Algumas das empresas mais bem-sucedidas em todo o mundo são aquelas que constantemente fazem do aprendizado e da adaptação um hábito. Independentemente do campo de operação, é fundamental sempre entender e analisar o que aconteceu no passado, o que está acontecendo agora e o que pode acontecer no futuro. Mas a grande questão é: como as empresas fazem isso? Bem, a resposta começa e termina com a simples compreensão dos diferentes tipos de análise de dados.
Nos últimos tempos, no entanto, houve uma mudança além dos tipos convencionais de análise aos quais estamos acostumados. Os tempos estão mudando junto com muitos processos, inclusive em análise de dados/negócios. E como sabemos da ciência, o plano é sempre passar do conhecido para o desconhecido. Mas isso é algo que vou revelar no final deste post.
Enquanto isso, vamos começar com o básico…
Visão geral
A maioria das empresas coleta dados regularmente, mas esses dados não têm sentido em sua forma bruta. O que importa é o que você faz com a informação. A análise de dados é o processo de análise de dados brutos para descobrir padrões, tendências e insights que podem fornecer informações valiosas sobre uma determinada área de negócios. Esses insights orientados por dados são então aproveitados para tomar decisões sábias.
No entanto, o tipo de insights que você pode obter de seus dados é determinado pelo tipo de análise que você coloca em movimento. E para fins de confirmação, existem quatro tipos de análise; descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo.
Então, se você está pronto para entender como os diferentes tipos de análise funcionam e por que eles são uma ferramenta muito útil em o crescimento do negócio, então exorto você a ficar colado ao seu dispositivo um pouco mais.
Enquanto isso, se você estiver procurando por um tipo específico de análise, use o menu clicável acima para acessar a seção apropriada.
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Quais são os diferentes tipos de análise
A seguir estão os diferentes tipos de análise que também abrangem o processo de análise de dados e negócios.
#1. Análise descritiva (o que aconteceu?)
O objetivo da análise descritiva, como o nome indica, é simplesmente relatar o que aconteceu no passado. Ele não tenta explicar por que algo ocorreu ou tenta construir ligações de causa e efeito. O objetivo principal é apresentar um instantâneo digerível.
Google Analytics é um exemplo fantástico de análise descritiva em ação. Ele fornece um resumo rápido do que está acontecendo com seu site. Por exemplo, quantos visitantes você teve em um período específico ou de onde eles vieram. Da mesma forma, sistemas como o HubSpot mostrarão quantos indivíduos abriram um e-mail específico ou participaram de uma campanha.
Mas então, existem duas técnicas básicas que entram em jogo na análise descritiva; agregação de dados e mineração de dados. O processo de coleta e apresentação de dados em um formato de resumo é conhecido como agregação de dados.
(Suponha que uma empresa de comércio eletrônico colete uma variedade de informações sobre seus clientes e visitantes de seu website. Os dados agregados, também conhecidos como dados de resumo, forneceriam uma visão geral ampla do conjunto de dados maior. Isso inclui a idade média do cliente ou o número médio de compras realizadas).
Por outro lado, o processo de encontrar padrões, correlações e anomalias em grandes conjuntos de dados para prever resultados é conhecido como mineração de dados. Simplificando, é quando o analista examina os dados para ver se há algum padrão ou tendência. Uma representação visual dos dados, como um gráfico de barras ou um gráfico de pizza, é o resultado da análise descritiva.
Como resultado, a análise descritiva condensa enormes quantidades de dados em um resumo claro e básico do que ocorreu. Como veremos mais adiante, esse geralmente é o ponto de partida para uma análise mais aprofundada.
#2. Análise de diagnóstico (por que isso aconteceu?)
Esse é o tipo de análise que tenta descobrir por que algo aconteceu cavando mais fundo. O principal objetivo da análise de diagnóstico é encontrar e responder a anomalias em seus dados. Por exemplo, se sua análise descritiva revelar uma redução de 20% nas vendas no mês de março, você vai querer descobrir o porquê. Um exame diagnóstico basicamente ajuda você com isso.
Aplicações de análise de diagnóstico
Usando esse tipo de análise, o analista procura novas fontes de dados que possam fornecer mais informações sobre por que as vendas caíram. Eles podem ir mais longe e descobrir que, apesar de um grande volume de visitantes do site e um grande número de ações de “adicionar ao carrinho”, apenas uma pequena porcentagem de visitantes realmente faz uma compra. Uma investigação mais aprofundada pode revelar que a maioria dos clientes desistiu no momento de inserir seu endereço de entrega.
Isso dá ao analista uma pista sobre qual é o problema... O problema pode estar no formulário de endereço; provavelmente ele carrega incorretamente em dispositivos móveis, ou simplesmente foi muito longo e inconveniente. Você está chegando mais perto de encontrar uma resposta para sua anomalia de dados se investigar um pouco mais a fundo.
Mas a análise de diagnóstico não serve apenas para diagnosticar problemas; ele também pode ser usado para descobrir o que está causando resultados favoráveis.
#3. Análise preditiva (o que acontecerá no futuro?)
A análise preditiva visa prever o que ocorrerá no futuro. Isso é, no entanto, viável com base em padrões e tendências passadas que ajudarão a estimar a chance de um evento ou resultado futuro nos negócios.
