Como os Métodos de Análise Estatística Levam os Dados a um Novo Nível em 2023

Se o seu negócio não está analisando de perto seus dados, há um mundo inteiro de possibilidades que você está perdendo.

Com a ajuda da análise de negócios, sua organização pode fazer mais com seus dados do que nunca, você só precisa saber por onde começar. Seja fazendo previsões ou encontrando tendências, usar software de análise estatística é sua melhor aposta para obter os insights de que precisa.

Há muito que uma empresa pode fazer com seus big data, e a análise estatística é uma maneira de as organizações examinarem e aprenderem com isso de forma inteligente. Ela lida com uma variedade de componentes de dados, incluindo coleta de dados, pesquisas e experimentos.

Como um aspecto da inteligência de negócios, a análise estatística examina os dados de negócios e relata tendências usando cinco etapas principais.

• Descrever o tipo de dados que será analisado
• Explorar a relação dos dados com a população subjacente
• Criar um modelo estatístico para resumir o entendimento de como os dados se relacionam com a população subjacente
• Provar ou refutar a validade do modelo
• Usar análise preditiva para executar cenários que orientarão ações futuras

Em estatística, uma população é o grupo inteiro de dados sendo analisado. Isso pode se referir a dados como um grupo inteiro de pessoas, objetos, animais, quantas visitas são feitas ao hospital em um ano, eventos ou até mesmo medições. Pode ter qualquer tamanho, desde que inclua todos os dados analisados.

Importância da análise estatística

Uma vez que os dados são coletados, a análise estatística pode ser usada para muitas coisas em seu negócio. Algumas incluem:

• Resumir e apresentar os dados em um gráfico ou tabela para apresentar descobertas chave
• Descobrir medidas cruciais dentro dos dados
• Calcular se os dados estão ligeiramente agrupados ou dispersos, o que também determina semelhanças
• Fazer previsões futuras com base no comportamento passado
• Testar uma hipótese de um experimento

Existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a análise estatística a seu favor. Algumas dessas maneiras incluem identificar quem em sua equipe de vendas está com desempenho ruim, encontrar tendências nos dados dos clientes, restringir as principais linhas de produtos operacionais, realizar auditorias financeiras e entender melhor como o desempenho de vendas pode variar em diferentes regiões do país.

Análise estatística vs. análise de dados

Na inteligência de negócios, é comum confundir análise estatística e análise de dados para resolver vários problemas que uma organização pode enfrentar. No entanto, as ferramentas de análise de dados e o processo geral têm diferenças importantes em comparação com os tipos comuns de análise estatística.

Análise estatística aplica métodos estatísticos específicos a uma amostra de dados para entender a população total. Permite tirar conclusões sobre mercados específicos, coortes e um agrupamento geral para prever o comportamento e as características de outros.

Análise de dados é o processo de inspecionar e limpar todos os dados disponíveis e transformá-los em informações úteis que podem ser entendidas por indivíduos não técnicos. Isso é crucial quando se considera que os dados podem ser insignificantes se não forem compreendidos por aqueles que tomam decisões.

A análise de dados pode ser usada como uma entrada para realizar a análise estatística, pois dados de várias fontes podem ser combinados para realizar o processo estatístico.

Principais tipos de análise estatística

Ao aplicar a análise estatística ao seu negócio, os dois principais tipos que você usará são descritiva e inferencial. No entanto, existem outros tipos que muitas empresas também usam, dependendo do objetivo geral ou da pergunta que a organização está procurando responder.

Análise estatística descritiva

A análise descritiva cria relatórios e gráficos simples usando software de visualização de dados que permite às empresas entender o que aconteceu em um determinado momento. É importante notar que a análise descritiva se refere apenas a eventos que ocorreram no passado.

A parte real dos dados da análise descritiva foca em responder "o que aconteceu" de uma forma que aprofunda os dados passados.

Como o nome sugere, é usada para descrever as características básicas das informações passadas e resumi-las de forma fácil e racional. É importante ter em mente que esse tipo de análise estatística não é usado para tirar conclusões. Você só pode descrever o que algo é e o que os dados do passado representam.

