Análise de dados se trata de um processo onde dados são armazenados, analisados, convertidos e modelados. O foco com isso é identificar informações úteis, padrões e também tendências para, assim, adquirir novos conhecimentos.
Essa análise usa técnicas estatísticas e também algoritmos de aprendizado de máquina a fim de extrair insights importantes com base em conjuntos de dados complexos.
A análise de dados compreende a aplicação de métodos como regressão, clustering e classificação visando interpretar e realizar deduções sobre fenômenos subjacentes aos dados.
No caso do clustering, chamado ainda de agrupamento, ele se trata da implementação de técnicas computacionais com foco em separar um conjunto de dados em distintos grupos segundo as suas semelhanças.
Diferentemente do que ocorre com os algoritmos de classificação e regressão, o clustering integra a Aprendizagem Não Supervisionada, onde os algoritmos precisam compreender as relações entre dados sem que estejam rotulados a alguma categoria anterior.
A análise de dados costuma usar ferramentas como Python e SQL. Mas ela ainda utiliza frameworks como TensorFlow e scikit-learn. Inclusive a scikit-learn se trata de uma das mais conhecidas e usadas bibliotecas de aprendizado de máquina.
Ajuda se tomar decisões fundamentadas em diversas áreas, de negócios até pesquisas científicas, permitindo mais precisão nessas decisões, se baseando em evidências provenientes da análise rígida de informações quantitativas.
Análise avançada de dados
Denomina-se de análise avançada de dados a abordagem além das técnicas tradicionais. É um processo mais sofisticado e complexo, que envolve a aplicação de métodos avançados para a realização de análise estatística, mineração de dados e machine learning a fim de extrair ideiascom mais densidade e preditivas com base em conjuntos de dados complexos.
Essa forma de análise foca em identificar padrões discretos, correlações e relações causais que tendem a não ser notados facilmente por meio de métodos convencionais.
Algoritmos avançados, contando com redes neurais (essenciais para a inteligência artificial, por exemplo), algoritmos de agrupamento hierárquico e também árvores de decisão (representação da tabela de decisão na forma de árvore), são frequentemente usados nesse contexto.
Há ainda que citar que a análise avançada de dados é especialmente valiosa no caso de previsões, otimizações e, ainda, na tomada de decisões estratégicas nos setores como finanças e marketing, em que a complexidade dos dados determina o uso de abordagens mais sofisticadas.
Diferenças entre Big Data, Data Analytics e também Data Science
Big Data, Data Science e Data Analytics se tratam de termos relacionados, mas diferem nos seus escopos e objetivos:
- Big Data se trata do processamento e análise de elevados volumes de dados, por vezes em tempo real, indo além da capacidade que possuem as ferramentas de processamento de dados comuns. Envolve ainda o gerenciamento de dados no que se refere a volume, variedade e velocidade, com o uso de tecnologias como Hadoop (de código aberto) e Spark (framework de código aberto);
- Data Science, por sua vez, se trata de um campo multidisciplinar que compreende estatísticas, também machine learning, programação e mais. Os cientistas de dados analisam dados visando extrair insights e construir modelos preditivos (usando resultados atuais para os resultados futuros). São usados ainda técnicas avançadas em prol de resolver problemas complexos e tomar decisões embasada;
- Data Analytics refere-se ao processo de interpretação e análise de dados. O foco com isso é descobrir padrões, tendências e informações importantes. Ela tem o objetivo de traduzir dados em ideias acionáveis, com o uso de métodos estatísticos e de Análise Exploratória de Dados (AED).
Desse modo, enquanto Big Data foca na infraestrutura para encarar grandes volumes de dados, a Data Science cuida da análise avançada para obter insights preditivos. Por fim, a Data Analytics volta-se para conferir análises mais descritivas com foco em apoiar a tomada de decisões. Tais disciplinas por vezes se complementam para extrair valor expressivo dos dados.
Tipos de análises de dados
Há quatro metodologias distintas usadas na análise de dados. Veja-as a seguir.
Análise descritiva
A análise descritiva visa os eventos passados, relatando e tornando visíveis fatos sucedidos na empresa.
Essa análise usa relatórios e também métricas para detectar problemas, coletar dados e os interpretar. E com isso ela consegue apresentar informações detalhadas a respeito do desempenho passado da organização.
Análise preditiva
A análise preditiva foca em prever cenários futuros segundo a análise de padrões de dados.
Com base em comportamentos humanos, dados e estatísticas, essa metodologia gera algoritmos que ensinam as máquinas a detectar padrões de repetição, possibilitando prever comportamentos futuros debaixo de condições características.
Análise prescritiva
Já a análise prescritiva usa ferramentas estatísticas que possuem alinhamento com a gestão de negócios. Com isso o foco é em otimizar resultados estratégicos.
Trazendo dados que direcionam de maneira eficientes nas decisões, essa abordagem serve como recomendação para alcançar metas antecipadamente estabelecidas.
Análise diagnóstica
Por fim, a análise diagnóstica, similar à descritiva, foca nos eventos passados. Contudo o seu objetivo é em encontrar relações de causa e efeito. Essa abordagem visa compreender por que certos comportamentos ou eventos aconteceram, ajudando no aprimoramento contínuo.
SOUSA, Priscila. (2 de Fevereiro de 2024). Analise de dados - O que é, tipos, conceito e definição. Conceito.de. https://conceito.de/analise-de-dados