5 Passos Estratégicos de Análise de Dados

Nov 05, 2020●6 min read

O volume de dados que pode obter de diferentes fontes determina os conhecimentos que pode obter sobre a eficácia dos seus processos empresariais. Pode também posicionar a sua equipa para colaborar em alinhamento com as tendências futuras.

Não obstante, a recolha de dados não produz quaisquer resultados significativos e accionáveis sem uma análise adequada. Apenas terminará com números e números sem base.

No entanto, não existe uma regra geral para a análise de dados. A análise de dados é baseada nas suas necessidades e na forma de dados que deseja obter. Estes factores determinarão os métodos que irá adoptar. É quanto mais precisar de compreender a forma dos dados e os melhores resultados.

O que é Análise de Dados?

Análise de Dados é o processo de afinação, conversão e modelação de dados para gerar percepções significativas e accionáveis que informam decisões comerciais sólidas. A Análise de Dados tem como objectivo extrair informação vital dos dados e implementar decisões alavancando os dados analisados.

Sempre que precisar de escolher a sua vida, há a necessidade de examinar o que aconteceu ou vai acontecer antes de concluir.

Este acto está apenas a realizar uma análise do passado e do futuro para concluir. Por exemplo, pode recordar nostalgias ou memórias do seu passado ou dos seus sonhos do futuro. Isto é simplesmente uma Análise de Dados. E é a mesma coisa que precisa de fazer no seu negócio se quiser ver crescimento.

No caso de não ver crescimento, tudo o que precisa de fazer é aprender com os seus erros, reconhecendo-os primeiro. Tem de dar prioridade à análise de dados dos seus dados e processos empresariais.

Quais são os diferentes tipos de análise de dados?

Temos diferentes formas de análise de dados com base na tecnologia e no negócio.
São:

• Análise de texto
• Análise estatística
• Análise diagnóstica
• Análise preditiva
• Análise descritiva

Análise de texto

Outro nome para Análise de texto é chamado Data Mining. Este método é utilizado para descobrir qualquer padrão em grandes conjuntos de dados, utilizando ferramentas de mineração de dados e bases de dados. A Análise de Texto é aproveitada para transformar dados brutos em dados de negócios.

É possível encontrar várias ferramentas de business intelligence disponíveis no mercado, que podem ser utilizadas para tomar decisões informadas. Mais importante ainda, fornece um meio de gerar e examinar dados e descobrir padrões antes de se fazer a interpretação.

Análise Estatística

Análise Estatística pergunta, ‘O que aconteceu?’, confiando em dados anteriores nos formulários do painel de instrumentos. Esta forma de Análise Estatística incorpora a recolha de dados, análise, interpretação, apresentação, e modelação de dados. Ela analisa amostras de dados ou um conjunto de dados. Existem duas formas de Análise Estatística – Análise Descritiva e Inferencial.

Análise Descritiva

Esta analisa uma amostra de conjuntos de dados numéricos resumidos ou dados completos. Descreve a média e o desvio dos dados em série enquanto mostra a percentagem e a frequência dos dados categóricos.

Análise Inferencial

Nesta forma de análise de dados, é possível retirar várias conclusões dos mesmos conjuntos de dados colhendo várias amostras.

Análise Diagnóstica

Análise Diagnóstica procura responder, ‘Por que ocorreu?’ descobrindo a causa a partir de insights na Análise Estatística. A Análise Diagnóstica é vital para identificar os padrões de comportamento dos dados. Se surgir um novo problema na sua operação comercial, então pode mergulhar nesta Análise para descobrir os padrões relacionados com esse problema. Dessa forma, pode utilizar as mesmas prescrições para esse novo número.

Análise Preditiva

Este tipo de Análise pergunta ‘O que é provável que ocorra’, confiando em dados anteriores. Um bom exemplo é se, no mês passado, gastámos 500 dólares para gerar 1000 likes no Facebook. Se os nossos gastos com anúncios aumentarem para 1000 dólares, podemos concluir que devemos gerar 2000 likes este mês. Contudo, não é tão fácil como isso; há também a necessidade de ter em conta outros eventos, tais como Alterações ou Actualizações da Publicidade no Facebook ou outros factores.

Por isso, podemos afirmar que a Análise Preditiva prevê resultados futuros com base em dados anteriores ou actuais. A precisão da previsão depende de quão detalhada é a informação que obteve e quanto a pesquisou.

Análise Preditiva

Esta forma de Análise aproveita o conhecimento de todos os dados para decidir sobre um plano de acção ou resolver um problema. Muitas empresas orientadas por dados utilizam a Análise Prescritiva como descritiva e preditiva não são suficientes. Ajudaria se tivesse mais do que a Análise para melhorar o desempenho dos dados. A Análise Prescritiva usa problemas e eventos actuais para analisar dados e chegar a uma decisão.

Data Visualization

Having analyzed your data, é altamente essencial representar os dados num gráfico, gráfico, e outros formatos visuais. É aqui que entra a Visualização de Dados. Ela descobre as relações dos dados analisados utilizando imagens. Com a Visualização de Dados, pode facilmente ver tendências e padrões.

