Existem diferentes tipos de análise de dados que permitem a aplicação sistemática de técnicas estatísticas e/ou lógicas para descrever, condensar e avaliar dados, de forma a extrair ideias que apoiem a tomada de decisão. Neste artigo, apresentaremos quais são os tipos mais importantes e como você pode utilizá-los em seu próximo estudo.
Importância de escolher o tipo certo de análise de dados
A análise de dados como um todo inclui limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir insights úteis para a tomada de decisões de negócios. Ao aplicar análises estatísticas e tecnologias aos dados, diferentes tipos de análise de dados ajudam a encontrar tendências e resolver problemas.
O principal objetivo de utilizar diferentes tipos de análise de dados é ter várias opções para extrair informações úteis dos dados e tomar decisões inteligentes. A análise de dados tornou-se cada vez mais importante nas empresas como um meio de moldar os processos de negócios e melhorar os resultados.
12 tipos de análise de dados
Agora apresentaremos a você os 12 tipos mais utilizados em pesquisas de mercado, bem como em diversas áreas do conhecimento:
1. Análise descritiva
O objetivo da análise descritiva é descrever um conjunto de dados examinando o que aconteceu no passado. Este tipo de análise de dados não tenta explicar por que isso aconteceu ou estabelecer relações de causa e efeito, mas, em vez disso, procura fornecer um instantâneo fácil de digerir, incluindo o resumo de quaisquer análises, medições e padrões primários.
Existem duas técnicas principais usadas na análise descritiva:
- Agregação de dados: É o processo de coletar dados e apresentá-los de forma resumida.
- Mineração de dados: É a análise e exploração de dados para descobrir padrões ou tendências.
2. Análise exploratória
A análise exploratória de dados refere-se ao processo crítico de condução de investigações iniciais sobre os dados para descobrir padrões, detectar anomalias, testar hipóteses e verificar suposições com a ajuda de estatísticas resumidas e representações gráficas.
O objetivo de uma análise exploratória é examinar os dados e encontrar relações entre variáveis que eram anteriormente desconhecidas. Este tipo de análise de dados nos ajuda a descobrir relações entre diferentes medidas nos dados, que não são necessariamente evidências da existência da correlação.
Portanto, é útil para descobrir novas conexões, formar hipóteses e orientar o planejamento do projeto e a coleta de dados.
3. Análise diagnóstica
A análise diagnóstica busca ir mais a fundo para entender por que algo ocorreu. O objetivo principal da análise diagnóstica é identificar e responder a anomalias de dados.
Para chegar à causa raiz, o analista começa identificando quaisquer fontes de dados adicionais que possam oferecer mais informações sobre o motivo da anomalia.
No entanto, a análise diagnóstica não se limita à resolução de problemas, mas também pode ser usada para ver o que está gerando resultados positivos.
Ao executar a análise diagnóstica, há diversas técnicas diferentes que você pode empregar, como teoria da probabilidade, análise de regressão, filtragem e análise de séries temporais.
4. Análise inferencial
A análise inferencial é utilizada para generalizar os resultados obtidos na amostragem aleatória simples para a população da qual a amostra foi extraída.
Esta análise só é necessária quando a amostra é extraída através de um procedimento aleatório e a taxa de resposta é muito elevada. Seu objetivo é usar uma pequena amostra de dados para fazer inferências sobre uma população maior.
Este tipo de análise de dados utiliza dados estimados que valorizam a população e dão uma medida de incerteza (desvio padrão) na sua estimativa.
A precisão da inferência depende em grande parte do esquema de amostragem, pois, se a amostra não for representativa da população, a generalização será imprecisa.
5. Análise preditiva
A análise preditiva utiliza a relação entre um conjunto de variáveis para fazer previsões sobre resultados futuros, usando dados históricos combinados com modelos estatísticos, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina.
Com base em padrões e tendências anteriores, os analistas de dados podem projetar modelos preditivos que estimam a probabilidade de um evento ou resultado futuro. Isto é especialmente útil porque permite que as empresas planejem com antecedência. As empresas usam análises preditivas para encontrar padrões nesses dados e identificar riscos e oportunidades.
6. Análise prescritiva
A análise prescritiva busca aproveitar os dados existentes para orientar a tomada de decisões com ótimos resultados futuros. Ao levar em conta todos os fatores relevantes, este tipo de análise de dados produz recomendações para os próximos passos.
A análise prescritiva examina o que aconteceu, por que aconteceu e o que poderia acontecer para determinar o que deve ser feito a seguir. Ela é o tipo mais complexo de análise, pois envolve algoritmos, aprendizado de máquina, métodos estatísticos e procedimentos de modelagem computacional.
Como resultado, permite ver como cada combinação de condições e decisões pode afetar o futuro, ajudando a medir o impacto que uma determinada decisão pode ter.
