Análise de dados é uma metodologia para examinar e transformar dados em informação útil.
Através dela podemos coletar, limpar, organizar e transformar dados, assim como desenvolver visualização e apresentação dos resultados. A análise de dados pode ser usada para responder a perguntas específicas, tomar decisões informadas e descobrir padrões e tendências ocultas nos dados.
Existem vários tipos de análise de dados. São elas:
- Análise descritiva: Resume e descreve as principais tendências e padrões, de acordo com dados.
- Análise confirmatória: Realiza testagem de hipóteses específicas sobre o dados.
- Análise exploratória: busca descobrir padrões e relações nos dados.
- Análise de predição: Prever o valor de uma variável a partir do valor de outras variáveis.
- Análise de causalidade: tenta determinar se uma variável causa outra.
- Análise de sentimento: tenta avaliar o sentimento ou opinião de um conjunto de dados, como um conjunto de comentários de redes sociais.
O que é análise de dados descritiva?
Análise descritiva é uma técnica de análise de dados que resume os dados e descreve as principais tendências e padrões nos dados. É comum ser utilizada para entender o que os dados representam, como eles estão distribuídos e também pode ser aplicada em métricas como a média, mediana, moda e desvio padrão, assim como gráficos e tabelas para visualizar os dados.
A análise descritiva difere da análise confirmatória, confira análise confirmatória abaixo.
O que é análise de dados confirmatória?
Análise confirmatória é uma técnica de análise de dados que testa uma hipótese específica sobre os dados.
A hipótese é uma suposição ou teoria sobre o comportamento, ou relação entre as variáveis nos dados. Esse tipo de análise vai ser usada para verificar se a hipótese é verdadeira ou falsa, usando técnicas estatísticas para avaliar a força da evidência. Ela se difere da análise exploratória, que busca descobrir padrões e relações nos dados.
O que é análise de dados exploratória?
Análise exploratória é uma técnica para descobrir padrões e relações nos dados.
É bastante utilizada no início de um projeto de análise de dados para entender melhor os dados e identificar possíveis hipóteses a serem testadas. Esse tipo de análise permite incluir a visualização dos dados em gráficos e tabelas, a realização de cálculos estatísticos básicos e o teste de hipóteses informais.
O que é análise de dados predição?
Análise de predição é uma técnica de análise de dados que tenta prever o valor de uma variável a partir do valor de outras variáveis.
Por exemplo, um modelo de predição de vendas pode ser aplicada para prever o volume de vendas de um produto em uma determinada época do ano a partir de fatores como o preço do produto, a localização da loja e o clima.
Ela é frequentemente usada em campos como a economia, finanças e no marketing para ajudar a tomar decisões importantes. A análise de predição difere da análise de causalidade, que determinar se uma variável causa outra.
O que é análise de dados por causalidade?
Análise de causalidade é o estudo da relação entre duas ou mais variáveis, visando determinar se uma variável causa outra.
Uma pesquisa utilizando essa técnica pode determinar se o aumento da exposição a anúncios de televisão causa um aumento nas vendas de um produto. Os setores que frequentemente usam são ciência da saúde, a psicologia e a economia.
Ela se difere da análise de predição, que tenta prever o valor de uma variável a partir do valor de outras variáveis, o seu objetivo é apresentar dados que podem influenciar o comportamento ou o resultado de um evento.
O que é análise de dados por sentimento?
Análise de sentimento é o processo de avaliar o sentimento ou opinião de um conjunto de dados, como um conjunto de comentários de redes sociais ou um conjunto de avaliações de produtos.
A análise de sentimento pode ser usada para entender como os consumidores se sentem em relação a um produto ou serviço, ou para avaliar a reação de um público a um evento ou notícia. A análise de sentimento pode ser feita manualmente por humanos, ou pode ser automatizada usando técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. A análise de sentimento difere da análise de texto, que busca extrair informações específicas de um conjunto de documentos ou textos.
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