4 Principais Analises de Dados

I. Análise Descritiva:

A análise descritiva é a base fundamental de qualquer "investigação" de dados. Ela se concentra na descrição e resumo dos dados disponíveis, utilizando técnicas estatísticas e visuais para apresentar informações de maneira compreensível. Gráficos, tabelas de frequência, medidas de tendência central e dispersão são algumas das ferramentas utilizadas. Seu principal objetivo é fornecer uma compreensão inicial e detalhada do que os dados estão retratando.

II. Análise Diagnóstica:

A análise diagnóstica vai além da descrição e busca entender as relações causais e correlações entre os diferentes elementos dos dados. Ela busca responder "por que" algo aconteceu ao examinar padrões, tendências e associações nos dados. Métodos como análise de regressão, testes de hipóteses e técnicas estatísticas mais avançadas são empregados pra identificar as relações entre as variáveis e compreender as razões por trás dos resultados observados.

III. Análise Preditiva:

A análise preditiva envolve a utilização de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina pra fazer previsões e estimativas sobre eventos futuros com base nos dados históricos. Ela se apoia em padrões identificados na análise descritiva e diagnóstica pra criar modelos que possam prever tendências, comportamentos ou resultados futuros. Essa análise é valiosa para antecipar cenários, tomar decisões e planejar estrategicamente.

IV. Análise Prescritiva:

A análise prescritiva vai além da previsão e oferece recomendações acionáveis e soluções pra melhorar ou otimizar resultados. Ela utiliza técnicas avançadas de otimização e simulação pra sugerir ações específicas a serem tomadas pra alcançar determinados objetivos. Ao considerar diferentes cenários e suas ramificações, a análise prescritiva auxilia na tomada de decisões informadas e na implementação de estratégias eficazes.