Análise de dados: metodologia, tipos e técnicas mais usadas

Última atualização
01 out 2023
Tempo de leitura
15 min
metodologia, tipos e técnicas mais usadas

Conheça alguns processos utilizados na análise de dados que auxiliam o profissional da área a gerar insights e ajudar nas tomadas de decisões de negócios.

Atualmente, o volume de dados gerados a cada dia é enorme. Cadastros feitos em sites, comentários deixados em redes sociais, avaliações de produtos em sites de compra ou aquisições de produtos. Todas essas ações geram dados para as empresas. E, diariamente, são extraídas importantes informações desses dados que ajudam gestores a entender situações do negócio no presente e prever o que pode acontecer no futuro.

O responsável por fazer essa extração de informações é o analista de dados. Para chegar às respostas, no entanto, o profissional deve saber quais dados ele precisa analisar, os tipos de análises que existem, as melhores técnicas e a metodologia para fazer uma análise de dados. Neste artigo, falaremos um pouco mais sobre esses processos.

O que é análise de dados e qual a sua importância

A análise de dados é o processo de encontrar informações úteis através de uma avaliação de dados. Qual foi o item mais vendido em uma loja de roupa no último mês, qual foi a média de acessos em um site no primeiro semestre de 2022 e qual eletrônico provavelmente será o mais adquirido na próxima black friday são algumas perguntas que podem ser respondidas através de uma análise de dados.

A análise é importante porque ela pode gerar insights e ajudar nas tomadas de decisões de negócios. Afinal, a partir dela é possível que um gestor tenha acesso a informações sobre a empresa e identifique oportunidades de negócios.

Metodologia de análise de dados

Para chegar aos insights e ajudar nas tomadas de decisões de negócios a partir de dados, os profissionais seguem um passo a passo que é composto pelas seguintes etapas: definição da pergunta, coleta de dados, limpeza dos dados, análise de dados, visualização e compartilhamento de suas descobertas.

  • Definição da pergunta

A primeira etapa do trabalho de um analista de dados é definir qual será o objetivo da sua análise. Normalmente nesta fase inicial se define uma pergunta que está relacionada a um problema de negócio que tentará ser solucionado. Aqui, as perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas.

Alguns exemplos de perguntas que podem ser feitas são: quais foram os 10 cursos da EBAC mais vendidos no primeiro semestre de 2022? Quantas pessoas adquiriram o curso de análise de dados no mês de julho? Quais são os tipos de comentários que o público da EBAC faz a respeito da instituição no LinkedIn?

  • Coleta de dados

Após a definição da pergunta, o profissional vai determinar uma estratégia para coletar e agregar os dados que o ajudarão nessa análise. Aqui são escolhidas as fontes de dados que vão auxiliar o analista a chegar ao seu objetivo.

Se o analista quer determinar quais foram os 10 cursos da EBAC mais vendidos no primeiro semestre, ele vai ter que ir até a base de dados da equipe de vendas, por exemplo, e extrair as informações de lá.

  • Limpeza dos dados

Após coletar os dados, eles não estarão prontos para serem analisados. Primeiro, o profissional terá que limpá-los. Durante esse processo de limpeza, ele poderá:

  1. Remover erros, informações que podem estar duplicadas e discrepâncias;
  2. Remover dados que não são úteis para a análise;
  3. Corrigir erros de digitação;
  4. Preencher as principais lacunas nos dados.

Se voltarmos ao exemplo dos 10 cursos mais vendidos, o profissional pode remover informações sobre como o pagamento do curso foi feito, qual o e-mail de cadastro do estudante e onde ele mora porque são informações que não serão úteis para a sua análise.

  • Análise de dados

Após a limpeza dos dados, o analista pode iniciar a sua análise. Aqui, ele escolhe qual o melhor método para executar o trabalho:

  1. Análise descritiva
  2. Análise diagnóstica
  3. Análise preditiva
  4. Análise prescritiva

Sobre cada um desses tipos de análise, nós falaremos mais para frente no texto. Mas vale adiantar que, ainda no exemplo dos cursos da EBAC, para o analista descobrir quais foram os mais vendidos nos primeiros seis meses do ano, ele pode fazer uma análise descritiva. Ele vai olhar o passado e identificar o que aconteceu, ou seja, quantas e quais vendas foram feitas nesse período.

  • Visualização e compartilhamento de suas descobertas

Após a análise, é preciso compartilhar as informações colhidas. Afinal, a análise de dados é feita com o objetivo de permitir que o gestor tenha acesso a informações relevantes sobre a empresa e identifique oportunidades de negócios.

Nesta etapa final, o profissional pode estruturar uma apresentação em que se possa visualizar os dados que foram analisados no Google Charts ou Tableau, por exemplo. No caso dos cursos da EBAC, uma das formas que o profissional pode optar por apresentar é fazer um gráfico de pizza ou uma tabela com os cursos mais vendidos de janeiro a junho.

Tipos de dados: quantitativos e qualitativos

A maneira como os dados são analisados depende do tipo de dado com que os profissionais lidam. Eles podem ser quantitativos ou qualitativos.

