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Introdução

Quando se trata de fazer pesquisas, temos que passar por várias etapas, desde pensar na pergunta certa até escolher as ferramentas mais bacanas para coletar e fazer a análise de dados.

Hoje, queremos focar nessa última parte porque é importante conhecer as opções diferentes que você tem para analisar seus dados e montar um processo de pesquisa que faça sentido de ponta a ponta.

“O sucesso do futuro depende das decisões estratégicas que você toma hoje.”

- Daniel Burrus





O que é análise de dados?

A análise de dados é como uma investigação profunda no mundo da informação. Imagine que você tem uma grande pilha de quebra-cabeças na sua frente - os dados. A sua missão é encontrar as peças que se encaixam para revelar um quadro completo e claro.

Para fazer isso, você precisa realizar diferentes operações com esses dados, como classificar, filtrar, calcular e interpretar. Essas operações são como as ferramentas que você usa para montar o quebra-cabeças - elas te ajudam a encontrar padrões, tendências e insights que não seriam tão evidentes à primeira vista.

O legal é que a análise de dados não é apenas útil para empresas e indústrias, mas também para a ciência. É como um detector de mentiras para teorias e modelos - ele nos ajuda a verificar se nossas ideias sobre como o mundo funciona são realmente verdadeiras.

Daniel Burrus, um especialista em negócios e inovação, aponta que estamos vivendo em uma era em que temos uma tonelada de dados sobre tudo o que acontece ao nosso redor. E saber como usar esses dados inteligentemente pode nos ajudar a trabalhar mais eficientemente e tomar decisões mais rápidas e acertadas.

Então, da próxima vez que você ouvir falar sobre análise de dados, lembre-se de que é como se aventurar em um mundo de quebra-cabeças, onde cada peça de informação nos ajuda a montar o quadro completo.

Usos da análise de dados

A análise de dados é uma ferramenta essencial que transcende diferentes setores e áreas de atuação. Ela nos oferece a base necessária para tomar decisões fundamentadas e validar hipóteses, independentemente do campo em que atuamos.

Marketing

No campo do marketing, a análise de dados desempenha um papel crucial na previsão e compreensão do comportamento do consumidor, ajudando a segmentar e direcionar as campanhas de forma mais eficaz. Aprender a realizar análise de dados é fundamental para o sucesso de qualquer estratégia de marketing.

Recursos humanos - RH

Nos recursos humanos, a análise de dados é uma ferramenta valiosa tanto para promover um ambiente de trabalho saudável dentro das empresas quanto para identificar e qualificar potenciais colaboradores externos.

Acadêmico

Na academia, assim como no mundo corporativo, a análise de dados desempenha um papel importante. Ela é usada para selecionar novos alunos com base em critérios específicos e avaliar o desempenho dos alunos ao longo do tempo.

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Técnicas de análise de dados

Se desejamos obter dados úteis, é fundamental que os analisemos devidamente. Para isso, é necessário recorrer a uma variedade de técnicas que se adequem ao tipo de informação que estamos coletando. É imprescindível termos a técnica definida antes de começarmos a implementá-la.

Quanto à análise de dados qualitativos: esses dados são apresentados de forma verbal, às vezes acompanhados de gráficos, e requerem interpretação. As técnicas comuns para obtê-los incluem entrevistas abertas, grupos de discussão e observação, nas quais os pesquisadores buscam identificar padrões ao longo da coleta de dados.

Já no que diz respeito à análise de dados quantitativos : esses dados são apresentados em formato numérico e são baseados em resultados concretos.

A análise de dados visa chegar a conclusões baseadas no conhecimento prévio do pesquisador. Portanto, é crucial que a maneira como coletamos os dados esteja alinhada com nossa estratégia de análise e utilização.

Além disso, devemos garantir que estamos coletando informações precisas e confiáveis, para o que existem diversas técnicas disponíveis.

Atualmente, pesquisa onlinesão uma das técnicas mais populares entre os especialistas, pois oferecem vantagens como economia de tempo e recursos financeiros.

Na QuestionPro, oferecemos uma ferramenta de análise de dados precisa, que o auxiliará na tomada de decisões de forma profissional e embasada.

Tipos de dados Estrutura da pesquisa Cenários
Qualitativo Foca em opiniões, atitudes e crenças. Perguntas de "como?" e "por que?", com respostas descritivas. Uma universidade avaliando a satisfação dos alunos quanto aos cursos online.
Quantitativo Busca informações concretas e contabilizáveis. Perguntas de "quantos?", "com que frequência", "onde". Uma rede de lojas que visa medir as vendas e tendências.

Vantagens da análise de dados

A realização de análises profundas de dados por meio de técnicas e ferramentas apropriadas pode fornecer vários benefícios para sua pesquisa, incluindo:


Métodos para análise de dados

Além dos tipos de análise mencionados anteriormente, existem vários métodos de análise de dados que podem ser implementados dependendo das necessidades e questões que norteiam sua pesquisa:

Análise descritiva de dados

O método de análise descritivaé o ponto de partida de qualquer reflexão analítica e pretende responder à questão: o que aconteceu? Para fazer isso, organize, manipule e interprete dados brutos de diversas fontes para transformá-los em ideias valiosas para sua organização.

