Análise estatística: uma maneira melhor de tomar decisões de negócios

Se sua empresa não está analisando mais de perto seus dados, há um mundo inteiro de possibilidades que você está perdendo.

Com a ajuda da análise de negócios, sua organização pode fazer mais com seus dados do que nunca, você só precisa saber por onde começar. Esteja você fazendo previsões ou encontrando tendências, a análise estatística é sua melhor aposta para obter os insights de que você precisa.

Há muito que uma empresa pode fazer com seus big data, e a análise estatística é uma maneira de as organizações examinarem e aprenderem com isso de maneira inteligente. Ele lida com uma variedade de componentes de dados, incluindo coleta de dados, pesquisas e experimentos.

Como um aspecto de inteligência de negócios, a análise estatística examina dados de negócios e relatórios sobre tendências usando cinco etapas principais.

1. Descreva o tipo de dados que serão analisados
2. Explore a relação dos dados com a população subjacente
3. Crie um modelo estatístico para resumir a compreensão de como os dados se relacionam com a população subjacente
4. Provar ou refutar a validade do modelo
5. Use análises preditivas para executar cenários que orientarão ações futuras

Em estatística, uma população é todo o grupo de dados que está sendo analisado. Isso pode se referir a dados como um grupo inteiro de pessoas, objetos, animais, quantas visitas são feitas ao hospital em um ano, eventos ou até medições. Pode ser de qualquer tamanho, desde que inclua todos os dados que estão sendo analisados.

Importância da análise estatística

Uma vez que os dados são coletados, a análise estatística pode ser usada para muitas coisas em seu negócio. Alguns incluem:

• Resumir e apresentar os dados em um gráfico ou tabela para apresentar as principais descobertas
• Descobrir medidas cruciais dentro dos dados, como a média
• Calcular se os dados estão ligeiramente agrupados ou dispersos, o que também determina semelhanças
• Fazer previsões futuras com base no comportamento passado
• Testando uma hipótese de um experimento

Existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a análise estatística a seu favor. Algumas dessas maneiras incluem identificar quem em sua equipe de vendas está tendo um desempenho ruim, encontrar tendências nos dados de clientes, restringir as principais linhas de produtos operacionais, realizar auditorias financeiras e entender melhor como o desempenho de vendas pode variar em diferentes regiões do país. .

Análise de dados versus análise estatística

No mundo da inteligência de negócios, não é incomum confundir análise estatística e análise de dados para resolver vários problemas que uma organização pode enfrentar. No entanto, as ferramentas de análise de dados e o processo geral têm diferenças importantes quando comparados aos tipos comuns de análise estatística.

A análise estatística aplica métodos estatísticos específicos a uma amostra de dados para ter uma compreensão da população total. Permite tirar conclusões sobre mercados específicos, coortes e um agrupamento geral para prever potencialmente o comportamento e as características de outros.

A análise de dados é o processo de inspecionar e limpar todos os dados disponíveis e transformá-los em informações úteis que podem ser compreendidas por pessoas não técnicas. Isso é crucial quando você considera que os dados podem não ter sentido se não forem compreendidos por aqueles que tomam decisões.

A análise de dados pode ser utilizada como entrada para realizar análises estatísticas, pois dados de diversas fontes podem ser combinados como forma de realizar o processo estatístico.

Quais são os tipos de análise estatística?

Ao aplicar a análise estatística ao seu negócio, os dois principais tipos que você usará são descritivos e inferenciais. No entanto, existem outros tipos que muitas empresas também usam, dependendo do objetivo geral ou da pergunta que a organização deseja responder.

Análise estatística descritiva

A análise descritiva cria relatórios e gráficos simples usando um software de visualização de dados que permite às empresas entender o que aconteceu em um determinado ponto. É importante notar que a análise descritiva diz respeito apenas a eventos que aconteceram no passado.

Os dados reais que fazem parte da análise descritiva se concentram em responder “o que aconteceu” de uma maneira que aprofunde os dados anteriores.

Como o nome sugere, é usado para descrever as características básicas de informações passadas e as resume de maneira fácil e racional. É importante ter em mente que esse tipo de análise estatística não é usado para tirar conclusões. Você só pode descrever o que algo é e o que os dados do passado representam.

