O campo da estatística é aquele que está presente na sociedade de diversas maneiras. Qualquer tarefa diária, até a gestão de grandes negócios, necessita de análise estatística de dados para funcionarem e darem os resultados mais certeiros possíveis.
E, quando se fala em estatística, precisamos ter em mente que ela é mais do que um conjunto de números e cálculos, mas sim uma análise com pesquisa, comparações, hipóteses e diagnósticos sobre um determinado assunto.
Em uma era marcada pelo big data e o data science, muitas organizações se apoiam em análises estatísticas para tomarem decisões ou resolverem problemas.
Quer entender por que você deve se preocupar em saber como fazer uma análise exploratória de dados na sua carreira profissional ou mesmo no seu dia a dia?
Continue a leitura e entenda mais sobre esse conceito e as principais técnicas para fazer uma boa análise estatística.
O que caracteriza uma análise estatística de dados?
A análise estatística dos dados é uma ciência capaz de coletar, explorar, apresentar e comprovar um resultado a partir de um combinado de informações e de uma interpretação com grandes quantidades de dados.
Sua análise é diferente de uma representação comum de amostras coletadas, pois, para que esse tipo de análise exploratória de dados funcione, é feito um estudo – muitas vezes com inteligência artificial – de dados a partir de informações já existentes, em conjunto com tendências de mercado.
Logo, com essa metodologia você consegue também prever futuras tendências com base na informação. Por esse motivo, elas são aplicadas todos os dias, seja em pesquisas, indústrias ou mesmo governos. Quer um exemplo?
Sabe aquela pasta de dente que você usa e funciona como um clareador natural para os dentes? Com certeza, desde sua criação, ela foi melhorada através de uma análise estatística para comprovar sua eficácia e identificar possíveis problemas que a impediam de funcionar corretamente.
Logo, para que seus dentes permanecerem brancos e saudáveis, foi realizada uma extensa pesquisa de estatísticas emplacadas em processos de produção e revisão.
Outro exemplo seria a aprovação de uma vacina contra a covid-19. A Organização Mundial de Saúde (OMS) e a Agência Nacional de Saúde (Anvisa) só aprovaram as vacinas de prevenção ao vírus após uma análise estatística de todos os dados presentes em sua pesquisa.
Quais são as vantagens da análise estatística de dados?
Com o grande volume de dados dispostos hoje no mercado, sobretudo após a transformação digital, a análise estatística de dados se torna uma arma poderosa e valiosa para a execução de projetos e processos.
A estatística computacional, por exemplo, tem sido cada vez mais preciosa para as empresas, devido a seus algoritmos avançados, computadores modernos e o armazenamento de baixo custo para a utilização dos dados.
Nesse sentido, existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a análise estatística como vantagem, como: incluir linhas de produtos mais relevantes ao seu público, identificar funcionários com as melhores performances para realizarem funções específicas e entender como está o desempenho de seus processos.
Utilizar técnicas com noções estatísticas ao invés de mostrar previsões de tendências simples (que podem ser afetadas por uma série de fatores externos) permitem que as empresas mergulhem mais profundamente para observar todas as informações existentes.
Portanto, contar com uma estratégia de análise estatística de dados proporciona às pessoas e às empresas:
- Maior produtividade;
- Criação de estratégias de serviços e produtos mais efetivos;
- Redução de riscos;
- Melhor experiência ao cliente que você vai atender.
Para ter uma eficiente análise de dados é preciso de uma valiosa base de conhecimento pautada na mensuração de resultados.
Tipos de análises estatísticas
Existem dois tipos principais de análise estatística: as descritivas e as de modelagem. Veja abaixo cada uma e suas diferenças!
Análises descritivas
São estatísticas que pretendem descrever muitos dados com gráficos e tabelas, mas que não tiram conclusões, ou seja, você apenas está resumindo dados que você já possui para gráficos.
Esse tipo de análise descritiva permite apresentar os dados de forma mais significativa, o que permite uma interpretação mais simples das informações coletadas.
Sobre as técnicas utilizadas, são úteis nesse processo a moda, a mediana, a média, a amplitude, a variância e o desvio padrão.
Análises de modelagem (ou de inferência)
É um método mais aprofundado de estudar os dados, pois permite testar uma hipótese e tirar conclusões sobre os dados coletados.
