Entenda o que é uma análise descritiva, uma das etapas mais importantes do big data analytics

A análise descritiva é, sem dúvidas, uma das etapas principais do processo de big data analytics. Uma área que envolve processos e análises de grandes quantidades de dados na busca de insights valiosos para negócios. 

Se na mitologia grega, havia o oráculo de Delfos na busca de respostas importantes, para os negócios atuais, temos o big data analytics. 

Além da descritiva, também existem outras três que são constantemente usadas: a análise prescritiva, preditiva e a diagnóstica. Fontes valiosas para uma tomada de decisão mais estratégica. 

Juntas, elas são uma verdadeira fonte de ouro para as empresas, afinal, garantem mais competitividade. 

Neste conteúdo, falaremos especificamente sobre a análise descritiva de dados e como ela pode ser fundamental para o sucesso dos negócios. Continue a leitura!

O que é uma análise descritiva?

A análise descritiva é um método que ajuda a apresentar insights gerados por dados da melhor maneira possível. Crucial para o entendimento e democratização dos dados, pois as informações brutas se tornam apresentáveis e compreensíveis.

Ninguém gosta de ter dificuldades para entender certas informações, e como esperado, nessa área não seria diferente.

Em resumo, podemos dizer que esse recurso é uma técnica que permite descrever e resumir as características de um conjunto de dados. Mas para que, exatamente?

Para identificar padrões, tendências e anomalias nos dados. O objetivo é tentar mapear possíveis motivos por trás de repetições nas ações de mercado. 

Na busca por um melhor resultado, ela pode ser realizada em diferentes tipos de dados, como os numéricos, categóricos ou de texto. Essa variedade vem do fato de que, a intenção é ter uma visualização clara e objetiva, permitindo a identificação de padrões e relações.

É importante lembrarmos, também, da análise descritiva quantitativa, uma técnica que descreve e resume dados. 

Sempre usada para analisar e entender a distribuição, centralidade, dispersão e outras características importantes dos dados.

As áreas de uso da técnica também variam, como as finanças, ciência de dados, marketing e pesquisa de mercado. Agora voltemos à importância desse recurso.

Por que ela é tão importante para o processo de big data analytics?

Para o big data analytics, a análise descritiva é importante porque permite entender melhor os dados analisados. 

Primeiro, saiba que antes de começar a explorar os dados em busca de insights mais profundos, é preciso ter uma compreensão clara do que está sendo analisado. 

Para ilustrar, pense que você precisa dirigir até determinado local pela primeira vez, será bem mais fácil com o GPS, não? No processo em questão, a lógica é a mesma.

Essa é uma análise que ajuda a identificar tendências e padrões que podem indicar caminhos para investigações futuras. O que facilita a vida de gestores e outros profissionais. 

A identificação de processos e padrões é usada para melhorar a eficiência, reduzir custos, aumentar a receita, entre outros benefícios. 

Outra grande vantagem, é que ela pode ajudar a identificar possíveis problemas nos dados, permitindo a correção desses erros antes da análise mais avançada.

Enquanto isso, na já citada, análise prescritiva, ocorre uma concessão de dados para possibilitar mudanças no futuro. Interessante, não? Por isso esses processos são tão importantes para o big data. 

Outra pergunta feita constantemente por interessados no assunto é “como fazer uma boa análise descritiva?” Vejamos um passo a passo!

• Defina o objetivo da análise e selecione os dados importantes;
• explore os dados por meio de gráficos e estatísticas descritivas; 
• agora, identifique os padrões e tendências;
• limpe os dados e remova informações inconsistentes.

Feito isso, é possível interpretar os resultados e, finalmente, chegar às conclusões que ajudam na tomada de decisões.

Como funciona a análise descritiva?

A análise descritiva funciona por meio de técnicas estatísticas que permitem resumir e descrever as características de um conjunto de dados. Você, com certeza, já as conhece.

