4 Tipos de Análise de Dados

Os quatros Tipos de Análises de Dados

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, as organizações precisam transformar grandes volumes de informações em insights acionáveis. Para isso, utilizam-se diferentes tipos de análises de dados, cada uma com um objetivo e um papel específico no processo de tomada de decisão. 

Desde o entendimento do que já aconteceu até a previsão do futuro e a recomendação de ações, essas análises permitem às empresas otimizar estratégias, antecipar tendências e resolver problemas com base em evidências sólidas. 

Os quatro tipos principais de análise de dados — descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva — oferecem uma abordagem estruturada para explorar e interpretar informações complexas, ajudando a direcionar as organizações em suas decisões.

Desta forma vamos abordar os quatro tipos de análise de dados:

Descritiva
Foca em descrever ou sumarizar os dados para entender o que aconteceu no passado. Ferramentas como gráficos, tabelas e métricas (como média, mediana, desvio padrão) são comuns para visualizar e interpretar tendências históricas.

Quando:  usada para resumir dados anteriores e entender o que aconteceu.
Como: resumo dados históricos como estatísticas e visão básicas.
Quem: margem pessoa com habilidades básicas de compreensão e visualização de dados.
Qual Ferramentas: Excel, Power BI e Google Analytics.

Diagnóstica
Explora as causas por trás dos eventos descritos pela análise descritiva. Usa métodos mais aprofundados, como correlações e testes estatísticos, para descobrir por que algo aconteceu, identificando padrões e relações entre variáveis.


Quando:  Aplicado ao insights as razões por atrás de um evento ou tendência especifica.
Como: investigar dados  para  encontrar reações de causa e  efeito usado mineração de dados.
Quem: analistas  com  habilidades  em  mineração de dados  e reconhecimento  de padrões.
Qual Ferramentas: Power BI e SAS.

 
Preditiva
Utiliza dados históricos e algoritmos de aprendizado de máquina ou modelos estatísticos para prever tendências ou resultados futuros. Exemplos incluem previsão de demanda, análise de comportamento do consumidor, e detecção de anomalias.

Quando:  utilizando para prever eventos futuros com base em dados históricos.
Como: usa modelos estatísticos e aprendizado de prever eventos futuros.
Quem: especialistas em modelagem financeira, estatística e operacionalização de maquina.
Qual Ferramentas: Python, Alteryx e SAS.

 
Prescritiva
Vai além da previsão e sugere ações ou estratégias que podem ser adotadas com base nos resultados da análise preditiva. Muitas vezes, envolve a otimização de processos e decisões automatizadas.

Quando:  adotado para recomendar ações baseadas em previsões de tendências futuras.
Como: aplica otimização e simulação pra recomendar ações futuras.
Quem: especialistas e, análise avançadas e tomada de decisões estratégicas.
Qual Ferramentas: IBM e SAS.