análise. Ao manipular dados, você poderá descobrir que possui as informações exatas de que precisa ou poderá precisar coletar mais dados. Durante esta fase, você pode usar ferramentas de análise de dados e software que o ajudará a compreender, interpretar e tirar conclusões com base nos requisitos.

Interpretação dos dados

Depois de analisar seus dados, finalmente chegou a hora de interpretar seus resultados. Você pode escolher a forma de expressar ou comunicar sua análise de dados, usando simplesmente palavras ou talvez 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 compreendê-los e processá-los. Visualização de dados frequentemente usada para descobrir fatos e tendências desconhecidos. Ao observar relacionamentos e comparar conjuntos de dados, você pode encontrar uma maneira de descobrir informações significativas.

Resumo

• Análise de dados significa um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões de negócios
• Os tipos de análise de dados são texto, estatística, diagnóstica, preditiva e 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