Por exemplo, uma empresa pode usar a análise estatística descritiva para observar o tráfego da sua empresa ao longo do ano passado. Você pode ver coisas como quando o tráfego caiu, quando voltou a subir, qual mês teve mais tráfego e o tráfego médio de cada mês. No entanto, esses dados não dizem por que o tráfego caiu.

A análise estatística descritiva apenas descreve os dados ou resume as informações em torno dos dados. Ainda é importante entender seus dados de uma maneira significativa.

Os objetivos da análise descritiva são:

• Descrever dados de uma maneira visual
• Explicar o que os dados apresentam

Análise estatística inferencial

Enquanto as estatísticas descritivas têm uma limitação, pois permitem apenas suposições mais amplas sobre os dados, objetos ou pessoas que você mede, a análise estatística inferencial pode resolver essa limitação.

As estatísticas inferenciais são o resultado de estimativas mais complicadas e matemáticas. As amostras analisadas permitem que os usuários infiram ou concluam tendências sobre uma população maior. Ela pega dados de uma amostra e, em seguida, faz conclusões sobre uma população ou grupo maior.

A análise estatística inferencial é frequentemente usada para estudar a relação entre variáveis dentro de uma amostra, permitindo conclusões e generalizações que representam com precisão a população. E, ao contrário da análise descritiva, as empresas podem testar uma hipótese e chegar a várias conclusões a partir desses dados.

Por exemplo, você quer saber a cobertura de pizza favorita de todos no mundo. As chances são de que você não vai sair e entrevistar todo mundo no mundo. Em vez disso, você tentaria amostrar uma população representativa de pessoas e tentar hipotetizar seus resultados.

De um ponto de vista mais empresarial e realista, você pode querer perguntar a cada um de seus clientes uma pergunta sobre seu produto ou serviço. Se você tem 100.000 clientes, pode ser desafiador entrevistar todos eles. Em vez disso, você escolheria um grupo amostral de clientes.

Embora esse processo não seja perfeito e você possa achar difícil evitar erros, ele facilita para os pesquisadores fazer inferências fundamentadas sobre a população.

Os objetivos das estatísticas inferenciais são:

• Tirar conclusões a partir dos dados analisados
• Testar várias hipóteses em torno dos dados

Outros tipos de análise estatística

Além desses dois tipos principais, existem outros exemplos de análise estatística que as empresas devem conhecer.

Análise preditiva

Ao fazer previsões sobre eventos futuros que seu negócio pode experimentar, recorra à análise preditiva, que detalha o que provavelmente acontecerá a seguir. Esta análise é baseada em fatos atuais e históricos e usa algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para definir a probabilidade de tendências futuras com base em dados históricos.

As indústrias que mais se beneficiam da análise preditiva são empresas de marketing, seguradoras e serviços financeiros, mas qualquer empresa pode ver um grande benefício ao se preparar para um futuro imprevisível.

O propósito da análise preditiva é:

• Antecipar eventos futuros usando dados
• Determinar a probabilidade de várias tendências de comportamento

Análise prescritiva

A análise prescritiva pode ser extremamente complexa, por isso ainda não é amplamente utilizada pelas empresas ao realizar análise estatística.

Enquanto outras ferramentas de análise podem ser usadas para tirar conclusões, a análise prescritiva fornece respostas reais. Um alto nível de uso de aprendizado de máquina é necessário para esses tipos de relatórios, pois eles fornecem ações a serem tomadas a seguir. Também usa técnicas como processamento de eventos complexos, análise de gráficos e simulação.

Ao usar a análise prescritiva, os objetivos são:

• Responder à pergunta: "O que deve ser feito a seguir?"
• Restringir a recomendação correta para uma decisão específica

Análise exploratória de dados

A análise exploratória de dados, também conhecida como EDA, foca em identificar padrões nos dados para encontrar potenciais relações desconhecidas.

O propósito deste método é:

• Descobrir novas conexões dentro dos dados
• Verificar dados ausentes ou erros na coleta de dados
• Coletar o máximo de insights possível em torno do conjunto de dados
• Revisar suposições e hipóteses

Análise causal

Se o objetivo do seu negócio é entender e identificar por que as coisas acontecem, a análise causal é o caminho que você deve seguir.

