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O que é análise de dados?

A análise de dados é a ciência responsável por examinar um conjunto de dados com o objetivo de verifica-los para conclusões e tomada de decisão racional.

A análise dos dados consiste em obter conclusões precisas que nos ajudem a alcançar nossos objetivos.

Atualmente, muitas empresas usam a análise de dados para tirar conclusões e decidir sobre as ações a serem implementadas. Vale ressaltar que a ciência também utiliza a análise de dados para verificar ou descartar teorias existentes.
Daniel Burrus, consultor de negócios e palestrante de questões de negócios e inovação diz em referência à análise de dados: Muito disso ajudará os humanos a trabalhar mais, de forma inteligente e rápida, porque temos dados sobre tudo o que acontece.
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Usos da análise de dados

A análise de dados é usada em muitos setores, independentemente do ramo, nos dá a base para tomar uma decisão ou não, ou para garantir que uma hipótese seja verdadeira ou não.
  • • MARKETING: A análise de dados tem sido usada principalmente para prever o comportamento dos consumidores, até para qualificá-lo.

  • • RECURSOS HUMANOS: A análise de dados também é muito útil nas empresas para manter um bom ambiente de trabalho e para conhecer e para capacitar os funcionários em potencial.

  • • ACADÊMICOS: Como nas empresas, a análise de dados também está presente na educação, serve para selecionar novos alunos e medir o desempenho dos mesmos.

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Técnicas de análise de dados

A análise dos dados se concentra em chegar a uma conclusão baseada apenas no que já é conhecido pelo pesquisador. A maneira como você coleta seus dados deve estar relacionada à maneira como você planeja analisá-los e utilizá-los. Além disso, você precisa ter certeza de reunir informações precisas nas quais possa confiaR.

A técnica mais utilizada pelos especialistas é a pesquisa online, pois pode trazer grandes benefícios, como a redução de tempo e dinheiro.

Se queremos dados úteis, devemos analisá-los. Para isso, devemos recorrer a várias técnicas que dependem do tipo de informação que está sendo coletada, por isso é importante definir a técnica a ser usada antes de implementá-la:

  • • ANÁLISE DE DADOS QUALITATIVOS: Os dados qualitativos eles são apresentados verbalmente (às vezes em gráficos). É baseado na interpretação. As formas mais comuns de obter essas informações são por meio de entrevistas abertas, grupos de discussão e grupos de observação, em que os pesquisadores geralmente analisam padrões nas observações durante a fase de coleta de dados.

  • • ANÁLISE DE DADOS QUANTITATIVOS: Os dados quantitativos eles são apresentados em forma numérica. Baseia-se em resultados tangíveis.
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Vantagens da Análise de dados

Ajuda na tomada de decisões nos negócios de maneira mais rápida e respaldadas por fatos;

Ele ajuda as empresas a identificar problemas de desempenho que exigem algum tipo de ação;

Maior compreensão dos requisitos do cliente, que por sua vez, cria melhores relacionamentos comerciais;

Maior consciência do risco, permitindo a implementação de medidas preventivas;

Pode ser visto visualmente, permitindo decisões mais rápidas e melhores;

Pode fornecer a uma empresa uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes;

Melhor conhecimento do desempenho financeiro do negócio;

Mostrou-se útil para reduzir custos e, conseqüentemente, aumentar lucros.



Tipos de Análise de dados



Etapas para fazer uma Análise de dados


Etapa 1: defina suas dúvidas

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 específicos.

Etapa 2: estabelecer prioridades de medição

Esta etapa é dividida em duas sub-etapas:

A) Decida o que medir: analise que tipo de dados você precisa.
B) Decida como medi-lo: Pensar sobre como medir seus dados é igualmente importante, especialmente antes da fase de coleta de dados,
porque seu processo de medição suporta ou desacredita sua análise posteriormente.

Etapa 3: coletar dados

Com a pergunta claramente definida e suas prioridades de medição estabelecidas, agora é a hora de coletar seus dados. Conforme você coleta e organiza os dados, lembre-se de lembrar-se desses pontos importantes:
Antes de coletar novos dados, ele determina quais informações podem ser coletadas de bancos de dados ou fontes existentes.
Determine antecipadamente um sistema de alocação de nomes de arquivos e armazenamento para ajudar todos os membros da equipe a colaborar. Esse processo economiza tempo e impede que os membros da equipe colecionem as mesmas informações duas vezes.
Se você precisar coletar dados por meio de pesquisas, observação ou entrevistas, desenvolva um questionário com antecedência para garantir a consistência e economizar tempo.
Mantenha os dados coletados organizados em um registro com as datas da coleta e adicione as notas da fonte.

Etapa 4: analise os dados

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

Etapa 5: Interpretar os resultados

Depois de analisar os dados e possivelmente fazer mais pesquisas, finalmente é hora de interpretar os resultados. Faça a si mesmo estas perguntas fundamentais:

• Eles respondem à sua pergunta original? Como?
• Os dados ajudam você a defender qualquer objeção? Como?
•Existe alguma limitação nas conclusões, algum ângulo que você não tenha considerado?.

Se a sua interpretação dos dados for sustentada sob todas essas questões e considerações, é provável que você tenha chegado a uma conclusão produtiva. O único passo restante é usar os resultados do processo de análise de dados para decidir como você vai agir.

Com essas cinco etapas no processo de análise de dados, você tomará melhores decisões para o seu negócio, já que suas opções são apoiadas por dados que foram coletados e analisados de forma robusta.

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