Existem diversos tipos de análise estatística que permitem que você, como gestor, defina as melhores escolhas para o seu negócio, com um melhor gerenciamento do risco.
Clique no player para o ouvir a narração do nosso post sobre os tipos de análise estatística:
Por meio de uma análise estatística, fica mais fácil descobrir se um produto ou serviço será bem aceito ou não no mercado. Isso evita que você perca tempo investindo em soluções irrelevantes para os consumidores com base em achismos.
Até porque, por meio da análise estatística, você coleta, explora e analisa dados, determinando padrões e tendências para o futuro.
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Neste artigo vamos mostrar quais são os tipos de análise estatística, bem como as formas de aplicação no seu negócio. Boa leitura!
Análise estatística é uma ciência que tem como propósito coletar, explorar e demonstrar dados em busca de descobertas de padrões e tendências.
Com o avanço tecnológico as análises estatísticas evoluíram, e continuam progredindo , aumentando, assim, a precisão no encontro de padrões e tendências.
Ainda que existam diversas maneiras de realizar esse tipo de análise Porém, no geral, ela segue cinco etapas fundamentais, sendo:
Portanto, independentemente do método escolhido no momento de desenvolver uma análise estatística, ela seguirá esses passos.
Uma plataforma de B.I é essencial no processo de análise de dados. Veja mais sobre os pilares do Business Intelligence:
Há basicamente dois tipos de análise estatística: descritiva e conclusiva, sendo cada uma delas usada em situações diferentes dentro do ambiente empresarial.
A análise descritiva é um dos tipos de análise estatística usada para resumir os dados do mercado de atuação da empresa. Assim sendo, esse tipo de análise mostra informações sobre o setor com o uso de mapas, gráficos e tabelas.
Considerando que esses três elementos são componentes primários em uma análise, eles são usados para facilitar a compreensão de dados brutos. Portanto, isso favorece a interpretação do panorama do mercado.
Entretanto, como o próprio nome sugere, é feita apenas uma descrição do cenário, não chegando a uma conclusão efetiva.
Veja mais sobre a análise de cenários:
A análise conclusiva, por sua vez, é um dos tipos de análise estatística elaborada para estudar os dados de forma mais objetiva. Para isso, você deve realizar perguntas mais específicas que devem ser respondidas por meio de um processo analítico.
Esse tipo de análise permite que você teste hipóteses e chegue a conclusões sobre a causalidade dos fatores analisados.
Por exemplo, a análise descritiva pode mostrar o perfil da população de um determinado mercado, mas somente uma análise conclusiva encontra quais os fatores que resultam nesse comportamento.
Diante do aumento da complexidade na coleta e no tratamento de dados de uma análise conclusiva, os gestores passaram a usar sistemas de inteligência para ajudar a geração dos dados que desejam obter.
Conforme dissemos, a análise conclusiva tem por característica permitir que você, como gestor, teste hipóteses para chegar a uma determinada conclusão.
Nesse sentido, as conclusões são chamadas de proposição estatística que apontam:
Para se chegar à proposição estatística, você pode adotar alguns métodos. Vamos falar sobre cada um deles.
A Média, Moda e Mediana é um tipo de análise conclusiva muito usada, sendo que elas são calculadas sobre uma amostra.
Vale dizer que a Média Aritmética é a mais conhecida. Nesse caso, soma-se uma lista de números e divide-se pelo total de itens existentes na lista.
Ela é útil para definir a tendência geral de um conjunto de dados. No entanto, a análise isolada da média não diz muita coisa. Por isso, ela é usada em conjunto com a Moda e Mediana.
A Moda, por sua vez, é o valor mais frequente de um conjunto de dados. Ou seja, dentro de uma amostra é o número que apareceu mais vezes.
Já a Mediana é o valor central dessa amostragem. Portanto, para encontrá-la é fundamental colocar os números em ordem crescente ou decrescente.
O desvio padrão é uma medida que mostra o grau de dispersão do conjunto de dados. Ele indica, portanto, o quanto esse conjunto é uniforme ou disforme.
Dessa forma, quanto mais próximo de 0 o desvio padrão for, mais próximos os dados se alinham com a média, e quanto mais distante de 0, mais dispersos eles estão da média.
Para calculá-lo é preciso subtrair todos os dados da média aritmética e depois fazer a divisão pela quantidade total de dados.
Vale dizer que assim como a média, em alguns casos o desvio padrão pode não trazer muitas informações quando analisado sozinho. Isso ocorre em uma curva anormal, ou quando há dados muito distantes da média.
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A regressão é um dos tipos de análise estatística mais usadas. Ela pode ser dividida em três grupos:
A regressão linear simples é a mais usada e permite modelar uma relação entre dois conjuntos de variáveis. Vale dizer que a linha de regressão mostra se o relacionamento entre os conjuntos é forte ou fraco.
Esse é um método muito usado na ciência, mas no mercado ele pode em alguns casos não trazer informações precisas. Uma vez que o produto mais vendido da empresa se for muito além dos outros, ficará mais distante da média.
A amostragem é o conjunto de dados em si. Quanto maior for a amostra mais precisa ela será. Por exemplo, se você tem 2 mil clientes e quer lançar um novo produto. Ao entrevistar os 2 mil, os dados serão mais precisos.
No entanto, ao entrevistar apenas 20 deles, terá uma amostragem tão pequena, que o desvio padrão será muito alto, fazendo com que a confiança no resultado em si seja baixa.
