A análise multivariada é uma técnica de análise estatística que visa analisar diversas variáveis em um conjunto de dados para encontrar correlações e obter resultados mais completos a partir das informações extraídas. Esse processo pode apoiar a tomada de decisão estratégica em uma empresa, uma vez que fornece insights aprofundados, que muitas vezes podem passar despercebidos por outros tipos de análises.
Continue lendo para entender o que é a análise multivariada, sua importância, os principais métodos e como aplicá-la em um negócio!
O que é análise multivariada?
A análise multivariada reúne técnicas estatísticas para analisar como múltiplas variáveis se correlacionam em um conjunto de dados, influenciando um determinado resultado.
Imagine que você está fazendo uma análise de mercado e precisa pesquisar sobre os potenciais clientes de um produto. Ao invés de focar em análises isoladas, como a renda ou a idade dos usuários, você examina diversas variáveis simultaneamente em um mesmo conjunto de dados para identificar as conexões, influências entre si e como afetam o resultado da análise.
Em outras palavras, a análise de dados multivariados permite uma compreensão mais completa e holística das variáveis em um conjunto de dados. Com isso, fornece insights valiosos de negócio e identifica padrões e tendências que muitas vezes não são percebidos em uma análise isolada.
Por que usar a análise multivariada?
A análise multivariada é uma técnica muito útil para apoiar a tomada de decisões de uma empresa, gerando insights acionáveis e estratégicos para o negócio. A partir dos métodos de análise multivariada, é possível aprofundar-se na análise de dados, considerando diversas variáveis importantes para os objetivos propostos.
A análise de dados multivariados pode ser usada em muitas indústrias e contextos, enriquecendo a gestão de processos e apoiando as decisões e as práticas de vários setores do negócio.
A análise multivariada pode ajudar na:
- Otimização de recursos e processos organizacionais,
- Melhoria nos produtos e desenvolvimento de novas soluções;
- Obtenção de uma maior vantagem competitiva;
- Segmentação efetiva de mercado;
- Identificação de padrões e tendências nos dados do negócio;
- Tomada de decisões financeiras mais assertivas e com menos riscos, entre outros.
Métodos de análise multivariada
Pode-se usar diversos métodos no processo de análise de dados multivariados. A escolha da técnica dependerá dos tipos de conjunto de dados e dos objetivos da análise. Alguns métodos de análise multivariadas muitos usados são:
- Análise de cluster;
- Análise de componentes principais (PCA);
- Regressão múltipla;
- Análise fatorial.
Análise de cluster
A análise de cluster, ou análise de agrupamento, é uma técnica que visa agrupar dados baseando-se em suas similaridades dentro do conjunto de dados. Assim, é um método muito útil para a identificação de padrões nos dados, revelando as relações de proximidade e semelhança entre eles. Além disso, ao agrupar dados com base em suas semelhanças, essa técnica também ajuda a simplificar as análises, possibilitando a descoberta de insights com muito mais facilidade.
Para exemplificar, imagine que uma empresa quer segmentar sua base de clientes de maneira mais efetiva para oferecer soluções mais alinhadas a cada perfil de cliente. Essa organização poderá utilizar a análise de cluster em conjuntos de dados como hábitos de compra, padrões comportamentais e a renda desses consumidores, para entender com mais clareza que solução se adequa mais a cada cliente.
Por meio desse método de análise, a empresa poderá pensar em campanhas de marketing direcionadas para cada audiência, personalizando a experiência e gerando resultados mais satisfatórios para o negócio.
Análise de componentes principais
A análise de componentes principais, ou PCA, é um método de análise multivariada que tem como objetivo reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados. Por meio dela,é possível identificar componentes principais que expliquem a maior parte da variância no conjunto de dados.
Em outras palavras, aplica-se a PCA para selecionar as melhores variáveis para representar os dados em análise, simplificando conjuntos de dados complexos e identificando fatores relevantes para a tomada de decisão.
Por exemplo, usa-se este método para entender que fatores contribuem para o sucesso de um produto, analisando variáveis que relacionam-se com o seu desempenho, como satisfação do cliente, usabilidade, funcionalidades mais usadas, etc. Essas informações, analisadas a partir dos principais componentes das variáveis do conjunto de dados, podem ser usadas para fazer melhorias nos produtos ou serviços da empresa.
Regressão múltipla
A técnica da regressão múltipla, ou regressão multivariada, consiste em modelar a relação entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis independentes. O objetivo é calcular o valor da variável dependente baseando-se nas variáveis independentes. Na prática, serve para identificar as influências dessas variáveis no conjunto de dados.