Por exemplo, uma empresa pode usar uma análise estatística descritiva para analisar o tráfego da sua empresa ao longo do ano passado. Você pode ver coisas como quando o tráfego caiu, quando voltou, qual mês teve mais tráfego e o tráfego médio de cada mês. No entanto, esses dados não informam por que o tráfego caiu.

A análise estatística descritiva apenas descreve os dados ou resume as informações que cercam os dados. Ainda é importante entender seus dados de maneira significativa.

Para resumir, os objetivos da análise descritiva são:

• Descreva os dados de maneira visual
• Explique o que os dados apresentam

Análise estatística inferencial

Embora a estatística descritiva tenha uma limitação que permite apenas suposições mais amplas sobre os dados, objetos ou pessoas que você mede, a análise estatística inferencial pode resolver essa limitação.

A estatística inferencial é o resultado de estimativas mais complicadas e matemáticas. Ele permite aos usuários inferir ou concluir tendências sobre uma população maior com base nas amostras analisadas. Essencialmente, ele coleta dados de uma amostra e, em seguida, tira conclusões sobre uma população ou grupo maior.

A análise estatística inferencial é frequentemente usada para estudar a relação entre variáveis ​​dentro de uma amostra, permitindo conclusões e generalizações que representam com precisão a população. E, diferentemente da análise descritiva, as empresas podem testar uma hipótese e chegar a várias conclusões a partir desses dados.

Como exemplo, digamos que você queira saber o recheio de pizza favorito de todos no mundo. Provavelmente, você não vai sair e entrevistar todas as pessoas no mundo inteiro. Em vez disso, você tentaria amostrar uma população representativa de pessoas e tentar criar hipóteses para seus resultados.

De um ponto de vista mais comercial e realista, talvez você queira fazer uma pergunta a cada um de seus clientes sobre seu produto ou serviço. Se você tem 100.000 clientes, pode ser bastante difícil pesquisar cada um deles. Em vez disso, você iria com um grupo de amostra de clientes.

Embora esse processo não seja perfeito e você possa achar difícil evitar erros, ele torna simples para os pesquisadores fazer inferências fundamentadas sobre a população.

Os objetivos da estatística inferencial são:

• Tirar conclusões dos dados analisados
• Teste várias hipóteses em torno dos dados

Análise preditiva

Quando se trata de fazer previsões sobre eventos futuros que sua empresa pode experimentar, recorra à análise preditiva, que detalha o que provavelmente acontecerá a seguir. Essa análise é baseada em fatos atuais e históricos e usa algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para definir a probabilidade de tendências futuras com base em dados históricos.

Os setores que tiram o máximo proveito da análise preditiva são empresas de marketing, seguradoras e serviços financeiros, mas qualquer empresa pode ver um grande benefício ao se preparar para um futuro imprevisível.

O objetivo da análise preditiva é:

• Antecipar eventos futuros usando dados
• Determinar a probabilidade de várias tendências de comportamento

Análise prescritiva

A análise prescritiva pode ser extremamente complexa, razão pela qual ainda não é amplamente utilizada pelas empresas na realização de análises estatísticas.

Embora outras ferramentas de análise possam ser usadas para tirar conclusões, a análise prescritiva fornece respostas reais. Um alto nível de uso de aprendizado de máquina é necessário para esses tipos de relatórios, pois eles fornecem ações a serem executadas em seguida. Ele também usa técnicas como processamento de eventos complexos, análise de gráficos e simulação.

Ao usar a análise prescritiva, os objetivos são:

• Responda à pergunta “o que deve ser feito a seguir?”
• Restringir a recomendação correta para uma decisão específica

Análise exploratória de dados

A análise exploratória de dados, também conhecida como EDA, é utilizada de forma complementar à estatística inferencial. Essa abordagem se concentra na identificação de padrões nos dados para encontrar possíveis relacionamentos desconhecidos.

O objetivo deste método é:

• Descubra novas conexões nos dados
• Verifique se há dados ausentes ou erros na coleta de dados
• Colete o máximo de informações possível em torno do conjunto de dados
• Revisar suposições e hipóteses

Análise causal

Se o objetivo do seu negócio é entender e identificar os motivos pelos quais as coisas aconteceram, a análise casual é o caminho que você deve seguir.

Não importa em qual setor sua organização se enquadre, você certamente experimentará falhas de tempos em tempos. A análise causal é usada para determinar as razões pelas quais as falhas acontecem e restringir a raiz exata da causa.