Os dados quantitativos são aqueles que podem ser mensurados. Número de vendas em um e-commerce em um determinado período, número de visitas em um site e a quantidade de cliques em um link no e-mail marketing são exemplos de dados quantitativos. As análises quantitativas concentram-se na análise estatística, matemática ou numérica de conjuntos de dados.

Já os dados qualitativos são aqueles que não podem ser mensurados e estão sujeitos a interpretações. Textos escritos como comentários em uma publicação de rede social, respostas de uma pesquisa de satisfação e análises de produtos em sites de compras são exemplos do que podem ser dados qualitativos.

O objetivo de uma análise qualitativa é dar sentido aos dados. Um comentário pode ser considerado positivo ou negativo, a aceitação de um produto pode ter sido boa ou ruim. Para chegar a uma conclusão, o analista de dados pode partir de análises qualitativas.

Para descobrir quais foram os 10 cursos da EBAC mais vendidos no primeiro semestre, o analista vai usar dados quantitativos. Isso porque ele vai ter que olhar o número de vendas nos seis meses iniciais de cada curso e colocá-los em ordem. Se ele quiser descobrir a opinião dos estudantes a respeito dos cursos, nesse caso ele usaria dados qualitativos e poderia fazer uma análise em comentários deixados nas redes sociais da escola.

Os analistas de dados trabalham com os dois tipos de dados e, por conta disso, precisam conhecer a variedade de tipos de análise de dados.

Tipos de análises de dados

A partir de dados quantitativos ou qualitativos, os analistas podem escolher entre quatro métodos de análise de dados: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

  • Descritiva

A análise descritiva identifica o que já aconteceu. Isto é, a partir de resultados e fatos, uma análise é feita para que esses dados respondam a um questionamento.

Acompanhe este exemplo. Um analista de dados vai auxiliar uma equipe de marketing de uma loja de roupas. Ele precisa identificar quantas pessoas clicaram em um link que estava no e-mail marketing anunciando uma promoção. Ele provavelmente vai usar a análise descritiva para chegar ao resultado.

Este tipo de análise é considerada simples e pode ser executada de forma rápida porque os resultados são obtidos a partir de cálculos já padronizados e que podem ser automatizados, como média, soma e ordenação.

  • Diagnóstica

A análise diagnóstica se concentra em entender por que algo aconteceu. Aqui, o analista identifica padrões e descobre a relação entre os dados.

Se um analista de dados identifica que o e-mail marketing de anúncio de promoção obteve um baixo número de cliques, ele vai tentar entender o motivo. Foi o layout do e-mail? O texto utilizado não ficou atraente? As regras da promoção não agradaram?

Encontrar respostas para esse tipo de questionamento não é tão óbvio. Por isso, para descobrir as possíveis causas, podem ser feitos testes. O teste A/B é um exemplo que pode ajudar o analista de dados nessa análise.

O teste A/B compara o desempenho de duas versões de conteúdo para ver qual delas atrai mais pessoas. Então, para descobrir qual tipo de e-mail marketing de anúncio de promoção chama mais atenção de clientes, o analista de dados junto com a equipe de marketing pode estruturar dois tipos de e-mail e comparar os seus resultados.

Diagnóstica

Aqui temos uma ilustração do processo de um teste A/B. Visitantes têm acesso a duas opções de layout: opção A e opção B. Neste caso, o layout da opção B atraiu mais pessoas do que o da opção A. Tendo como base esse resultado, o layout escolhido no final do processo foi o B. Fonte: Shutterstock

Na análise diagnóstica, o analista de dados vai ver o impacto e o alcance de uma ação. A partir disso, é possível traçar estratégias para aprimorar os resultados.

  • Preditiva

A análise preditiva identifica tendências futuras com base em dados históricos. Neste tipo de análise não é possível prever o que vai acontecer de fato. Aqui, o objetivo é entender o que poderia acontecer caso determinadas condições sejam colocadas em prática.

Neste tipo de análise, o analista de dados pode auxiliar a equipe de marketing a estruturar uma campanha de black friday levando em consideração os erros que já foram cometidos em anos anteriores para que não sejam repetidos. A partir de campanhas antigas, é possível prever o comportamento do público diante de cada ação de marketing elaborada.

Qual o melhor canal de comunicação para colocar o conteúdo relacionado à campanha? Qual produto vai atrair mais os clientes? Em qual período da black friday os clientes mais compram? Essas são algumas perguntas a serem respondidas com a análise preditiva.

  • Prescritiva

Depois do resultado da análise preditiva, é a hora de fazer uma análise prescritiva. Aqui, são feitas recomendações a algo potencialmente previsto. Isto é, após entender o que pode acontecer caso algumas atitudes sejam tomadas, é o momento de direcionar esforços para obter o melhor resultado a partir das possibilidades estudadas.