Você ouvia sobre essas técnicas na aula de matemática, lembra? São elas, a média, mediana, desvio padrão e a moda. Lembrou? Agora avancemos mais um pouco. 

Além desse grupo, existem também os métodos de visualização de dados. Como, por exemplo, o histograma, gráficos de barras, diagramas de dispersão, entre outros. 

Lembre-se, não importa a técnica usada, o objetivo é o mesmo. Resumir as características do conjunto de dados de forma clara e objetiva, permitindo que as informações sejam facilmente compreendidas e utilizadas. Caso contrário, todo o processo seria em vão. 

Vale lembrar que essas técnicas estatísticas também são usadas na análise prescritiva. Porém, o objetivo aqui é melhorar as estratégias para o alcance de resultados em menos tempo. 

O que a análise descritiva pode ajudar a descobrir?

Até aqui você já leu sobre o que é, qual a importância e o funcionamento da análise descritiva. Certamente, notou que o objetivo principal de todo o processo é descobrir informações valiosas que podem ajudar as empresas. 

Essas informações, é claro, podem variar conforme os objetivos de negócio, mas as principais delas, são constantes nas buscas dos profissionais. 

Veja quais são as mais valiosas:

• Padrões e tendências nos dados;
• Relações entre variáveis;
• Anomalias nos dados;
• Distribuição dos dados;
• Medidas de tendência central e dispersão;
• Valores extremos nos dados.

Tudo isso pode ser usado de forma estratégica e pontual na tomada de decisões dos mais variados setores. Tais, como, finanças, saúde e marketing — logo falaremos sobre o último.

A análise descritiva ajuda a descobrir diversos insights úteis e valiosos sobre determinado conjunto de dados. Sejamos mais específicos, para você entender melhor. 

Através desse processo, é possível mostrar a distribuição dos dados, identificar valores discrepantes e destacar padrões e tendências. Logo após, podem ser feitas investigações mais densas e melhor orientadas.

Com isso em mente, agora vamos exemplificar e detalhar o uso dessa análise em uma área específica: o marketing. Continue lendo o conteúdo!

Análise descritiva no marketing: como ela facilita a tomada de decisão?

Mais acima falamos sobre o quanto a análise descritiva ajuda na democratização dos dados. Pois bem, esse tipo de análise pode facilitar muito a rotina para profissionais de marketing, pois fornece informações importantes e relevantes sobre o público-alvo de forma clara e objetiva.

A análise descritiva utiliza gráficos e tabelas, para resumir e apresentar dados de uma forma fácil de entender. Essas informações podem ajudar o profissional de marketing a compreender melhor as preferências do público-alvo, tendências do mercado e também segmentar o público de forma mais precisa.

Dessa forma, o profissional de marketing pode tomar decisões informadas com base em dados confiáveis, sem a necessidade de conhecimentos avançados em análise de dados. 

Portanto, a análise descritiva é uma ferramenta importante para os profissionais de marketing que desejam otimizar suas campanhas, maximizar a efetividade e aumentar as chances de sucesso em vendas.

Conclusão

Impulsionado por uma série de fatores, incluindo avanços tecnológicos e mudanças nas demandas dos consumidores, é nítido que o mundo dos negócios evolui cada dia mais.

E diante dessa constante mudança, a análise descritiva é uma ferramenta crucial para ajudar as empresas a tomarem decisões informadas e eficazes.

Com ela, os gestores podem obter informações valiosas sobre o desempenho da empresa, identificar áreas problemáticas e oportunidades de melhoria. Além disso, é possível entender melhor o comportamento dos clientes e suas preferências — o foco principal de todo o processo. 

O cliente, desde sempre, é fundamental para qualquer negócio. Porém, hoje, com dados e informações disponíveis, é necessário dar mais atenção ao público e suas preferências, possibilitando escolhas mais assertivas para as empresas. 

Portanto, se você busca melhorias, como melhor desempenho, identificação de problemas e chances de crescimento, conte com a ferramenta de análise descritiva para o seu negócio!