Por exemplo, uma seguradora de automóveis pode utilizar essa técnica para prever os riscos de acidentes de seus clientes, baseando-se em variáveis como idade, localização, histórico de acidentes, entre outros. Com os resultados da análise, o negócio poderá entender como precificar seus serviços de acordo com o risco de cada consumidor.
Análise fatorial
A análise fatorial é um método usado para explicar o padrão de correlação em um conjunto de variáveis em observação. Assim como a PCA, ela também visa reduzir a dimensionalidade no conjunto de dados, ao mesmo tempo em que procura identificar variáveis latentes que expliquem as conexões no conjunto de variáveis.
Um uso muito comum da análise fatorial é para entender a estrutura de um mercado. Por exemplo, imagine que uma empresa quer saber o que leva um cliente a se comportar de determinada forma em relação a uma marca. Neste processo observa-se diversas variáveis como satisfação do cliente, qualidade do produto, lealdade à marca, identificação com os valores da marca, etc.
O negócio poderá usar a análise fatorial para entender, dentre as variáveis, aquelas que são mais latentes, como por exemplo, “satisfação do cliente” e “identificação com os valores da marca”. A partir disso, pode-se tomar decisões para aprimorar a percepção da marca no mercado e potencializar seus resultados.
Como aplicar a análise multivariada
Para aplicar a análise multivariada, alguns passos são necessários, como:
- Entender os objetivos da análise;
- Coletar e preparar o dados;
- Selecionar o método de análise multivariada;
- Executar a análise e interpretar os resultados;
- Tomar decisão baseada nos dados encontrados.
Vejamos a seguir como executar cada uma dessas etapas:
Entender os objetivos da análise
Como você pôde perceber, a análise multivariada pode servir para diversos propósitos, ajudando empresas na tomada de decisões em vários setores do negócio.
Por isso, o primeiro passo para aplicar essa técnica de análise de dados é entender os objetivos da análise. Isso é, quais problemas o negócio busca resolver e que resultado almeja alcançar. A partir desses objetivos o processo de análise de dados multivariados será construído.
Coletar e preparar o dados
O próximo passo envolve a coleta de dados e a preparação dos conjuntos de dados para a análise. Esse processo visa reunir dados de diversas fontes, assegurando-se de que são confiáveis e relevantes para os objetivos propostos.
Além disso, o tratamento dos dados, com a identificação de valores nulos ou duplicados e outros processos de limpeza, assim como, o uso de técnicas de normalização de dados, são fundamentais para que a análise seja precisa e efetiva. Nesta etapa, também escolhe-se as variáveis que serão analisadas. Elas serão a base da análise, por isso é importante que sejam relevantes para o que se busca alcançar.
Selecionar o método de análise multivariada
A etapa de seleção do método de análise é fundamental e deve estar alinhada com os objetivos definidos no início do processo. Além disso, escolher o método de análise de dados multivariados dependerá das características do conjunto de dados e dos recursos disponíveis para a análise.
Lembre-se também de verificar se o seu conjunto de dados atende às especificidades de cada método. Caso não atendam, revise e garanta que eles estão de acordo com a técnica escolhida.
Executar a análise e interpretar os resultados
Após a escolha da técnica de análise, é hora de executar a análise em um software de estatística apropriado. Há diversas formas de executar a análise de dados multivariados, como por exemplo, usando as linguagens de programação Python ou R, ou ferramentas como SAS e SPSS.
A execução da análise pode envolver o uso de algoritmos específicos, a realização de testes estatísticos ou a modelagem de dados. A metodologia usada dependerá da técnica de análise escolhida.
Após a execução da análise, será possível interpretar os resultados obtidos e prepará-los para apresentação às partes interessadas. Os resultados devem responder ao problema levantado para que a análise seja efetiva.
Tomar decisão baseada nos dados encontrados
Depois de interpretar os resultados, o profissional poderá comunicar as descobertas às partes interessadas, que poderão utilizá-las para a tomada de decisões informada. Comunicar os insights é apenas uma parte do trabalho. Assim, é essencial transformá-los em insights acionáveis para direcionar as estratégias do negócio.
Conclusão
A análise multivariada é um método de análise de dados muito rico e valioso para empresas que querem encontrar insights acionáveis em seus dados. Essa análise envolve o uso de métodos estatísticos para avaliar as diversas variáveis em um conjunto de dados, suas correlações e as influências entre si, e encontrar respostas a problemas ou questionamentos do negócio.
Agora você já sabe o potencial dessa metodologia de análise de dados e poderá agregá-la em seus processos de análise para obter uma compreensão maior dos seus dados.
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