Nesta análise, são verificadas as consequências das ações. Se uma equipe de marketing investir em conteúdo em vídeo em seu Instagram durante o período da black friday, o público irá engajar? Os e-mails marketings com layouts mais visuais chamarão mais atenção? Essas são algumas perguntas que podem ser feitas na análise prescritiva.

Aqui, é definido um caminho para se alcançar um objetivo.

Técnicas de análise de dados

Para fazer a análise de dados, os profissionais podem usar algumas técnicas que vão ajudá-los nesse processo. Entre elas estão: análise fatorial, análise de coorte, análise de cluster, análise de séries temporais e análise de sentimentos.

  • Análise fatorial

A análise fatorial é uma técnica usada para diminuir uma grande quantidade de dados a um número menor de amostras. Ao fazer isso, esse tipo de análise pode ajudar a desvendar padrões que estavam ocultos.

Imagine que uma empresa vai enviar uma pesquisa de satisfação com 50 perguntas para os seus mais de 30 mil clientes. Se a maioria das pessoas responder, a empresa terá um grande volume de dados. Olhar cada resposta pode ser uma maneira de fazer a análise dessa pesquisa, porém não é a mais prática. Em vez disso, o analista de dados poderá fazer uma análise fatorial para agrupar as respostas.

Neste tipo de análise pode ser descoberta uma relação entre renda familiar do cliente e quanto ele está disposto a investir em produtos da empresa em questão, por exemplo. Caso essa relação seja positiva – quanto maior a renda, mais disposto a investir -, esses dois itens podem ser agrupados em um único tópico sobre o poder de compra do consumidor.

  • Análise de coorte

A análise de coorte tem o objetivo de fazer uma análise comportamental de um determinado conjunto de dados. Assim como na análise fatorial, na de coorte, em vez de fazer a análise de cada usuário, ela os divide em grupos. Esses grupos, por sua vez, compartilham características ou experiências comuns dentro de um período de tempo.

Todos os clientes de uma loja de eletrônicos que se inscreveram para receber a newsletter no período da black friday são considerados uma coorte. A partir daí, os gestores da loja conseguem observar como esse grupo se comporta ao longo do tempo e podem descobrir padrões de comportamento desses clientes.

Após a assinatura da newsletter, esses clientes efetuaram alguma compra no site? Se sim, eles voltaram a comprar no site após certo período? Com que frequência eles adquirem eletrônicos da loja?

Ao acompanhar esse ciclo, a empresa pode ter insights sobre como personalizar os seus serviços, aprimorar as suas ofertas e passar a compreender melhor quando esse grupo pode se beneficiar de ofertas de descontos, por exemplo.

  • Análise de cluster

A análise de cluster também tem o objetivo de resumir os dados coletados. Esta análise é usada para classificar elementos em grupos (clusters), de maneira que esses elementos dentro de um mesmo grupo sejam muito parecidos e os elementos de diferentes grupos sejam distintos entre si.

No marketing, a análise de cluster é usada, por exemplo, para agrupar uma base de clientes em segmentos diferentes. Dessa forma, é possível fazer comunicações para cada um dos grupos de maneira mais personalizada.

Caso a empresa queira analisar o desempenho das vendas de e-commerces durante seis meses, ela também pode fazer a análise de cluster. Há vários tipos de e-commerces, mas cada um deles pertence a um segmento específico (eletrônico, papelaria, vestuários, etc). Dentro desse nicho, porém, há semelhanças e diferenças, e a análise de cluster ajuda a fazer essa distinção.

Esta análise é um ponto de partida para entender os dados e fazer análises adicionais.

  • Análise de séries temporais

A análise de séries temporais tem o intuito de identificar tendências ao longo do tempo.

Aqui, o analista analisa as mesmas variáveis em diferentes momentos. Ou seja, ele observa semanalmente o número de vendas de uma loja, a quantidade de comentários a cada quinze dias no Instagram e inscrições mensais em um canal do YouTube, por exemplo.

A partir da análise de séries temporais, é possível fazer uma previsão sobre o comportamento desses dados em um determinado período. Por exemplo: um analista de dados pode entender em que mês acontece um pico de vendas de luvas para o inverno em uma loja ou o período em que o interesse por tênis de corrida diminui.

Com essa análise, uma loja pode desenvolver as suas ações de venda de forma que elas supram a necessidade do seu público na época mais adequada, por exemplo, alcançando, assim, um sucesso de vendas.

  • Análise de sentimentos

A análise de sentimentos é uma técnica de análise qualitativa. Aqui, o objetivo é interpretar e classificar as emoções que são transmitidas através de textos. Comentários em redes sociais e avaliações de produtos em sites de compra são alguns exemplos de textos que podem ser analisados.

A análise de sentimento permite verificar como os clientes se sentem em relação à determinada marca, produto ou serviço. Neste tipo de análise, o profissional pode usar tecnologias que detectam as emoções, por exemplo, a partir de palavras que são associadas aos sentimentos de felicidade, raiva ou frustração.

A partir dessa análise, é possível identificar pontos de melhoria, assim como características que mais agradam os clientes.

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Bruna Montenegro

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