Muitas empresas utilizam análises estatísticas para organizar os dados coletados e prever tendências futuras. Apesar do fato de as empresas terem uma ampla gama de alternativas para o que fazer com seus big data, a análise estatística fornece um meio de avaliar os dados como um todo e como amostras individuais. As estatísticas estão no centro da inteligência empresarial eficiente. Criamos esta cartilha para ajudá-lo a entender como realizar análises estatísticas, seu principal objetivo e como isso pode beneficiar sua empresa. Ele também inclui algumas das ferramentas de análise estatística mais usadas disponíveis atualmente.
Análise Estatística
A análise estatística é o processo de coleta e análise de dados para encontrar padrões e tendências, eliminar vieses e ajudar na tomada de decisões. É uma parte da inteligência de negócios que inclui a coleta, exame e divulgação de dados e tendências de mercado. As empresas podem se beneficiar da análise estatística de várias maneiras, incluindo encontrar as linhas de produtos de melhor desempenho, localizar vendedores ineficazes e descobrir como o desempenho de vendas varia em todo o país.
Abordagens de análise estatística podem auxiliar no desenvolvimento de modelos preditivos. Em vez de oferecer estimativas de tendências simples que podem ser alteradas por vários fatores externos, as ferramentas de análise estatística permitem que as empresas se aprofundem e avaliem mais dados.
Vantagens da Análise Estatística
Estatísticas gerais podem ser usadas por gerentes de negócios para identificar tendências que, de outra forma, poderiam passar despercebidas. Além disso, o estudo oferece objetividade na tomada de decisão. O uso de dados confiáveis elimina a necessidade de intuição. Aqui estão algumas vantagens específicas da análise estatística para uma empresa:
#1. Reduzir despesas operacionais
Usando a análise estatística, as organizações podem identificar tendências de gastos e conduzir investigações de dados e custos mais precisas. As empresas podem obter insights sobre gastos futuros prospectivos ou medidas de corte de custos para controlar os gastos e reduzir o desperdício depois de detectar adequadamente essas informações.
Você está pensando em alugar uma máquina de venda automática para o saguão para que convidados e funcionários tenham acesso fácil a bebidas e lanches, mas não tem certeza se ela será usada com frequência suficiente para ser lucrativa. A frequência das vendas, o dinheiro gerado, o preço de compra da máquina e o custo de mantê-la em estoque podem ser comparados por meio de análises estatísticas. O equipamento provavelmente está subutilizado, portanto, eliminá-lo do seu orçamento não terá um efeito prejudicial na operação da sua empresa.
#2. Investigue o mercado
As empresas podem realizar estudos de mercado precisos com o auxílio de análises estatísticas. Os dados podem demonstrar onde as vendas são mais lucrativas, onde acontecem com mais frequência e qual marketing está associado a essas transações. Ele permite que todas as facetas de vendas e marketing funcionem com mais sucesso. Considere um empresário que agora é dono de um próspero café e deseja expandir. A empresa pode fazer uma análise de mercado para avaliar possíveis preferências do consumidor, renda disponível local e tráfego de pedestres em um local específico. As informações que suportam amplamente a viabilidade do local potencial permitem que o proprietário da empresa faça uma escolha informada.
#3. Aumente a produtividade no trabalho
A análise estatística pode ajudar a aumentar a produtividade no trabalho. Por exemplo, estamos cientes de que fornecer aos funcionários as ferramentas adequadas pode ajudá-los a fazer seu melhor trabalho. Os empregadores podem analisar a utilidade de cada ferramenta usando análise estatística e se concentrar naquelas que melhor suportam o desempenho. Os líderes de negócios também podem usar pesquisas estatísticas para identificar fatores, como se os colegas de trabalho almoçam juntos ou participam de eventos de networking de funcionários, que podem aumentar ou diminuir a produtividade no local de trabalho.
Medir a produção do funcionário após a implementação de uma nova ferramenta ou prática seria um exemplo útil do uso da análise estatística para avaliar a eficiência do local de trabalho. Por exemplo, uma empresa pode investigar se a virtualização de escritório aumenta a produtividade dos funcionários.
#4. Tome melhores decisões
A base da inteligência de negócios e da tomada de decisão informada é a análise estatística. Os resultados do teste A/B e das estatísticas descritivas oferecem uma visão clara das opções que os leads ou clientes preferem. Isso é crucial para empresas que lutam para atrair clientes de forma consistente, bem como para aquelas que buscam diversificar suas ofertas de produtos ou grupos de clientes.
Antes de tomar decisões importantes de negócios, você deve experimentar uma nova ideia e observar os resultados. Redesenhar sites é um exemplo disso. Uma empresa deve primeiro lançar um novo design em potencial para uma amostra limitada de usuários em um teste A/B, em vez de lançar um site completamente novo. Por meio desse procedimento, a empresa consegue coletar dados cruciais sobre o uso do site, possíveis taxas de cliques e se o novo design resultou em aumento ou queda nas vendas. Ao comparar esses números com os do site antigo, eles podem decidir se o redesenho deve ser totalmente implantado, alterado ou descartado.
