A análise estatística é uma abordagem fundamental da ciência de dados, auxiliando de maneira significativa o processo de análise de dados e a descoberta de padrões, tendências e previsões de mercado. Essa análise pode ser aplicada em diversos contextos, dando suporte ao processo de análise de dados de ponta a ponta. Essa ferramenta é cada vez mais usada em negócios que buscam orientar suas estratégias em dados reais a partir de um processo completo e profundo de análise de dados.
Continue acompanhando esse artigo e entenda o que são análises estatísticas, sua importância, principais tipos e como aplicá-las a projetos.
O que é análise estatística?
A análise estatística tem como finalidade apoiar o processo de coleta, análise e interpretação de dados, criando modelos de dados capazes de levantar hipóteses, identificar padrões e tendências e fazer previsões. Esse campo da ciência de dados trabalha com grandes quantidades de dados, coletando informações de diversas fontes para embasar os resultados e suas interpretações.
A partir da coleta e limpeza de conjuntos de dados, é possível transformá-los em insights úteis e valiosos para o negócio.
Esse processo é fundamentado por métodos matemáticos que, através de vários componentes, proporcionam a criação de modelos de dados robustos e profundos, capazes de extrair insights para embasar a tomada de decisão informada de um negócio.
Assim, a análise estatística pode ser aplicada a diversos contextos e negócios diferentes, como na área de tecnologia, negócios, economia, ciências sociais, medicina, etc.
Qual a importância das análises estatísticas?
Em um contexto de transformação digital crescente, onde há tanta disponibilidade de dados brutos de fontes variadas e no qual empresas ainda não sabem como manejá-los da melhor forma, a análise estatística torna-se fundamental. Esse processo apoia a transformação de dados brutos, convertendo-os em informações compreensíveis, relevantes, valiosas e acionáveis. Assim, as análises estatísticas podem ajudar a criar modelos de previsões, identificar padrões e tendências e auxiliar na tomada de decisão informada de um negócio.
Confira mais detalhes desses benefícios!
Apoia a tomada de decisão informada
A análise estatística de dados reduz riscos e incertezas dos processos de análises de dados, ao fornecer informações confiáveis orientadas por análises aprofundadas precisas. Esse atributo faz com que o processo de tomada de decisão de uma empresa ou de um projeto em específico seja muito mais informado e estratégico, otimizando recursos e aprimorando resultados.
Possibilita a modelagem e antecipação de tendências
A criação de modelos e as previsões são elementos fundamentais da análise estatística, beneficiando todo o processo de análise de dados uma vez que auxiliam na compreensão e na previsão de dinâmicas complexas. As previsões ajudam a antecipar tendências futuras, baseando-se em padrões e dados históricos para gerar insights e orientar decisões. Já a modelagem cria modelos de análises que possibilitam testar hipóteses em cenários e sistemas complexos, ajudando na criação de estratégias mais embasadas.
Ajuda a identificar padrões
As análises estatísticas também ajudam no processo de descoberta de padrões, relações e interações entre variáveis, revelando insights muitas vezes ocultos referente a determinado aspecto do negócio.
Ao identificar tendências, a análise estatística nos permite olhar além dos dados imediatos, identificando padrões e direções que se desdobram ao longo do tempo.
Essa característica faz com que a análise estatística de dados também ajude a compreender as possíveis relações e variáveis entre diversos cenários e contextos.
Ter clareza desses padrões de tendências e variáveis que se relacionam impactam significativamente a tomada de decisão de um negócio.
Principais tipos de análise estatística
As análises estatísticas de dados são comumente divididas em análise estatística descritiva e análise estatística inferencial.
Confira mais detalhes sobre cada uma delas:
Análise descritiva
A análise estatística descritiva tem como objetivo pavimentar o caminho dentro de um conjunto de dados, funcionando como um ponto de partida para uma análise mais profunda mais adiante no processo.
É uma maneira de resumir as informações disponibilizadas de forma simples e direta, usando gráficos, tabelas e modelos visuais compreensíveis.
Nesse tipo de análise, utiliza-se componentes matemáticos como média aritmética, mediana, moda, desvio padrão, regressão, amplitude e variância para disponibilizar os dados em essência de maneira visual e clara. Sendo assim, a análise descritiva organiza conjuntos de dados para amparar análises mais detalhadas no futuro.
Análise inferencial (modelagem)
A análise inferencial é outro tipo de análise estatística, que diferente da análise descritiva, tem um viés muito mais aprofundado, indo além da descrição e organização dos dados.
