As 4 análises que todo Analista de Dados precisa saber fazer

‍

Todos os profissionais que trabalham com dados, sejam Analistas e Cientistas de Dados ou não, precisam conhecer estas 4 análises para conseguir encontrar os caminhos adequados para extrair a maior quantidade de informações dos conjuntos de dados em mãos e, assim, gerar o máximo de valor para a empresa.

‍

Aliadas, estas quatro análises são fundamentais para elevar o nível de atuação, não só do profissional, mas também da empresa, ainda mais em tempos de abundância de dados. Conhecer e empregar estas quatro análises será o diferencial para as empresas do futuro.

‍

1. Análises Descritivas

Em qualquer setor de uma empresa, os gestores precisam saber quais foram os desdobramentos e resultados das ações tomadas e, para isso, podemos utilizar as análises de dados para descrever os diferentes cenários. Responder a perguntas como: Qual foi o gasto total de uma determinada campanha de marketing? Qual foi seu retorno financeiro? Quais aspectos obtiveram mais sucesso e quais não obtiveram resultados tão satisfatórios?

‍

Descrever e reportar os acontecimentos e resultados de ações da empresa é uma das 4 análises que todo Analista de Dados precisa saber fazer. A análise descritiva é a mais básica entre as quatro formas de análise e é aquela através da qual devemos iniciar nossas análises, ganhando mais conhecimento sobre os aspectos históricos e padrões ocultos nos dados.

‍

É uma forma fundamental de análise, pois traz clareza sobre o desempenho das ações da empresa e servirá de base para as demais análises realizadas. Sem uma boa análise descritiva, podemos acabar incorrendo em erros posteriores por não termos obtido conhecimento suficiente dos resultados.

‍

Uma vez que a análise descritiva traz conhecimento necessário sobre os padrões expressos nos dados, ela não revela os motivos dos resultados que observamos. Como seu próprio nome indica, ela descreve uma situação, mas não explica o motivo de sua ocorrência. E saber o motivo da ocorrência de um resultado, seja ele bom ou ruim, permite ao gestor repetir as causas de sucesso e evitar as de insucesso.

‍

2. Análises Diagnósticas

Portanto, realizar, além de uma boa análise descritiva, uma análise que permita diagnosticar os motivos e causas dos sucessos e insucessos nas empreitadas da empresa é fundamental para uma boa análise de dados. Desta maneira, a análise diagnóstica é mais uma das 4 análises que todo Analista de Dados precisa conhecer.

‍

É claro que compreender as relações de causa e efeito entre variáveis não é uma tarefa tão simples, envolvendo muita experimentação e controle de variáveis. Entretanto, na impossibilidade de realizar tais estudos controlados, nos resta encontrar correlações entre ações e resultados ou mesmo entre variáveis e desfechos.

‍

Podemos afirmar, por exemplo, que existe forte correlação entre o valor investido na campanha de marketing e o número de novos clientes. Em outras palavras, podemos dizer que conforme aumentamos o investimento na campanha, aumentamos também o número de novos clientes. Isso não implica, necessariamente, uma relação de causa e efeito entre o investimento e o número de clientes, mas sim uma correlação entres estas duas variáveis.

‍

Esta é, portanto, uma das análises mais importante para um negócio, já que nos permite encontrar variáveis que estão associadas de algum modo, respondendo a questões relativas ao motivo de algo ter acontecido. Ela traz mais conhecimento sobre os fatores de sucesso e insucesso da empresa e permite que a empresa conheça melhor seu ambiente de atuação e planeje ações futuras.

‍

3. Análises Preditivas

Se as análises diagnósticas já contam com um ferramental estatístico mais rebuscado, as análises que visam prever os acontecimentos e desfechos de ações vão ainda além. Análises preditivas visam elucidar questões sobre como uma determinada ação impactará sobre o desfecho ou variável de interesse.

‍

Este tipo de análise separa completamente as empresas que agem somente de forma reativa, utilizando apenas análises descritivas e diagnósticas e reagindo a elas sem a capacidade de prever o futuro, e as empresas que utilizam estes dados históricos para prever o futuro e agir de acordo com estas previsões, antecipando cenários futuros.

‍

Por exemplo, se valendo de análises preditivas, um analista pode prever qual será o número de novos clientes para a empresa, caso ela invista um determinado montante durante um determinado período de tempo. Além disso, ele é capaz de otimizar o número de clientes frente à quantia e período de investimentos.

‍

Para tanto o ferramental estatístico e técnico empregados são mais sofisticados, podendo usar algoritmos de aprendizado de máquina e simulações de cenários possíveis. Por este motivo, o profissional capaz de realizar este tipo de análise é, geralmente, tido como um profissional de suma importância para o planejamento estratégico da empresa.4.

‍

4. Análises Prescritivas

Realizar análises preditivas coloca a empresa que as aplica em situação de grande vantagem frente à competição. Incorporar a capacidade de prescrever e sugerir ações baseado nas previsões elaboradas, pode levar a empresa um passo além na sua capacidade de conhecer o mercado, antever suas movimentações e agir de forma precoce a elas.

‍

Analistas de Dados devem ser capazes de entregar visões dos resultados e comportamento de ações e variáveis de negócios, explicando seu motivo e associação com outras variáveis, além de prever o comportamento de variáveis e seu desfecho, embutindo, ainda, sugestões de ações e seus desdobramentos em suas análises.

‍

Dominar as 4 análises e ser um profissional requisitado

‍

Com a capacidade de realizar análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, o Analista de Dados e Cientista de Dados passam a gozar de uma posição privilegiada dentro das corporações, uma vez que influenciam diretamente os rumos que os negócios tomarão.

‍

Desta maneira, as empresas disputam estes profissionais, uma vez que sua capacidade analítica é tamanha que as próprias decisões de gestores passam pelo crivo destes analistas. Os rumos do negócio serão profundamente influenciados e impactados pelas análises de modo que, a partir deste momento, o profissional seja desejado por diversas empresas, sendo cada vez mais valorizado. Aprender a implementar estas análises e compreender, avaliar e aplicar seus resultados é parte do rol de habilidades dos profissionais do futuro. Principalmente aqueles que trabalham com dados, ainda que não formalmente como Cientistas e Analistas de Dados. Afinal, dados são o novo petróleo e você pode se tornar a refinaria que vai transformá-los em valor.

‍

‍