A análise estatística é uma forma de elaborar planos e ideias com base em informações. Esse tipo de estratégia é frequente na administração de empresas por possibilitar um agrupamento de dados ou um estudo geral.
Essa técnica é considerada um aspecto de destaque da inteligência de negócios e pode ser desenvolvida de diversas formas.
Ao longo do artigo, vamos destrinchar esse conceito e te contar 5 etapas fundamentais para o sucesso da sua análise.
Quer saber mais? Continue sua leitura.
O que é análise estatística?
A análise estatística funciona a partir do estudo de amostras extraídas de uma população. Ou seja, um conjunto de informações (população) tem seus dados extraídos e agrupados de diferentes formas (amostras).
O diferencial desse método é que ele permite uma coleta variada e interseccional dos dados, se tornando muito útil para empresas que têm dificuldade para lidar com Big Data, por exemplo.
Uma abordagem através da estatística permite que uma empresa mergulhe profundamente na própria realidade e descubra informações adicionais, que são omitidas por análises transversais tradicionais.
Essas características ajudam a traçar planos em diferentes áreas, como:
- Geomarketing;
- Padronização de público;
- Estudo de pontos de venda;
- Estudo de performance de produtos;
- Gestão de atendimento.
Quais são os tipos de análise estatística?
Existem dois tipos principais de análise estatística, que se fazem úteis em diferentes casos. Para saber por qual caminho optar, é necessário compreendê-los. Veja só:
Análise descritiva
Essa análise é utilizada quando empresas buscam resumir seus dados e do mercado em que atuam.
Nesses casos, os componentes principais são gráficos e tabelas, como bases de dados.
Vale ressaltar, contudo, que essas análises não concedem nenhuma conclusão sobre a população estudada. Elas servem apenas para proporcionar uma visão geral e aliviar o trabalho que se teria interpretando dados brutos.
Análise conclusiva
Também conhecida como modelagem ou inferência, essa abordagem é ainda mais profunda. Ela acontece através da elaboração de hipóteses e aplicação de testes em amostras.
As conclusões desses experimentos são chamadas de proposições estatísticas, e podem ser:
- Intervalo de confiança: A partir da definição de um parâmetro de confiança, seria analisado como verdadeiro o valor de amostras repetidas daquelas extraídas da população;
- Intervalo de predição: O conjunto de valores utilizado deve conter boa parte, como 95%, da crença posterior;
- Estimativa: Um único valor que melhor se aproxima do parâmetro estabelecido.
Vale dizer que essas análises podem ser utilizadas tanto separadamente quanto em conjunto, sendo a descritiva para resumir e a conclusiva para inferir a partir daquele resumo.
Quais as etapas de uma análise estatística?
Para facilitar a visualização e ajudar a planejar sua estratégia na prática, trouxemos 5 etapas imprescindíveis , independentemente do método escolhido:
- Cálculo de média e desvio padrão
A média aritmética é útil para uma obtenção rápida e fácil de uma tendência geral no conjunto de dados. Ela consiste no total dos fatores divido pela quantidade de ítens.
O desvio padrão, por sua vez, é a medida de determinado conjunto de dados em relação à média. Ele serve para definir a dispersão dos objetos de análise: um resultado muito alto revela um distanciamento maior do parâmetro.
- Aplicação da regressão
A regressão serve para determinar a relação entre variáveis explicativas e dependentes. Geralmente, isso é definido por linhas estabelecidas em um diagrama de dispersão.
- Teste de hipótese
Para que as conclusões da análise sejam precisas, é necessário que os resultados sejam considerados válidos apenas quando não possam ter acontecido aleatoriamente.
Para isso, premissas devem ser elaboradas e testadas como verdadeiras. Essa etapa também é chamada de Teste T.
- Aplicação das análises
É só agora que colocamos em prática tudo o que foi apresentado nos tópicos anteriores. Primeiro, a análise descritiva para otimizar a visualização dos dados e, em seguida, a modelagem para obter os resultados.
- Utilização de tecnologia
Ainda que você compreenda perfeitamente todas as etapas, é quase impossível realizar tudo manualmente, especialmente se a sua empresa dispõe de uma quantidade muito grande de dados para analisar.
Por isso, também é importante buscar compreender e investir em data science.
Conhecimento e planejamento da sua empresa
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