Independentemente do setor da sua organização, você está destinado a experimentar falhas. A análise causal é usada para determinar por que as falhas acontecem e restringir a raiz da causa.

Um exemplo de análise causal é no campo de TI, quando as empresas realizam garantia de qualidade em vários softwares. Este tipo de análise estatística seria usado para examinar por que um software específico falhou, se houve um bug, uma violação de dados ou um ataque DDoS.

Os objetivos da análise causal são:

• Identificar áreas problemáticas chave dentro dos dados
• Investigar e determinar a causa raiz de por que uma falha ocorreu

Análise mecanicista

De todos os tipos de análise estatística, a análise mecanicista é a menos comum. No entanto, no sentido de análise de big data e ciência biológica, ela desempenha um papel crucial no processo.

Este método consiste em entender mudanças específicas em variáveis que causam outras mudanças em outras variáveis. Não considera influências externas fora do controle de uma empresa, como temperatura e tempo. Este método é usado para mostrar como as coisas acontecem, em vez de dizer como as coisas ocorrerão mais tarde, por isso não é usado para fazer previsões.

Um exemplo de análise mecanicista em ação é quando aqueles na ciência biológica estudam vírus e inspecionam como várias partes do vírus são afetadas por mudanças na medicina.

O propósito da análise mecanicista é:

• Entender as mudanças exatas em variáveis que levarão a mudanças em outras variáveis
• Tornar conhecido que qualquer dado foi resultado do que aconteceu quando um sujeito estava passando por uma atividade específica

Melhor software de análise estatística

Quando se trata de software de análise estatística, há uma ampla variedade de opções que você pode escolher. Este software utiliza programas especializados projetados para permitir que seus usuários realizem análises estatísticas complexas que não conseguem fazer manualmente.

As ferramentas de software de análise estatística são tipicamente usadas por cientistas de dados e matemáticos, mas podem fornecer recursos específicos do setor. Cada ferramenta oferece um conjunto único de recursos que sua empresa pode achar ser exatamente o que precisa.

Para se qualificar para inclusão na categoria de análise estatística, um produto deve:

• Oferecer capacidades de análise estatística, equações e modelos
• Fornecer importação, preparação e modelagem de dados
• Realizar análise estatística complexa

* Abaixo estão as 5 principais soluções de software de análise estatística do Relatório Grid® de Verão de 2023 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics ajuda empresas de todos os tamanhos a resolver problemas específicos do setor que impulsionam a tomada de decisões. Oferece procedimentos estatísticos avançados e elementos de visualização, proporcionando aos usuários uma plataforma robusta e fácil de usar para ajudar a entender dados e problemas complexos.

O que os usuários mais gostam:

“Há três elementos que gostaria de destacar sobre o SPSS. Primeiro, sua interface fácil de usar tem um design prático que é muito semelhante a outros programas mais conhecidos. Segundo, a ampla variedade de funções e cálculos estatísticos que podem ser realizados, desde estatísticas descritivas até técnicas multivariadas, e, finalmente, a personalização das análises estatísticas que permite uma ampla gama de processos.”

- Revisão do IBM SPSS Statistics, Alejandro G.

O que os usuários não gostam:

“As integrações poderiam ser melhoradas. Além disso, as tarefas de programação poderiam ser mais eficientes. Dessa forma, seria possível automatizar certos processos.”

- Revisão do IBM SPSS Statistics, Guillermo R.

2. JMP

JMP é uma ferramenta de análise de dados para Mac e Windows que combina o poder da visualização interativa com estatísticas perspicazes. Facilita para os usuários importar e processar dados, utilizar a interface de arrastar e soltar, gráficos dinamicamente vinculados e muito mais. Através de métodos estatísticos de ponta e técnicas de análise rápida, o JMP oferece uma longa lista de funcionalidades e recursos.

O que os usuários mais gostam:

“Gosto da capacidade de executar testes estatísticos simples. Pode ser usado para criar gráficos a partir de dados. É incrivelmente fácil de usar. Fornece exemplos extensos para cada teste. É muito útil para plotar dados. Adoro como é fácil de usar.”