Um exemplo de análise causal está no campo de TI, pois as empresas realizam garantia de qualidade em vários softwares. Esse tipo de análise estatística seria usado para examinar por que um software específico falhou, se houve um bug, uma violação de dados ou um ataque DDoS.

Os objetivos da análise causal são:

• Identifique as principais áreas problemáticas nos dados
• Investigue e determine a causa raiz da ocorrência de uma falha

Análise mecanicista

De todos os tipos de análise estatística, a análise mecanicista é a menos comum. No entanto, no sentido de análise de big data e ciência biológica, ela desempenha um papel crucial no processo.

Este método consiste em entender mudanças específicas em variáveis ​​que causam outras mudanças em outras variáveis. Ele não leva em consideração influências externas que estão fora do controle de uma empresa, como temperatura e tempo. Esse método é usado para mostrar como as coisas acontecem, em vez de dizer como as coisas ocorrerão mais tarde, portanto, não é usado para fazer previsões.

Um exemplo de análise mecanicista em ação é quando aqueles em ciências biológicas estudam vírus e inspecionam como várias partes do vírus são afetadas por mudanças na medicina.

O objetivo da análise mecânica é:

• Compreender as mudanças exatas nas variáveis ​​que levarão a mudanças em outras variáveis
• Faça saber que qualquer dado foi resultado do que aconteceu quando um sujeito estava passando por uma atividade específica

Exemplo de análise estatística

Como a análise estatística pode ser um tópico complexo de compreender, vamos explorar um exemplo simples e real.

Digamos que você possua uma loja franqueada de uma nova e popular academia de ginástica. Desde que você abriu as portas em 2010, você viu uma diminuição constante de novos membros, bem como de membros cancelando seus contratos. Você acredita que uma das principais causas do declínio de novos membros e renovações de contratos pode ser a recente popularidade dos equipamentos de treino em casa.

Para testar essa hipótese, você deve:

1. Reúna os dados das duas variáveis ​​em questão - novos membros e renovações de contrato.
2. Coloque esses dados em um programa de software que possa executar vários métodos de análise estatística.
3. Execute um teste de regressão linear usando a fórmula de regressão como seu modelo de análise para visualizar os dados. A regressão seria usada neste caso para visualizar a tendência nos dados, o que ajudaria a provar a conexão entre o declínio de membros e o aumento da popularidade dos equipamentos de treino em casa.
4. Analise os resultados.

Depois de concluído, você poderá ver se a crescente popularidade dos equipamentos de treino em casa teve um impacto negativo na sua saúde e academia de ginástica.

Qual é o melhor software de análise estatística?

Quando se trata de software de análise estatística, há uma grande variedade de opções que você pode escolher. Este software utiliza programas especializados projetados para permitir que seus usuários realizem análises estatísticas complexas que eles não conseguem fazer manualmente.

As ferramentas de software de análise estatística são normalmente usadas por cientistas de dados e matemáticos, mas podem fornecer recursos específicos do setor. Cada ferramenta fornece um conjunto exclusivo de recursos que sua empresa pode achar exatamente o que precisava.

Aqui está uma olhada nos dez principais softwares de análise estatística do Relatório de Grade de Inverno de 2020 da G2.

AVISO LEGAL: Alguns comentários podem ser editados para maior clareza.

1. Estatísticas IBM SPSS

Em primeiro lugar está o IBM SPSS Statistics, que é usado para resolver problemas de negócios específicos do setor que auxiliam na tomada de decisões. Ele fornece aos usuários uma funcionalidade específica que é personalizável para diferentes níveis de habilidade, ao mesmo tempo em que fornece gráficos e relatórios que mostram facilmente os resultados.

O que os usuários dizem:

“O IBM SPSS possui inúmeras ferramentas estatísticas necessárias para realizar minha análise como trabalhador. Utilizo muito o cruzamento de variáveis, construção de hipóteses, percentis, amostragem, gráficos, tabelas e relatórios necessários para apresentar análises provenientes da pesquisa sociológica. Com essas ferramentas posso fazer probabilidades, previsões de eventos e planejamento de atividades que beneficiem as comunidades, cumprindo meus objetivos como analista sociológico e as metas do meu trabalho.