Essas conclusões de análise estatística de modelagem são uma proposição estatística. Sendo que dentro delas estão:
- Estimativas: um valor particular que normalmente se aproxima de um parâmetro de interesse
- Intervalo de confiança: a partir de um conjunto de dados extraído de uma população que conteriam o valor do parâmetro verdadeiro com a probabilidade no nível de confiança declarado
- Intervalos de predição: um conjunto de valores que tem como objetivo identificar o preço desconhecido de algo em uma população estudada.
Em suma, as estatísticas descritivas são usadas para descrever os dados, já as estatísticas de modelagem são usadas para inferir conclusões e hipóteses sobre a mesma informação que foi coletada também na descritiva.
Passo a passo para se realizar uma boa análise estatística de dados
Para saber trabalhar com a mineração de dados e outras estatísticas multivariadas é preciso passar por cinco etapas durante o processo de análise. São elas:
Calcule a média aritmética
A média aritmética é o total de uma lista de números dividida pela quantidade de itens dentro desta mesma lista. É uma estratégia útil para a determinação de uma tendência geral em relação a um grupo de dados.
Por exemplo: temos 5 pessoas competindo numa prova, sendo que A tirou 10, B tirou 27, C tirou 89, D tirou 31 e E tirou 3. Qual a média de pontos da prova? 160/5 = 32 é a média de pontos.
Compreenda e explore os dados
Sabendo dos dados que foram coletados, analise cada um deles e os explore em combinações que façam sentido, criando interpretações diferentes e tendências, como a regressão, por exemplo.
Crie um modelo de fácil entendimento
Outro ponto importante é você descrever a natureza de cada dado a ser analisado e, assim, criar um modelo para resumir a compreensão deles e como podem se relacionar para chegar a um resultado. Faça um compilado claro e objetivo de tudo que coletou.
Teste a validade do seu modelo de análise estatística de dados
Teste uma hipótese. Assim, você confirma se uma premissa é verdadeira e consegue identificar o que falta para chegar ao resultado. Esses tipos de testes são muito requisitados em pesquisas, estudos científicos, negócios e economia pela sua eficácia de resultado imediato.
Utilize ferramentas para análises preditivas
Praticar análises preditivas para antecipar as tendências futuras é essencial para chegar até onde se planejou. Existem softwares específicos que auxiliam as análises minuciosas dos dados. Portanto, aproveite a tecnologia para intensificar e melhorar sua análise estatística de dados, com maior agilidade e assertividade.
Assim, você consegue analisar mais coisas e ainda prevenir possíveis riscos que de forma manual não seria possível.
Principais técnicas de análise estatística de dados
Para fazer uma análise exploratória de dados é possível utilizar três tipos de técnicas estatísticas. São elas:
Medidas de Tendência Central
São onde estão as conhecidas médias – soma de todos os números da lista dividida pelos números existentes; moda – o valor que mais aparece nos números coletados; e mediana – uma alternativa à média que significa o valor do meio na estatística e para identificá-lo deve-se colocar todos os dados em ordem crescente.
Econometria
É a utilização da matemática na economia, baseando-se na coleta e na mensuração das variações que são testadas.
Logo, utilizar esse tipo de modelo permite encontrar resultados concretos para uma série de questões.
Programação Estatística
A linguagem de programação auxilia na coleta, tratamento e transformação desses dados.
Ela também é a responsável por ajudar na implementação de algoritmos para realizar análise estatísticas, modelos de inferência, regressão e visualização de dados.
Por que análise estatística de dados?
Portanto, investir seu conhecimento em uma linguagem científica de análise estatística de dados pode beneficiar sua vida com um todo, desde suas tarefas do dia a dia até o seu trabalho profissional.
Basicamente tudo que existe hoje na sociedade passou por uma estratégia desse tipo para funcionar plenamente e, constantemente, passar por outras análises para ocorrer melhorias, sejam de produtos ou serviços.
Lembre-se que aqueles com habilidades estatísticas possuem uma visão essencial e credibilidade para determinar quais dados são necessários para um estudo, além de outras competências que reafirmam o quão confiável são as suas conclusões retiradas após as análises.
Com um conhecimento aprofundado em noções estatísticas, você consegue mais produtividade, assertividade, anteceder possíveis riscos e ainda criar estratégias que realmente funcionem.
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