Os 4 tipos de análise de dados: como funciona na prática
Entenda os diferentes tipos de análise de dados através de uma situação prática
Dentre as profissões com maior tendência de aumento na demanda atualmente aquelas relacionadas à área de dados sempre ocupam posições de destaque, conforme você pode ler neste link.
Isso ocorre devido a uma série de fatores, mas principalmente pelo fato de que as empresas estão cada vez mais interessadas em estabelecer sua cultura data-driven, ou seja, realizar seus negócios de forma orientada através dos dados.
Uma das funções nesse contexto é a do analista de dados — aquele profissional que coleta, organiza, analisa e interpreta os dados disponíveis e, a partir da sua análise, fornece insights que auxiliam na tomada de decisão e possam gerar valor para a empresa.
Esse profissional deve possuir tanto as habilidades técnicas, relacionadas ao domínio de conhecimentos e ferramentas, como as habilidades comportamentais.
Também é fundamental que ele atue junto à área de negócios da empresa, a fim de obter o máximo de informações sobre as operações da organização, além do mercado em que atua.
Na execução de atividades, esse profissional utiliza suas habilidades e as ferramentas disponíveis para gerar relatórios com informações que sejam úteis aos tomadores de decisão na empresa, os quais podem conter diferentes tipos de informação.
1. Tipos de análise de dados
Existem 4 principais tipos de análises que podem ser realizadas pelo analista de dados. Elas podem ser facilmente entendidas através da pergunta que cada uma delas é capaz de responder.
1.1 Análise descritiva: o que aconteceu?
É a mais comum, uma vez que fornece informações sobre a situação atual do objeto ou evento em análise. Utiliza dados reais para descrever um comportamento.
1.2 Análise Diagnóstica: Por que aconteceu?
Essa análise indica quais são os fatores que causam ou influenciam os comportamentos observados anteriormente.
1.3 Análise Preditiva: O que pode acontecer?
Utiliza projeções de cenários com a finalidade de antecipar resultados, prevendo os efeitos futuros de comportamentos observados no presente e passado.
1.4 Análise Prescritiva: O que devemos fazer?
Onde é realizada a sugestão de ações a serem tomadas, a partir dos comportamentos identificados e/ou previstos anteriormente.
2. Os tipos de análise de dados na prática
Agora, vamos entender cada um dos tipos de análise de dados a partir de uma situação prática, ainda que hipotética.
2.1 Análise Descritiva
Um analista de dados da empresa XYZ recebeu da direção a informação de que o total de vendas no 2° trimestre do ano atual caiu 12% em relação ao trimestre anterior.
Partindo do pressuposto de que ele já tenha contato com a área de negócios e já entenda como funciona o mercado em que a empresa opera, o analista vai inicialmente obter os dados necessários para realizar suas análises. Ao verificar as vendas totais ele constatou que realmente houve uma queda nos valores:
Após compreender melhor os negócios da empresa, o analista descobriu que a companhia comercializa apenas três tipos de produtos no mercado.
Sabendo disso, ele foi analisar o desempenho mensal dos produtos da empresa XYZ de forma individual, a fim de obter informações mais detalhadas:
A partir daí, foi possível constatar as seguintes informações:
- O produto 3 representa mais da metade das vendas da companhia, então qualquer alteração nas suas vendas irá impactar significativamente no resultado da empresa;
- Entre o 1° e 2° trimestres o produto 1 obteve vendas constantes, enquanto os produtos 2 e 3 tiveram redução nas vendas;
- A redução foi bem mais acentuada no produto 2 e menor no produto 3.
Temos aí um exemplo simples de análise descritiva, utilizada para descrever eventos e/ou objetos, com foco no seu comportamento atual.
2.2 Análise Diagnóstica
Em seguida, o analista analisou os mais diversos aspectos que poderiam ter causado ou contribuído para essa redução. Ele verificou, por exemplo, que não houve alteração na demanda dos produtos no mercado local.
Continuando sua análise, ele também constatou que no início de abril foi estabelecida na região uma nova empresa concorrente na sua área de atuação.
Esse novo concorrente utilizou algumas estratégias comerciais para atrair clientes, entre elas diminuir sua margem de lucro para oferecer preços abaixo do mercado.
O produto mais visado pelo novo concorrente foi o produto2, o qual estava sendo vendido abaixo do preço da empresa XYZ, causando uma queda brusca nas suas vendas.
Esse concorrente também comercializa o produto3, mas com preço semelhante. Porém, como muitos clientes visitavam a nova empresa para comprar o produto2 no concorrente, devido ao seu baixo preço, acabavam também adquirindo o produto3.
Por fim, o produto1 não era comercializado pelo novo concorrente, por isso as suas vendas não sofreram grandes alterações no período.
Nesse caso, o analista elaborou uma análise diagnóstica, indicando os motivos que causaram ou influenciaram as alterações nas vendas da empresa.
2.3 Análise Preditiva
Em seguida, o analista realizou simulações de cenários e analisou projeções, utilizando principalmente as ferramentas de machine learning, as quais indicavam forte redução nas vendas dos produtos 2 e 3, caso nenhuma atitude fosse tomada pela direção da empresa, impactando fortemente no seu resultado.
Nesse caso, trata-se da análise preditiva, onde são identificadas as tendências futuras com base nos dados históricos.
2.4 Análise Prescritiva
Por fim, o analista indicou aos responsáveis pelos negócios da empresa algumas decisões que, caso aplicadas, poderiam reduzir os efeitos da entrada do novo concorrente no mercado, mantendo ou até aumentando a receita da empresa XYX.
Dentre elas, o analista sugeriu a renegociação de valores junto ao fornecedor do produto 2, a fim de oferecer menores preços ao consumidor.
Também sugeriu a criação de estratégias de retenção de clientes, como os programas de fidelidade, pois observou uma menor evasão de clientes que participam desses programas, mesmo diante de algumas vantagens oferecidas pelos concorrentes.
Dessa forma, foi realizada uma análise prescritiva, onde são feitas recomendações de ações que possam potencializar os resultados da empresa, com base nos perigos e oportunidades anteriormente identificadas.
Esses são os principais tipos de análise de dados que podem ser utilizados pelo analista. Elas podem aparecer em conjunto ou de forma isolada, dependendo do problema de negócio que a análise pretende solucionar.
