Guia de negócios moderno para métodos e técnicas de análise de dados

O mundo atual precisa que você aprenda e domine como analisar e extrair insights digitais de seus negócios para resistir à concorrência em seu setor. Independentemente das grandes quantidades de dados que você gera diariamente, uma fração muito pequena dos dados é analisada para descobrir tendências e padrões em sua empresa.

A pesquisa revelou que o mercado de dados de lances deve crescer e gerar cerca de US$ 103 bilhões até 2027. Dado o fato de que existem grandes volumes de dados em um ambiente de negócios, você precisa aprender a coletar valores de dados essenciais para evitar perda de tempo.

É por isso que você precisa entender diferentes métodos de análise de dados que apontarão alguns dos pontos de dados essenciais que você pode usar na tomada de decisões e melhorar o desempenho do seu negócio. A análise de dados utiliza metodologias científicas e complexas para explorar e experimentar diferentes valores de dados.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados refere-se ao processo de coleta, análise e modelagem de dados para gerar insights que apoiem o processo de tomada de decisão. Além disso, existem diferentes métodos de análise de dados que são realizados dependendo da natureza do setor de negócios. Todos esses métodos são usados ​​com base em objetivos de pesquisa quantitativa ou qualitativa.

Você precisa obter um entendimento profundo de diferentes técnicas de análise de dados com base no quantitativo e qualitativo para estar em melhor posição para conduzir suas atividades de visualização de dados de uma maneira melhor. É vital dedicar muito do seu tempo para permitir que todos esses conceitos sejam absorvidos para estar em uma posição melhor para realizar o trabalho.

Importância da Análise de Dados

Antes de se aprofundar nos detalhes, você precisa entender o poder da análise de dados no crescimento e desenvolvimento de sua marca comercial.

1. Reduzir custos

Com a ajuda de técnicas de análise de dados, como análise preditiva, é provável que você identifique oportunidades, tendências e padrões de negócios em potencial que facilitam o planejamento das estratégias de negócios. Você estará melhor posicionado para cortar vários custos e recursos que você implementou na execução de estratégias erradas que não geram retornos.

Ao prever diferentes cenários dentro do setor de negócios, você pode facilmente antecipar uma melhor produção e fornecimento em seu negócio.

2. Melhor segmentação de clientes

Os clientes são os ativos essenciais em todos os negócios em qualquer setor. A análise de dados dá a você o poder de visualizar seu mercado-alvo em todos os aspectos que estão intimamente relacionados às suas necessidades de negócios e pode entender o crescimento com gráfico de crescimento exponencial. Isso ajudará você a identificar os melhores canais de comunicação para seus clientes, facilitando o acesso a eles.

Você pode aprender mais sobre os hábitos de compra, interesses e comportamento de seus clientes, o que lhe dá uma vantagem competitiva dentro do negócio. Além disso, você identificará facilmente novos clientes que afetarão o sucesso do seu negócio a longo prazo.

3. Tomada de decisão precisa

A equipe de gerenciamento de negócios tem uma chance melhor de analisar dados e tomar decisões com base em fatos e insights digitais. A análise de dados permite que os gerentes de negócios identifiquem oportunidades de crescimento e fluxos de renda que contribuem para o sucesso do negócio. Além disso, a análise de dados auxilia no processo de extração de insights cruciais de todos os cantos da empresa.

Métodos de Análise de Dados

É vital entender diferentes métodos de análise de dados para identificar o melhor método para suas necessidades. Abaixo estão alguns dos métodos populares de análise de dados que você precisa conhecer.

1. Análise de cluster

O termo cluster é gerado a partir da maneira de agrupar elementos de dados em que os elementos são semelhantes de uma maneira particular. Como não há uma variável de destino ao fazer o clustering, fica mais fácil identificar padrões e tendências em seus dados. A análise de cluster é usada principalmente para mostrar contexto adicional nos conjuntos de dados.

Essa é a melhor abordagem que os empresários podem usar para analisar os dados de cada cliente separadamente e oferecer serviços personalizados que atendam às suas necessidades de negócios. Você pode analisar os dados do cliente com base no comportamento de compra, dados demográficos e valor monetário.

2. Mineração de dados

Esse método de análise de dados é considerado um termo abrangente para métricas e insights de engenharia que visam oferecer valor adicional. A mineração de dados é usada principalmente para identificar dependências, padrões e relações para gerar conhecimento de negócios mais avançado. Além disso, essa é uma opção incrível se você pretende explorar os dados de uma perspectiva mais detalhada.

A mineração de dados trabalha lado a lado com a inteligência artificial e o aprendizado de máquina para descobrir insights mais detalhados que elaboram ainda mais os valores dos dados de negócios. Na maioria dos casos, a mineração de dados é usada nos alertas de dados inteligentes do Datapine em um ambiente de negócios.

3. Análise de Séries Temporais

Como o nome sugere, a análise de séries temporais é usada para avaliar e analisar conjuntos de pontos de dados gerados dentro de um período de tempo especificado. Na maioria dos casos, os analistas de dados usam essa estratégia para monitorar determinados pontos de dados durante uma duração específica, em vez de monitorá-los de forma intermitente.

Quando se trata de um ambiente de negócios, esse método de análise de dados é usado para identificar as causas de diferentes tendências e padrões dentro do setor. Além disso, auxilia na previsão de séries temporais, o que tem um impacto significativo no sucesso dos negócios.

Técnicas de Análise de Dados

Você precisa entender como realizar cada processo de análise de dados para estar do lado seguro. Abaixo estão algumas técnicas que você precisa compreender para tornar o processo bem-sucedido.

1. Democratização de dados

Depois de fornecer à sua metodologia de análise de dados uma direção precisa a ser seguida e ter uma imagem clara da entrada final pretendida, você deve se concentrar na democratização dos dados. O que é democratização de dados? Essa ação se concentra principalmente em conectar diferentes valores de dados de diferentes fontes para tornar os dados facilmente acessíveis.

Observe que você pode optar por extrair dados em qualquer formato, como imagens, números, texto e qualquer outro formato de sua preferência. Você pode então aplicar uma análise cruzada de banco de dados para gerar insights valiosos que podem ser usados ​​na tomada de decisões.

2. Limpe seus dados

Depois de coletar dados de diferentes fontes, você perceberá que tem um monte de dados que é bastante difícil de lidar. Em outras ocasiões, você pode perceber que os dados com os quais está lidando estão incorretos, enganando assim seu processo de análise de dados. A melhor maneira de eliminar tais circunstâncias é limpar seus dados e garantir que todos os seus valores sejam precisos.

Isso deve ser sempre a coisa imediata que você deve fazer antes de iniciar a visualização de dados para evitar inconvenientes. Ao limpar seus dados, você precisa eliminar valores duplicados e números imprecisos que provavelmente afetarão a saída final da visualização.

3. Colabore suas necessidades

Antes de investir muito do seu tempo na realização de análises de dados, é fundamental consultar os membros de sua equipe e traçar todos os seus objetivos de negócios para garantir que tudo foi incluído no processo de análise de dados. Você deve decidir seus objetivos fundamentais e se concentrar em alcançar os objetivos do seu negócio.

Lembre-se de que suas necessidades de negócios devem estar na mesma linha que suas atividades de visualização de dados para aprimorar o crescimento e o desenvolvimento progressivos de seus negócios.

Resultado final

À medida que o setor de negócios continua imprimindo a transformação digital, 94% dos gerentes de negócios aceitam que a análise de dados tem um impacto significativo em seu sucesso. Este artigo abordou todos os elementos vitais que você precisa aprender e dominar para facilitar sua jornada de análise de dados.