Os modelos preditivos literalmente criam previsões com base na relação entre uma coleção de variáveis. Por exemplo, você pode usar a correlação entre a sazonalidade e os números de vendas para prever quando as vendas cairiam. Portanto, se seu modelo preditivo prevê que as vendas cairão no verão, você pode utilizar essas informações para criar uma campanha promocional com tema de verão ou reduzir os gastos em outros lugares para compensar a queda sazonal.
Por outro lado, você pode administrar um restaurante e querer saber quantos pedidos para viagem você receberá em uma noite normal de sábado. Os resultados desse tipo de análise podem ajudá-lo a decidir contratar um motorista de entrega extra.
Além disso, a análise preditiva inclui um componente chamado aprendizado de máquina. Basicamente, os modelos de aprendizado de máquina são projetados para descobrir padrões nos dados e evoluir automaticamente para produzir previsões corretas. Isso é semelhante aos humanos que usam análises preditivas para criar modelos e estimar resultados futuros. No entanto, como você pode ver, existem muitas diferenças entre análises lideradas por humanos e automáticas.
Portanto, em geral, a análise preditiva é usada para antecipar uma ampla gama de resultados futuros e, embora possa nunca ser 100% correta, ela remove muitas das suposições. Esta é praticamente a peça mais importante quando se trata de tomar decisões de negócios e determinar o melhor curso de ação.
#4. Análise Prescritiva (Qual é a melhor linha de ação?)
Para ajudar a determinar a melhor linha de ação, análise prescritivas examina o que aconteceu no passado, por que isso aconteceu, eo que pode acontecer no futuro. Dito de outra forma, analytics prescritivas explica a melhor forma de tirar proveito de análise descritiva, de diagnóstico e de previsão.
No entanto, é o tipo de análise mais difícil de realizar. Isso ocorre porque incorpora muito, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, abordagens estatísticas e procedimentos de modelagem computacional.
Basicamente, um modelo prescritivo avalia todos os diferentes padrões de escolha ou caminhos que uma corporação pode seguir, bem como seus prováveis efeitos. Isso permite visualizar como cada conjunto de decisões pode afetar o futuro, bem como quantificar a influência de uma decisão específica. Seguindo em frente, a organização será capaz de determinar as rotas ideais a serem seguidas com base em todos os cenários e consequências concebíveis.
Mapas e aplicativos de trânsito são exemplos comuns de análise prescritiva em ação. O Google Maps examinará todas as formas de transporte disponíveis (por exemplo, ônibus, caminhar ou dirigir), as condições atuais de tráfego e prováveis obras na estrada ao calcular a rota ideal para levá-lo do ponto A ao ponto B.
Modelos prescritivos são usados de maneira semelhante para computar todas as diferentes “rotas” que uma corporação pode seguir para atingir seus objetivos; com a melhor opção em vista. E saber quais ações tomar para ter as melhores chances de sucesso é uma grande vantagem para qualquer empresa. Portanto, não é surpresa que a análise prescritiva desempenhe um papel tão importante nos negócios.
Análise cognitiva
A análise cognitiva é um ramo da análise que tenta imitar o cérebro humano, tirando inferências de dados e padrões existentes, tirando conclusões com base em bases de conhecimento existentes e, em seguida, reinserindo as informações de volta na base de conhecimento para futuras inferências – uma auto-avaliação. ciclo de feedback de aprendizagem.
Semântica, algoritmos de inteligência artificial, aprendizado profundo e aprendizado de máquina são apenas algumas das tecnologias inteligentes que compõem o Cognitive Analytics. Um aplicativo cognitivo pode aprender com suas interações com dados e humanos e se tornar mais inteligente e bem-sucedido ao longo do tempo, empregando essas estratégias.
Assim, em termos simples, as empresas não precisam tomar decisões manualmente com base nos dados dos quatro tipos de análise. A análise cognitiva cuida disso automaticamente.
Quais são os 5 tipos de análise?
Ao contrário do equívoco popular, existem apenas quatro tipos de análise e não 5 tipos. Estes incluem Descritivo. Análise preditiva, prescritiva e diagnóstica.
Quais são os 4 tipos de análise?
Os 4 tipos de análise são descritivos. Análise preditiva, prescritiva e de diagnóstico
Quais são os 4 tipos de Business Analytics?
Os 4 tipos de análise de negócios incluem Descritivo. Análise preditiva, prescritiva e de diagnóstico
Quais são os 3 pilares do Analytics?
A análise avançada de dados baseia-se em três pilares: velocidade, agilidade e desempenho, todos necessários para realizar todo o seu potencial. Esses pilares ajudam a impulsionar a estratégia de analytics e melhorar seus negócios de várias maneiras.
O que são análises básicas?
A análise de dados é classificada em quatro tipos: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Esses quatro tipos de análise de dados, quando combinados, podem ajudar uma organização a tomar decisões baseadas em dados.
Principais lições
Em alguns aspectos, a análise de dados é semelhante a uma caça ao tesouro. Você pode descobrir qual deve ser seu próximo passo com base em pistas e insights do passado. Todos os tipos de negócios e organizações podem utilizar seus dados para tomar melhores decisões, investir de forma inteligente, aprimorar procedimentos internos e, finalmente, aumentar suas chances de sucesso com o tipo correto de análise.