Como afinar as suas capacidades de análise de dados e melhorar a sua tomada de decisão?

Cinco passos que pode executar no seu empreendimento de análise de dados

Begin With The Right Questions

Na sua análise de dados, é necessário começar com as perguntas apropriadas que são mensuráveis, claras, bem como concisas. Adapte essas perguntas de modo a poder anular ou anular soluções prováveis para as questões ou oportunidades específicas.

Por exemplo, uma agência de PPC está a sofrer um aumento de custos, e está a considerá-lo um desafio para apresentar propostas de contratos competitivos. Uma questão possível para resolver esta questão poderia incorporar: Pode a agência reduzir o tamanho sem comprometer a qualidade?

Estabelecer prioridades claras de medição

Pode dividir esta etapa em duas subcategorias

A. Conclua o que pretende medir

B. Decida a estratégia a adoptar na sua medição.

Vamos examinar essas duas sub-categorias

Concluir sobre o que pretende medir

A partir da analogia dessa agência PPC, poderá ter de examinar os tipos de dados necessários para responder a perguntas salientes. Nesta situação, terá de compreender o número de empregados e freelancers que trabalham consigo. O seu custo, bem como a percentagem de duração que gastam nas operações comerciais.

Só esta pergunta gerará várias sub-perguntas, tais como

Agamos maximizar a nossa força de trabalho?

Se não, que melhorias ágeis e de processo podemos potenciar.

Pelo menos, quando estiver pronto para medir, assegure-se de que tem em conta quaisquer objecções razoáveis que a sua equipa possa ter. Por exemplo, como irá a empresa lidar com um aumento da procura se a agência reduzir o pessoal?

Decida a estratégia a adoptar na sua medição

É muito importante ponderar sobre a forma como irá medir os seus dados antes da fase de recolha de dados. Isto porque o seu procedimento de medição ou melhora ou põe em risco a sua Análise mais tarde – algumas questões importantes.

Qual é o prazo – despesas anuais ou trimestrais?

Qual é a unidade de medição – USD ou Euro?

Que parâmetros devem ser incorporados? Salário anual ou um salário anual, juntamente com o custo dos benefícios dos empregados?

data reporting

Fonte de Dados

Escolha definiu a pergunta e estabeleceu as suas prioridades de medição, terá de manter estes pontos vitais em mente:

Antes de procurar dados, decida sobre os dados a serem obtidos a partir das bases de dados existentes.

• Fonte primeiro para estes dados.
• Decidir com antecedência sobre uma estrutura de armazenamento e etiquetagem de ficheiros para permitir a colaboração de todos os membros sobrecarregados. Desta forma, pode poupar tempo e evitar a duplicação de fontes.
• No caso de precisar de adoptar uma entrevista ou observações, então desenhe um modelo para a entrevista com antecedência para garantir a consistência e poupar tempo.
• Organize os dados que obteve juntamente com as datas de origem e inclua quaisquer notas de origem à medida que avança. Esta acção validará os seus resultados à medida que progredir.

Analizar dados

Após ter obtido os dados correctos para resolver a sua questão na primeira etapa, a etapa seguinte é aprofundar a análise dos dados.

Comece por converter os seus dados de várias maneiras, como traçar um gráfico, examinar as correlações, ou criar uma tabela pivot no seu Excel.

O que é uma tabela pivot?

Esta tabela permite-lhe classificar e filtrar dados sobre diferentes variáveis para calcular a sua média, mínimo, máximo e desvio padrão desses dados.

O software e ferramentas de análise de dados são altamente importantes durante esta fase. Pode tentar Stata, Visio, Minitab, ou Microsoft Excel.

Interpretar Resultados

Assim que tiver analisado os seus dados, vá em frente, e interprete os resultados. Ao interpretar a sua Análise, tenha em mente que não pode provar a validade de uma hipótese. Em vez disso, só a pode aceitar. Isto significa que, independentemente da quantidade de dados que obtém, os seus resultados podem ser interferidos por circunstâncias imprevistas.

Por isso, tem de se perguntar a si próprio à medida que avança:

• Estes dados fornecem uma solução para a primeira pergunta? Como?
• Os dados dão-lhe poderes para salvaguardar contra quaisquer objecções? Como?
• Há limitações quanto aos resultados ou quaisquer perspectivas a considerar?

Se a interpretação se mantiver contra todas estas questões e factores, terá possivelmente chegado a uma conclusão produtiva. A única etapa é utilizar os resultados do processo de análise de dados para tomar decisões informadas no seu negócio.

Conclusão

Ao adoptar estas 5 etapas de análise de dados, tomará decisões melhores e mais informadas para o seu negócio ou agência. As suas escolhas serão apoiadas por dados cuidadosamente obtidos e analisados.

Com o passar do tempo, ganhará velocidade e precisão. Isto significa que tomará melhores decisões para gerir eficazmente o seu negócio.