#5. Software de análise estatística
Como ninguém pode fazer com precisão cálculos estatísticos extremamente complexos, a análise estatística é um processo que consome tempo e dinheiro. O software para análise estatística tornou-se uma ferramenta crucial para as empresas. O software faz cálculos complexos, reconhece tendências e padrões e gera tabelas, gráficos e tabelas em questão de minutos usando inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Métodos de Análise Estatística
Existem muitas maneiras de analisar dados, mas as cinco técnicas de análise estatística mais comuns e amplamente utilizadas são as seguintes:
#1. Significar
Uma das abordagens usadas com mais frequência é a média, também conhecida como média média. A média, que é relativamente fácil de calcular, determina a tendência geral dos dados. A média é calculada somando cada valor no conjunto de dados e dividindo-o pelo número total de pontos de dados. Apesar de sua simplicidade e vantagens, a média não deve ser utilizada como principal indicador estatístico, pois pode levar a inferências errôneas.
#2. Desvio padrão
Um método diferente ou ferramenta estatística muito popular é o desvio padrão. Ele examina até que ponto cada ponto de dados individual se desvia do valor médio da coleção. A coleta de dados mostra a que distância os dados estão da média. Pode ser empregado para avaliar quão generalizáveis são os resultados da pesquisa.
#3. Regressão
A regressão é uma técnica estatística que ajuda a determinar a relação de causa e efeito entre as variáveis. O nexo causal entre uma variável dependente e uma variável independente é estabelecido. Tendências e ocorrências futuras são regularmente previstas usando-o.
#4. Avaliando teorias
Uma conclusão ou argumento pode ser testado ao ser comparado a uma coleção de dados por meio de testes de hipóteses. Os resultados da pesquisa indicarão se a noção inicial estava correta ou não.
#5. Identifique o tamanho da amostra
Para selecionar uma amostra da população total que seja representativa da população, são usados procedimentos como estimativa do tamanho da amostra ou amostragem de dados. Quando a população é extremamente grande, essa estratégia é empregada. Existem outros métodos de coleta de dados, incluindo amostragem por conveniência, amostragem aleatória e amostragem por bola de neve.
Tipos de Análise Estatística
A seguir estão as seis categorias de análise estatística:
Análise detalhada
Os dados devem ser reunidos, compreendidos, resumidos e analisados estatisticamente antes de serem apresentados como tabelas, tabelas e gráficos. Apenas torna as informações desafiadoras fáceis de ler e entender sem oferecer nenhuma conclusão.
Análise Inferencial
O principal objetivo de um estudo estatístico inferencial é tirar conclusões conclusivas dos dados que estão sendo examinados. Ele investiga as conexões entre vários componentes ou faz previsões gerais da população.
Estatísticas para análise
Um tipo de análise estatística chamada análise estatística preditiva examina os dados para identificar tendências históricas e faz previsões sobre o futuro com base nessas tendências. A análise estatística de dados é feita usando abordagens de aprendizado de máquina, mineração de dados e inteligência artificial.
Análise Prescritiva
A análise prescritiva analisa os dados e aconselha o curso de ação apropriado à luz dos resultados. É um tipo de investigação estatística que respalda a opinião.
Análise exploratória de dados
Em contraste com a análise inferencial, que se concentra em conexões de dados conhecidas, a análise exploratória envolve o exame de ligações de dados desconhecidos. Ele examina quaisquer conexões que os dados possam ter.
Análise Causal
Para determinar as relações causais entre as muitas variáveis incluídas nos dados brutos, use a análise estatística causal. Estabelece a causa de uma ocorrência e como ela impactou outros fatores, para simplificar. As empresas podem utilizar esse processo para descobrir por que algo falhou.
Como realizar análises estatísticas?
Obter resultados confiáveis da análise estatística requer um planejamento cuidadoso desde o início do processo de pesquisa. Você deve decidir sobre o desenho do seu estudo, tamanho da amostra e procedimento de amostragem, além de criar sua hipótese.
Depois de coletar dados de sua amostra, você pode organizar e sintetizar os dados usando estatísticas descritivas para realizar análises estatísticas. Depois disso, você pode testar hipóteses formalmente e oferecer estimativas populacionais usando estatísticas inferenciais. Por fim, você pode generalizar seus resultados e realizar análises por meio do processo de análise estatística abaixo:
#1. Faça uma hipótese e organize sua estratégia de pesquisa
Você deve primeiro declarar abertamente sua hipótese e mapear sua estratégia de pesquisa para coletar dados confiáveis para análise estatística. O objetivo tradicional de uma ligação entre variáveis dentro de uma população. A análise estatística pode ser usada para testar uma hipótese. Uma previsão de população estruturada é uma hipótese estatística. Cada hipótese de pesquisa é transformada em uma hipótese nula e rival que pode ser verificada com dados de amostra.
A hipótese alternativa descreve a previsão de sua pesquisa de um efeito ou relação, enquanto a hipótese nula prevê consistentemente nenhum efeito ou relação entre as variáveis.
