Análise Estatística

O que é análise estatística?

A análise estatística é o processo de analisar e interpretar dados para identificar padrões e tomar decisões informadas.

Software de análise estatística são ferramentas especializadas que permitem aos usuários realizar análises estatísticas complexas. Esses produtos geralmente fornecem ferramentas para organizar, interpretar e apresentar conjuntos de dados selecionados.

As capacidades de análise estatística facilitam várias metodologias de análise, incluindo, mas não se limitando a, análise de regressão, análise preditiva e modelagem estatística.

Tipos de análise estatística

A análise estatística vem em muitas formas, cada uma apropriada ou benéfica para diferentes casos de uso. Embora existam muitos métodos, o objetivo final da análise é dividido em três tipos: descritiva, prescritiva e preditiva.

A análise descritiva simplesmente observa os dados como eles são, mas não se refere ou recomenda qualquer resultado futuro. A análise prescritiva usa dados históricos para recomendar um resultado específico. Finalmente, a análise preditiva usa dados históricos para prever dados ou resultados futuros.

Além desses métodos amplos, o software de análise estatística pode realizar os seguintes tipos de análise:

• Análise de regressão: Este tipo de análise permite a realização de vários métodos de regressão, como mínimos quadrados ordinários (OLS), mínimos quadrados ponderados (WLS) ou modelo linear generalizado (GLM).
• Análise preditiva: Análise preditiva explora e analisa padrões de dados históricos para prever resultados futuros, extraindo informações de conjuntos de dados para determinar padrões e tendências. Usando uma gama de análises estatísticas e algoritmos, analistas usam produtos de análise preditiva para construir modelos de decisão que os gerentes de negócios usam para planejar o melhor resultado possível.
• Análise de séries temporais: Inteligência de séries temporais ou análise permite que os usuários identifiquem padrões dentro de conjuntos de dados de séries temporais massivos e contínuos para realizar relatórios, previsões e análises preditivas.

Benefícios do uso da análise estatística

Independentemente do tipo de manipulação ou análise de dados complexa que está sendo realizada, as ferramentas de análise estatística permitem que estatísticos ou profissionais de negócios encontrem facilmente correlação, regressão, análise de variância e mais.

Com esses insights, as empresas podem entender seus dados e tomar decisões informadas. Essas ferramentas ajudam a identificar duplicatas e casos incomuns que podem surgir durante a limpeza e curadoria de dados e obter relatórios detalhados de análise de dados.

• Gerenciar grandes volumes de dados: O software de análise estatística permite que os usuários preparem, misturem e analisem facilmente os dados da empresa usando um fluxo de trabalho repetível, depois implantem e compartilhem análises em escala para obter insights mais profundos.
• Obter insights sobre os dados da empresa: Através da mineração de dados e análise estatística, especialmente quando combinados com outras tecnologias, como aprendizado de máquina, profissionais de dados podem obter insights sobre os dados.
• Melhor compreensão de potenciais resultados e cenários: Com a análise estatística, especialmente do tipo preditivo, as empresas entendem melhor como diferentes variáveis as afetarão e podem planejar de acordo.

Impactos do uso da análise estatística

Na era digital, os dados são onipresentes. Seja no ensino superior ou na indústria de saúde, muitos dados provavelmente estão envolvidos. Ferramentas de análise estatística são tipicamente usadas por cientistas de dados e matemáticos, mas podem fornecer recursos específicos para a indústria.

• Ensino superior: Usuários da indústria de ensino superior usam ferramentas de análise estatística para analisar dados, obter insights rapidamente e encontrar tendências relevantes nos dados.
• Empresas de pesquisa de mercado: Pesquisadores recorrem à análise estatística para resolver problemas de pesquisa desafiadores. Eles podem usar essas ferramentas para explorar suas descobertas de pesquisa e encontrar tendências históricas. Com o software de análise estatística, pesquisadores de mercado podem lidar com um grande volume de dados em vários formatos.
• Saúde: Para profissionais de saúde, tempo não é apenas dinheiro—também significa a diferença entre vida e morte. Esses trabalhadores buscam ferramentas de análise estatística para entender melhor os dados relacionados à saúde, melhorar eficiências em hospitais, gerenciar e conter doenças, e muito mais.

Elementos básicos da análise estatística

Ferramentas de análise estatística permitem que os usuários explorem e analisem dados estruturados ou não estruturados. Conjuntos de dados e visualizações são criados a partir dos dados compilados através do processo de análise.

• Preparação de dados: Para analisar os dados, eles devem ser devidamente limpos e devem ser de alta qualidade. Esta preparação consiste em desduplicação, limpeza e complementação dos dados para análise estatística. Nem toda análise é alcançada na superfície. Em vez disso, ferramentas robustas de análise estatística exploram dados de bancos de dados e os preparam para análise.
• Amostragem de dados: A amostragem de dados permite que os usuários selecionem amostras de dados para procedimentos definidos.
• Modelagem estatística: A modelagem estatística envolve a criação de um modelo matemático que incorpora um conjunto de suposições estatísticas sobre a criação de dados amostrais, que podem ser usados para entender melhor a composição e distribuição dos dados.

Melhores práticas de análise estatística

Para fazer a análise estatística funcionar, siga estas melhores práticas:

• Necessidade de funcionários qualificados: O software de análise estatística não é necessariamente simples. Muitas vezes, essas ferramentas exigem um administrador dedicado para apoiar a implementação e ajudar outros com a adoção.
  No entanto, há uma escassez de cientistas de dados e analistas qualificados para configurar tais soluções. Esses mesmos cientistas de dados também serão responsáveis por derivar insights acionáveis de dentro dos dados.
• Organização de dados: Para obter o máximo das soluções de análise, os dados precisam ser organizados. Isso significa que os bancos de dados devem ser configurados e integrados adequadamente. Isso pode exigir a construção de um data warehouse para armazenar dados de várias aplicações e bancos de dados em um local central.

Saiba como métodos de análise estatística levam os dados a um novo nível em 2023.

Editado por Jigmee Bhutia