7. Análise mecanicista
A análise mecanicista procura compreender as flutuações precisas nos dados que levam a flutuações em outros dados, ou seja, compreender as mudanças exatas nas variáveis que levam a outras mudanças em outras variáveis.
Este tipo de análise de dados é frequentemente aplicado em circunstâncias que exigem precisão e muito pouca margem de erro. Ela é usada principalmente pela indústria médica, por engenheiros e pela comunidade científica para testar a segurança e eficácia de um produto.
8. Análise de agrupamento
Este tipo de análise de dados consiste em agrupar um conjunto de elementos de forma que sejam mais semelhantes entre si do que com os de outros grupos, daí o termo “cluster”.
Como não há uma variável de destino quando o agrupamento é realizado, a análise de cluster é frequentemente usada para encontrar padrões ocultos nos dados. Este método também é usado para fornecer contexto adicional a uma tendência ou conjunto de dados.
9. Análise de coorte
Este tipo de análise de dados utiliza dados históricos para examinar e comparar o comportamento de um determinado segmento de usuários, que podem então ser agrupados com outros de características semelhantes.
Utilizando esta técnica, é possível obter uma grande quantidade de informações sobre as necessidades dos consumidores ou uma compreensão sólida de um grupo-alvo mais amplo.
10. Análise de texto
A análise de texto, também conhecida na indústria como mineração de texto, funciona pegando grandes conjuntos de dados textuais e organizando-os de uma forma que os torne mais fáceis de gerenciar.
Ao trabalhar minuciosamente nesse processo de limpeza, você será capaz de extrair os dados que são realmente relevantes para sua organização e usá-los para desenvolver insights acionáveis que impulsionam a tomada de decisões.
11. Análise fatorial
A análise fatorial, também conhecida como redução de dimensão, é um tipo de análise de dados usada para descrever a variabilidade entre variáveis observadas e correlacionadas em termos de um número potencialmente menor de variáveis não observadas, chamadas de fatores. O objetivo é descobrir variáveis latentes independentes, sendo um método ideal para racionalizar segmentos específicos.
12. Análise conjunt
A análise conjunta é frequentemente utilizada em pesquisas para compreender como os indivíduos valorizam os diferentes atributos de um produto ou serviço, sendo um dos métodos mais eficazes para extrair as preferências do consumidor.
Quando se trata de compras, alguns clientes podem estar mais focados no preço, outros nas características, e outros podem ter uma abordagem sustentável, etc. Quaisquer que sejam as preferências dos seus clientes, você pode encontrá-las com a análise conjunta. Desta forma, as empresas podem definir estratégias de preços, opções de embalagens, pacotes de assinatura, etc.
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Perguntas frequentes
Os tipos mais utilizados incluem: análise descritiva (resume o que aconteceu), exploratória (descobre padrões iniciais), diagnóstica (explica por que aconteceu), preditiva (prevê o que pode acontecer) e prescritiva (recomenda ações). Além dessas, existem análises especializadas como inferencial, de correlação, de regressão, de cluster, de séries temporais e análise de sentimentos, cada uma adequada a objetivos específicos.
A análise descritiva olha para o passado e resume o que já aconteceu, usando métricas como médias, totais e distribuições. A análise preditiva olha para o futuro, usando modelos estatísticos e de machine learning para prever comportamentos ou resultados com base em dados históricos. Em termos práticos, a descritiva responde “o que aconteceu?” e a preditiva responde “o que pode acontecer?”.
A escolha depende do objetivo da pesquisa e da pergunta que você deseja responder. Se quer entender o que está acontecendo, use análise descritiva. Se quer descobrir relações entre variáveis, use exploratória ou correlacional. Se quer prever resultados, use análise preditiva. Se quer entender causas, use análise diagnóstica ou regressão. Definir claramente a pergunta central do estudo é o primeiro passo para selecionar o método correto.
Usar o tipo errado de análise pode levar a conclusões incorretas e decisões equivocadas. Cada método tem pressupostos, limitações e finalidades específicas. Escolher corretamente garante que os insights extraídos sejam válidos, confiáveis e relevantes para o problema em questão, maximizando o valor dos dados coletados e a qualidade das decisões baseadas neles.
Sim. Ferramentas modernas como QuestionPro, Google Looker Studio, Power BI e Excel automatizam grande parte da análise, tornando acessíveis os principais tipos de análise descritiva, exploratória e de correlação sem exigir codificação ou estatística avançada. Para análises preditivas e prescritivas mais complexas, algum conhecimento de estatística ou o uso de plataformas especializadas é recomendado.
Em pesquisas de mercado, os tipos mais usados são a análise descritiva (para resumir perfis e respostas), a análise de correlação (para identificar relações entre variáveis como satisfação e retenção), a análise de cluster (para segmentar consumidores) e a análise preditiva (para prever comportamentos de compra). A combinação de múltiplos tipos garante uma visão mais completa dos dados.