No entanto, foi um pouco complicado aprender cada uma de suas ferramentas e como usá-las corretamente para obter os resultados que eu esperava no início. Instruí-me no uso de tutoriais de leitura do IBM SPSS e até hoje lido com isso com bastante habilidade, obtendo os resultados analíticos que desejo.”

Revisão do IBM SPSS Statistics por Douglas P.

2. Restúdio

RStudio é uma ferramenta criada para ciência de dados e computação estatística. Ele ajuda as equipes de usuários a trabalharem juntas, compartilharem recursos de computação e publicarem os resultados para os tomadores de decisão em sua organização.

O que os usuários estão dizendo:

“O Rstudio não é apenas uma interface gráfica incrível para a linguagem R, mas representa um ambiente completo de usuário e desenvolvimento. Com o RStudio, é muito fácil importar automaticamente conjuntos de dados e navegar pelos arquivos de origem e espaços de trabalho sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, permite uma gestão muito eficiente das parcelas geradas e do fluxo de comando.

Uma desvantagem é que alguns componentes gráficos podem ser mais apreciáveis ​​visualmente com um restyling de ícones.”

Revisão do RStudio por Antonio Z.

3. Estado

Stata é uma ferramenta completa para gerenciamento de dados, análise estatística e gráficos de alta qualidade, tudo ao seu alcance.

O que os usuários estão dizendo:

“O que eu mais amo no Stata é que ele tem uma interface fácil, os comandos são bem explicados na seção de ajuda e no manual online, e há amplo suporte da comunidade. Também é fácil de navegar, usar os gráficos para apresentações e acho que a análise é fácil de usar.

No entanto, pode ser bastante desafiador para novos usuários e iniciantes usar o Stata com confiança no processo de pesquisa. É preciso ter um conhecimento aprofundado, como em interpretações gráficas e uso de regressão e erros padrão."

Revisão de Stata por John T.

4. JMP

JMP é uma ferramenta de análise estatística que combina estatísticas poderosas com gráficos dinâmicos, na memória e na área de trabalho. Seu paradigma interativo e visual permite revelar insights que são impossíveis de obter de tabelas de números brutos ou gráficos estáticos.

O que os usuários estão dizendo:

“O JMP está repleto de recursos que podem ajudar a resolver problemas estatísticos em seu setor. Possui uma interface fácil de usar que orienta os usuários durante o processo de realização da análise. Tem bastante material de guia que pode ajudar os usuários a fazer uma análise mais aprofundada dos processos de qualidade.

A única coisa que não gosto é o preço. Há outro software que vem a um preço mais barato. Mas, se você deseja investir esse dinheiro extra, obtém muitas vantagens com isso.”

Revisão JMP por Rishi R.

5. Minitab 18

O Minitab 18 é um software estatístico que oferece aos usuários as ferramentas necessárias para analisar dados e encontrar soluções significativas para problemas de negócios difíceis. Desde a preparação de dados perfeita até apresentações sem esforço, há muito o que descobrir.

O que os usuários estão dizendo:

“O Minitab 18 tem uma interface de usuário incrível. É muito fácil localizar e usar ferramentas com base em suas categorizações. O recurso de Ajuda também é ótimo. Você pode simplesmente clicar com o botão direito do mouse e escolher Ajuda em qualquer recurso e é levado a um detalhamento passo a passo do recurso. No lado negativo, alguns recursos não são tão intuitivos quanto poderiam ser. Deve ser mais fácil se livrar de gráficos e dados para não entupir tanto a interface do usuário.”

Revisão do Minitab 18 por Mike C.

6. Plataforma de Análise KNIME

A KNIME Analytics Platform funciona para ser uma solução aberta para inovação orientada por dados, ajudando os usuários a descobrir o potencial oculto nos dados, explorar novos insights ou prever novos futuros. Possui mais de 2.000 módulos, centenas de exemplos prontos para execução e uma ampla gama de ferramentas integradas.

O que os usuários estão dizendo:

“O programa oferece verificações de fluxo de trabalho, funções estatísticas e matemáticas, algoritmos para aprendizado de máquina e algoritmos de previsão sofisticados. O KNIME é extremamente útil na avaliação de grandes quantidades de informações com algoritmos e códigos sofisticados sem programação, pois utiliza módulos de bloco para realizar trabalhos gráficos.

Uma desvantagem é que ele usa muita memória em sua área de trabalho, o que afeta a eficiência geral da máquina.”