Realizar uma análise descritiva é fundamental, pois permite organizar os dados e deixá-los prontos para a realização de novas pesquisas. É pertinente mencionar que esta análise por si só não irá prever resultados futuros nem responderá a questões como por que algo aconteceu.

Análise exploratória de dados

Este tipo de análise é realizada como parte do pesquisa exploratória, quando você ainda não tem ideia da relação entre os dados e as variáveis.

Portanto, uma vez investigados os dados, a análise exploratória permite encontrar conexões e gerar hipóteses e soluções para problemas específicos. Uma área de aplicação típica para isso é a mineração de dados.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica de dados permite que analistas e executivos obtenham uma compreensão contextual sólida de por que algo aconteceu. Saber por que isso aconteceu e como aconteceu ajudará você a identificar melhor as maneiras exatas de resolver o problema ou desafio.

Projetado para fornecer respostas diretas e práticas a questões específicas, é um dos métodos de pesquisa mais importantes do mundo, entre outras funções organizacionais importantes, como análise de vendas no varejo, por exemplo.

Análise preditiva

Esta análise permite-nos olhar para o futuro para responder à pergunta: o que vai acontecer? Para isso, utilizamos os resultados das análises descritivas, exploratórias e diagnósticas mencionadas acima, bem como ferramentas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Desta forma, você pode descobrir tendências futuras, possíveis problemas ou ineficiências, conexões ou perdas nos dados.

Através da análise preditiva, podem ser desenvolvidas iniciativas que não só irão melhorar vários processos operacionais, mas também ajudarão a obter uma vantagem competitiva significativa.

Análise prescritiva de dados

Esta análise concentra-se na identificação e uso de padrões ou tendências para desenvolver estratégias de negócios práticas e altamente responsivas.

Ao aprofundar-se na análise prescritiva, a organização será capaz de desempenhar um papel ativo no processo de geração de dados, organizando informações de maneiras concretas para usá-las como uma solução poderosa para problemas emergentes em diversas áreas-chave, como marketing, vendas , experiência do cliente, recursos humanos etc.

Etapas para fazer análise de dados

Quando falamos em análise de dados, é importante saber a ordem que devemos seguir para extrair os insights mais valiosos da nossa pesquisa. Este processo consiste em 5 etapas principais, que detalharemos a seguir:

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Passo 1: Defina suas perguntas

Comece selecionando as perguntas certas. As perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas. Elabore suas perguntas para qualificar ou desqualificar possíveis soluções para seu problema ou oportunidade específica.

Passo 2: Estabeleça prioridades de medição

Esta etapa é dividida em duas subetapas:

A) Decida o que medir: analise que tipo de dados você precisa.

B) Decida como medi-los: Pensar em como medir seus dados é igualmente importante, especialmente antes da fase de coleta de dados, porque seu processo de medição apoia ou desacredita sua análise posteriormente.

Etapa 3: Colete dados

Com a questão claramente definida e as prioridades de medição estabelecidas, agora é a hora de coletar seus dados. Ao coletar e organizar dados, lembre-se de manter estes pontos importantes em mente:

1- Antes de coletar novos dados, determine quais informações poderiam ser coletadas de bancos de dados ou fontes existentes.

2- Determine com antecedência um sistema de armazenamento e nomenclatura de arquivos para ajudar todos os membros da equipe a colaborar. Esse processo economiza tempo e evita que os membros da equipe coletem as mesmas informações duas vezes.

3- Se precisar coletar dados por meio de pesquisas, observação ou entrevistas, desenvolva um questionário com antecedência para garantir consistência e economizar tempo.

4- Mantenha os dados coletados organizados em um registro com datas de coleta e adicione notas de origem conforme você avança.

Etapa 4: Analise os dados

Depois de coletar os dados corretos para responder à pergunta da Etapa 1, é hora de realizar uma análise mais profunda das informações. Encontre relacionamentos, tendências, ordene e filtre suas informações de acordo com variáveis. Ao fazer uma análise dos dados, você descobrirá que possui os dados exatos de que precisa.

Etapa 5: Interprete os resultados

Depois de analisar os dados e possivelmente realizar mais pesquisas, finalmente é hora de interpretar os resultados. Pergunte a si mesmo estas perguntas-chave:

Os dados respondem à sua pergunta original? Como?

Os dados ajudam você a defender alguma objeção? Como?

Há alguma limitação nas conclusões, algum ângulo que você não considerou?

Se a sua interpretação dos dados se mantiver sob todas essas questões e considerações, então provavelmente você chegou a uma conclusão produtiva. A única etapa que falta é usar os resultados do processo de análise de dados para decidir como você vai agir.

Com essas cinco etapas do seu processo de análise de dados, você tomará melhores decisões para o seu negócio, uma vez que suas escolhas são respaldadas por dados que foram coletados e analisados de forma robusta.

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