Por outro lado, uma amostragem muito alta representa mais custo no momento de levantar dados. Por isso, o ideal é encontrar uma quantidade de amostragem que ofereça um desvio padrão razoável a ponto de apontar uma tendência com segurança.
Os diferentes tipos de análise estatística apontam diversas tendências, o que faz os gestores identificarem boas oportunidades de negócios dentro do mercado, principalmente em tempos de economia digital.
Além disso, com base nos resultados passados, a análise prevê algumas tendências. Para isso, vale reforçar novamente a importância da escolha da amostragem.
Quanto maior for a amostra, mais precisão haverá na interpretação dos dados e melhor será a sua tomada de decisão.
Por exemplo, um dos tipos de análise estatística pode apontar se um novo recurso de um banco digital foi bem aceito pelos usuários, ou se é preciso remodelá-lo.
Além disso, ela pode mostrar uma determinada necessidade do consumidor que está enfrentando uma dificuldade que até então não havia resolução.
Agora que já falamos sobre os tipos de análise estatística, vamos mostrar como sua empresa pode desenvolver uma análise estatística por meio de fases.
O primeiro passo é saber o que você quer extrair de uma análise estatística. Afinal, ninguém levanta dados com o simples intuito de tê-los.
Portanto avalie se a pesquisa é para encontrar um problema no produto, melhorar a estratégia venda, compreender uma demanda reprimida ou qualquer outro dado.
Quanto mais claro e preciso for o objetivo, mais fácil será determinar as perguntas que levarão ao levantamento dos dados.
Depois de estabelecer o objetivo é necessário definir o tamanho da amostra. Aqui é muito importante não errar. Isso porque uma amostra muito grande geralmente encarece o preço da pesquisa.
Por outro lado, uma amostra pequena demais gera uma imprecisão maior na coleta de dados, uma vez que aumenta o desvio padrão.
Uma vez determinado o tamanho da amostra, é necessário criar perguntas fechadas para que o resultado seja quantificável. Caso contrário, será mais difícil estabelecer parâmetros para gerar resultados.
Lembre-se de que as perguntas precisam ir ao encontro do objetivo estabelecido. Essa é uma forma de interpretar os dados com mais eficiência.
Uma vez feito o questionário é preciso aplicá-lo junto a amostragem selecionada para levantar os dados. Isso pode ser feito de maneira online.
Tenha em mente que quanto menor a amostra mais rápido será o processo, e quanto maior a amostra, mais demorada será essa etapa.
Depois que você levantou todos os dados é preciso compilá-los em um banco de dados. Isso pode ser feito por meio de uma planilha em Excel ou então em um sistema.
A compilação dos dados não é capaz de gerar resultados significativos. Portanto, após compilados, é necessário aplicar um método para você interpretar os dados.
A regressão realiza a modelagem das associações entre as variáveis dependentes e expectativas. Essa linha de regressão definirá se as associações são fortes ou fracas.
Isso pode ser feito por meio do diagrama de dispersão, o que facilita os dados coletados. Aqui pode ser encontrado algum ponto fora da curva.
Quer saber o que é o diagrama de dispersão e como usá-lo na sua empresa? Então dá só uma conferida nesse vídeo 👇
Depois de aplicar a regressão você poderá fazer o teste de hipótese conhecido como Teste T. Com ele você analisará a veracidade de uma associação do conjunto de dados selecionados.
Nesse sentido, se a pesquisa foi feita de forma aleatória, acusará que ela não tem veracidade. Esse tipo de teste é muito usado no gerenciamento de negócios bem como em estudos científicos.
Os dados devem ser descritos através de tabelas e gráficos e somente então serem interpretados.
Pode-se nessa parte aplicar também outros elementos como Média, Moda, Mediana e Desvio Padrão para indicar estimativas, intervalos de confiança e predição.
Os avanços tecnológicos permitiram uma maior exatidão na coleta, interpretação e análise desses dados. Por isso, usar a tecnologia a seu favor faz uma grande diferença em uma análise estatística atual.
A análise estatística colabora para que os gestores tenham mais embasamento no momento de tomar decisões dentro de uma empresa.
Afinal, como há dois tipos de análise estatística, é possível projetar cenários, avaliar indicadores de vendas e criar dados conclusivos que amparem as decisões.
Quando bem aplicado, você sabe as características dos produtos que os clientes mais dão valor, e as principais dores e necessidades enfrentadas.
Essa é uma maneira de evitar achismos, principalmente na questão mercadológica, encontrando oportunidades que os seus concorrentes ainda não encontraram.
Em alguns casos a pesquisa serve somente para comprovar um teste que já estava em curso dentro da sua empresa, já em outros ela serve para que toda a estratégia do negócio seja refeita para se encontrar o melhor caminho.
A tecnologia veio para melhorar a análise estatística. Por meio de um bom software é possível colher e compilar dados de forma muito mais eficiente.
Fora que ele permite a geração de gráficos e tabelas de maneira muito mais simples o que possibilita visualizar cenários e tendências mais facilmente.
Além disso, a compilação dos dados é muito mais rápida e isso facilita cálculos mais complexos como a regressão e o desvio padrão de uma amostragem.
E um software de gestão de projetos que se destaca no mercado é o STRATWs One. Com ele você conecta a sua estratégia à operação do negócio.
Os gestores conseguem, desse modo, analisar e extrair dados com mais precisão. E o que é melhor: em tempo real de qualquer dispositivo, uma vez que o sistema funciona em nuvem.
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