Revisão da plataforma KNIME Analytics por Betty E.

7. OriginPro

OriginPro é um aplicativo de software amigável e fácil de aprender que fornece análise de dados e recursos gráficos de qualidade de publicação adaptados às necessidades de cientistas e engenheiros. Quem usa o OriginPro pode personalizar operações como importação, gráficos e análises, tudo a partir da GUI. Gráficos, resultados de análises e relatórios são atualizados automaticamente quando os dados ou parâmetros mudam.

O que os usuários estão dizendo:

“O atendimento ao cliente é facilmente a melhor parte do Origin. Eles são rápidos e muito úteis. Os gráficos que você pode fazer são muito profissionais e sempre muito esteticamente agradáveis. Além disso, você pode fazer muito em uma plataforma. Eu o uso para analisar uma variedade de dados e nunca me sinto limitado. A única coisa é que há uma curva de aprendizado que é difícil de superar. Se você estiver disposto a gastar tempo com isso, agradecerá a si mesmo mais tarde.”

Revisão do OriginPro por Louis C.

8. NumXL

O que torna o NumXL diferente é que ele é um conjunto de suplementos de séries temporais do Excel, que transforma o Microsoft Excel em um software de séries temporais e uma ferramenta de econometria de primeira classe, oferecendo precisão estatística à medida que se integra ao Excel adicionando uma variedade de funções econométricas, um rico conjunto de atalhos e interfaces de usuário intuitivas para guiá-lo por todo o processo.

O que os usuários estão dizendo:

“Muito fácil de trabalhar, especialmente sendo um simples add-on no Excel. Posso facilmente ajustar sazonalmente todos os dados, previsões e muito mais. O suporte ao cliente é um dos melhores que já experimentei, o que foi um grande benefício. Entrei em contato com perguntas no final da noite de domingo e obtive respostas imediatamente. Agora que é o suporte ao cliente! Não há nada sobre NumXL que eu não goste.”

Revisão do NumXL por Calen C.

9. SAS/STAT

O SAS/STAT oferece aos usuários técnicas exatas para pequenos conjuntos de dados, ferramentas de modelagem estatística de alto desempenho para grandes tarefas de dados e métodos modernos para analisar dados com valores ausentes. Os usuários também experimentarão atualizações regulares, uma variedade de procedimentos estatísticos prontos para uso e uma variedade de métodos estatísticos.

O que os usuários estão dizendo:

“Aprecio o bom equilíbrio de poder escrever código e poder usar pacotes e macros quando não tenho tempo para escrever código detalhado. O que eu não gosto é que não há opções de ajuda suficientes disponíveis quando alguém tem dúvidas sobre como codificar várias equações estatísticas.”

Revisão do SAS/STAT por Braden T.

10. Base SAS

O SAS Base é um software de linguagem de programação que fornece uma interface de programação baseada na web. Oferece programas prontos para uso para manipulação de dados, armazenamento e recuperação de informações, estatísticas descritivas e relatórios. Esta poderosa ferramenta de análise de dados também oferece suporte multiplataforma e multiplataforma.

O que os usuários estão dizendo:

“O SAS Base é extremamente simplificado e não tem muitas frescuras. Você configura seus dados, escreve seu código, executa-o e, em seguida, visualiza a saída ou a passa para outro programa para análise posterior. Ele faz isso de forma rápida e eficiente depois de configurar tudo corretamente. No entanto, pode ser um pouco desajeitado de usar - parece um pouco datado no que diz respeito à interface e tem uma curva de aprendizado relativamente íngreme.”

Revisão do SAS Base por Erik G.

DESCUBRA: Se você estiver interessado em um software de análise estatística diferente não incluído nesta lista, confira outras opções e leia as avaliações reais e imparciais deixadas por seus pares.

Mergulhe profundamente nos dados

Quando sua empresa está procurando avaliar modelos e fórmulas para encontrar a relação entre variáveis, recorra à análise estatística. Esses métodos já estão sendo usados ​​em quase todos os campos, portanto, não há melhor momento do que agora para analisar dados de negócios de maneiras novas e empolgantes.

Nenhuma quantidade de dados é muito grande, especialmente com a quantidade infinita que você pode descobrir a partir deles. Saiba ainda mais sobre o que você pode fazer com seus dados ao descobrir os prós e contras da mineração de dados .