- Revisão do JMP, Rogerio M.

O que os usuários não gostam:

“Embora a interface seja ótima, gostaria que houvesse mais opções de 'ajuda' imediatas e diretas dentro do programa. Talvez até algo como tutoriais que você poderia executar (dentro do programa, sem precisar baixar ou procurar na internet) quando você pede para realizar um teste pela primeira vez. Talvez usar algum tipo de sistema de linguagem real para permitir que o programa lhe diga um teste sugerido a ser executado com base em determinada entrada.

Às vezes, parte da saída também é um pouco confusa, especialmente para estudantes que estão apenas aprendendo - receber grandes tabelas e gráficos como saída, quando tudo o que você quer é um valor p, pode ser assustador.”

- Revisão do JMP, Christopher V.

3. Minitab Statistical Software

O Minitab Statistical Software oferece visualizações, análise estatística, análise preditiva e análise de melhorias para ajudar as empresas a tomar decisões inteligentes com base em dados. Desde identificar tendências até resolver problemas, o Minitab oferece análise de dados abrangente para todos os tipos de organizações.

O que os usuários mais gostam:

“Tenho usado o Minitab há anos e sempre fiquei impressionado com o quão poderoso ele é. Oferece uma ampla gama de ferramentas estatísticas. Pode ser usado para analisar dados de diferentes tipos de variáveis, como variáveis categóricas e variáveis contínuas.”

- Revisão do Minitab Statistical Software, Mary B.

O que os usuários não gostam:

“O Minitab pode melhorar seus recursos permitindo manipulação adicional de dados, bem como ferramentas analíticas que nos ajudarão a resolver facilmente correlações de dados complexas.”

- Revisão do Minitab Statistical Software, Anshuman S.

4. Posit

Posit cria software de código aberto para pesquisa científica, comunicação técnica e ciência de dados. Esta ferramenta ajuda indivíduos, equipes e empresas com ciência de dados, tomada de decisões acionáveis e muito mais.

O que os usuários mais gostam:

“O Posit é tão fácil de usar e acessível. Seu produto RStudio também é excelente. Podemos fazer qualquer coisa com ele, como pré-processamento de dados, análise, construção de modelos e visualização.”

- Revisão do Posit, Samrit P.

O que os usuários não gostam:

“A falta de funcionalidade programática pode tornar dolorosa a implementação de grandes funções de loop dinâmico. As ferramentas de depuração também são um pouco limitadas em comparação com IDEs convencionais.”

- Revisão do Posit, Brodie G.

5. Base SAS

Base SAS fornece aos usuários programas para manipulação de dados, relatórios descritivos, armazenamento e recuperação de informações e um repositório centralizado de metadados. Os usuários do Base SAS podem reduzir significativamente o tempo de programação e manutenção, ser capazes de integrar dados em diferentes ambientes e simplificar a criação e distribuição de relatórios visualmente atraentes.

O que os usuários mais gostam:

“O Base SAS é a melhor ferramenta analítica, especialmente no domínio de ensaios clínicos e pesquisa, que precisa de procedimentos estatísticos. Isso fornece métodos fáceis de usar com muitas opções, menos códigos e menos complexidade.”

- Revisão do Base SAS, Ruchi S.

O que os usuários não gostam:

“A capacidade do sistema é essencialmente subordinada aos paradigmas padrão. O suporte técnico que eles fornecem não é muito astuto e muitas vezes é escasso (condicionalmente não é gratuito, não há diferentes públicos em que possamos levantar possíveis problemas e soluções). Além disso, não é muito perceptivo para o consumidor e seu uso é complexo no início.”

- Revisão do Base SAS, Madhur K.

Um método para a loucura

Não importa qual método de análise estatística você escolha, certifique-se de prestar atenção especial a cada potencial desvantagem, bem como à sua fórmula única.

Claro, não há padrão ouro ou método certo ou errado a ser usado. Vai depender do tipo de dados que você coletou, bem como dos insights que você está procurando ter como resultado final.

Quando se trata de correlação e regressão, você sabe qual deve usar? Descubra aqui.