A partir dos dados coletados na análise estatística descritiva, esse tipo de análise visa testar hipóteses e fazer inferências sobre os dados extraídos. Essas análises possibilitam a previsão de tendências e a criação de modelos de dados para auxiliar na tomada de decisões do negócio.
Alguns componentes-chave desse processo são:
- Estimativas: definição de valores aproximados que servem como parâmetros de interesse do projeto ou empresa;
- Intervalos de confiança: é uma margem ou intervalo, que oferece uma estimativa do valor real do parâmetro estabelecido;
- Intervalos de predição: são conjuntos de valores que tem a finalidade de fazer uma previsão para identificar um valor específico desconhecido na amostra em análise.
Como aplicar análise estatística a projetos?
A análise estatística de dados pode ser aplicada em diversos contextos, incluindo negócios ou projetos específicos. Para isso, é importante seguir alguns passos para que o processo seja efetivo. Confira:
Determine os objetivos da análise
Delinear o propósito da análise estatística é essencial e é o primeiro passo desse processo.
A clareza dessa etapa, de acordo com os objetivos do projeto ou da empresa, ajuda a entender que informações serão extraídas da análise, apoiando a etapa de levantamento de dados.
Selecione a amostra e colete dados
O próximo passo é selecionar a amostra de onde os dados serão coletados, ou seja, a população do seu conjunto de dados.
As fontes de dados podem ser várias, por exemplo, pode-se trabalhar com informações já existentes em um banco de dados, ou até mesmo fazer pesquisas e experimentos para a coleta de novos dados. Por exemplo, no caso de um produto, é possível selecionar dados já existentes sobre clientes passados para fazer análises a partir deles, identificando possíveis padrões de consumo ou tendências, etc.
Limpeza e preparação dos dados
A limpeza dos dados é a etapa em que os dados selecionados para a análise serão preparados para uso no processo de análise.
Esse processo envolve a remoção de inconsistências nos dados, identificação de valores ausentes e a transformação dos dados no geral, para que sejam organizados e disponibilizados para as análises com mais precisão.
Exploração de dados
Nessa etapa, utiliza-se a análise exploratória de dados (EDA) para fazer uma análise preliminar dos dados da amostra. Esse processo permite entender as características principais dos dados analisados e organizá-los de maneira superficial.
Nessa fase aplica-se também a análise estatística descritiva, onde calcula-se a média aritmética e o desvio padrão do conjunto de dados. A média define um valor médio do conjunto de dados em análise, apresentando um ponto central na amostragem em questão. Já o desvio padrão apresenta a quantidade de dispersão ou variação em relação à média dos valores dentro do conjunto de dados.
Além dessas informações, utiliza-se a análise descritiva para determinar outras variáveis da análise estatística. A partir disso, pode-se visualizar o conjunto de dados de maneira mais intuitiva e compreensível.
Análise estatística de dados
Em seguida, com a disposição inicial dos dados proporcionada pela análise exploratória, pode-se pensar em um tipo de análise mais aprofundado, como o método inferencial. Nessa etapa, com as variáveis estabelecidas dentro do conjunto de dados, pode-se pensar em uma análise mais profunda.
Então, é nesse passo que:
- Formulam-se hipóteses sobre o conjunto de dados em análise;
- Define-se componentes da análise inferencial como estimativas, intervalo de confiança e intervalo de predição;
- Criam-se modelos através da regressão para entender as associações entre as variáveis do conjunto de dados.
- Realizam-se Testes T, para testar as hipóteses levantadas no processo de análise;
- Começa-se a pensar na interpretação dos resultados encontrados a partir das hipóteses testadas.
Interpretação dos resultados
Após a realização da análise estatística usando um modelo mais profundo para examinar o conjunto de dados, é hora de interpretar os resultados encontrados.
Aqui é necessário avaliar os resultados dos testes de hipóteses e como se apresentam no contexto da análise.
A visualização de dados para criar relatórios, dashboards ou gráficos compreensíveis, ajudarão a descrever os resultados e apoiarão o processo de interpretação deles.
A partir da interpretação, é possível partir para a tomada de decisão informada e orientada pelos resultados da análise.
Softwares e ferramentas de análise e interpretação de dados são aliados nesse processo, facilitando o processo de disponibilização dos resultados da análise.
Conclusão
A análise estatística de dados é uma abordagem da ciência dos dados muito valiosa para negócios e projetos que buscam analisar dados de maneira assertiva, minuciosa e profunda. Esse processo busca identificar padrões, tendências e previsões que auxiliarão o negócio em uma tomada de decisão informada e estratégica. Sendo assim, a análise estatística é uma ferramenta poderosa e pode ser a alternativa ideal para encontrar insights ocultos e transformá-los em informações acionáveis para alavancar seu negócio.
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