#2. Reunir informações de uma amostra
Na maioria dos casos, seria impraticável ou proibitivamente caro coletar informações de todos os membros da população de interesse. Em vez disso, você coletará informações usando uma amostra. Com as técnicas de amostragem adequadas, a análise estatística permite que você deduza seus resultados de sua própria amostra. Uma amostra típica da população é o que você precisa.
#3. Crie um resumo estatístico descritivo usando seus dados
Você pode examinar seus dados depois de coletar tudo e fornecer estatísticas que os descrevam. Você pode avaliar a distribuição de seus dados, incluindo se é assimétrica ou normal, e se existem dados atípicos ou ausentes, apresentando seus dados em tabelas e gráficos.
#4. Utilize estatísticas inferenciais para gerar estimativas ou testar hipóteses
Um parâmetro é um número que descreve uma população, em oposição a uma estatística, que é um número que descreve uma amostra. Estatísticas inferenciais podem ser usadas para tirar conclusões sobre parâmetros populacionais com base em estatísticas de amostra.
#5. Descreva suas descobertas
O padrão primário para fazer inferências a partir de testes de hipóteses é a significância estatística. Para determinar se seus resultados são estatisticamente significativos ou não, você deve comparar seu valor-p com um nível de significância predeterminado (geralmente 0.05). Resultados estatisticamente significativos não podem ter acontecido apenas por acaso, segundo amplo consenso.
Para saber mais sobre como realizar análises estatísticas, leia: PROCESSO DE ANÁLISE DE DADOS: Métodos, Processos e Tipos
Qual é o objetivo principal da análise estatística?
As análises estatísticas são usadas em quase todos os campos para dar sentido à vasta quantidade de dados disponíveis. O principal objetivo da análise estatística envolve coletar e analisar dados para encontrar padrões e tendências.
Mesmo que a área de estatística não seja sua principal área de estudo, ela pode ajudá-lo a causar impacto na área escolhida. As chances são muito altas de que você precisará de conhecimento prático de metodologia estatística tanto para produzir novas descobertas em seu campo quanto para entender o trabalho de outros. Por outro lado, como estatístico, há uma alta demanda por suas habilidades em uma ampla variedade de áreas: universidades, laboratórios de pesquisa, governo, indústria, etc. Além disso, as carreiras de estatístico geralmente pagam muito bem.
Qual a importância da análise estatística e inteligência de negócios?
A sustentabilidade depende da inteligência de negócios, da qual a análise estatística é apenas um componente. Sem revisar periodicamente seus negócios, o proprietário de uma empresa não pode gerenciar problemas com sucesso, repetir sucessos ou fazer planos futuros. As empresas devem avaliar-se constantemente para obter uma melhor compreensão da organização.
Qual é o objetivo da análise estatística?
A coleta e avaliação de dados para análise estatística são feitas para encontrar padrões e tendências. Pertence à análise de dados. Em casos como obtenção de interpretações de pesquisa, modelagem estatística ou criação de pesquisas e estudos, a análise estatística pode ser aplicada.
O que é um teste ANOVA em estatística?
Uma técnica estatística chamada análise de variância, ou ANOVA, divide os dados de variância observados em vários componentes para uso em testes adicionais. Quando há três ou mais grupos de dados, uma ANOVA unidirecional é usada para descobrir como as variáveis dependentes e independentes estão relacionadas.
Qual ferramenta é melhor para análise estatística?
Software para Análise Estatística:
- JMP
- Posit
- Software Estatístico Minitab
- Estatísticas do SPSS
- OrigemPro.
- comentários.
- Base SAS.
- Estado.
A análise estatística é quantitativa ou qualitativa?
Os dados de uma variável categórica sempre serão qualitativos, enquanto os dados de uma variável numérica sempre serão quantitativos. Como resultado, com base em se a variável é numérica ou categórica, você pode determinar o tipo de dados antes de serem coletados.
ponto de partida
Quase todas as disciplinas agora usam métodos estatísticos para dar sentido à montanha de dados à sua disposição. Mesmo que a estatística não seja sua especialidade, aprender os fundamentos pode lhe dar uma vantagem em qualquer carreira. Há uma probabilidade significativa de que você precisará de familiaridade com a metodologia/análise estatística para realizar pesquisas originais e compreender as descobertas de outras pessoas em sua profissão. Você precisa conhecer seu objetivo principal e como realizá-lo.
Perguntas frequentes sobre análise estatística
Como realizar análises estatísticas?
Para realizar análises estatísticas e obter resultados confiáveis, é necessário um planejamento cuidadoso desde o início do processo de pesquisa. Você deve decidir sobre o desenho do seu estudo, tamanho da amostra e procedimento de amostragem, além de criar sua hipótese.
Qual é o objetivo principal da análise estatística?
As análises estatísticas estão em uso em quase todos os campos para dar sentido à vasta quantidade de dados disponíveis. O principal objetivo da análise estatística envolve coletar e analisar dados para encontrar padrões e tendências.
Referências
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