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Orientação por dados se tornou uma regra básica para qualquer negócio que queira avançar no mercado. E isso só é possível graças à análise estatística de dados, capaz de apontar padrões e tendências relacionadas às suas atividades. Esse estudo é crucial para os planos da empresa, desde aumentar a conversão de vendas até melhorar o relacionamento com o consumidor.
Baseada na coleta e avaliação dos dados, a análise estatística se divide em duas categorias: descritiva e modelagem. A primeira faz um resumo e uma descrição dos dados, enquanto a segunda testa hipóteses e traz conclusões sobre as amostras avaliadas.
Se você ainda tem dificuldades quando o assunto é análise estatística de dados, não saia desta tela, pois fizemos uma lista com as melhores dicas para evitar erros. Confira!
Como fazer uma análise estatística de dados eficiente?
Para você obter insights valiosos, é necessário que o processo de análise de dados seja muito bem estruturado. Então, acompanhe os tópicos abaixo para acertar em cheio nessa tarefa.
1. Calcule a média aritmética e o desvio padrão
A média aritmética é definida como o total de uma lista de números dividido pela quantidade de itens apresentados no relatório. O seu objetivo é apontar tendências gerais na análise de determinado grupo de dados. A partir dela, você pode calcular o que é vantajoso ou não para a sua organização.
Por sua vez, o desvio padrão caracteriza-se como a medida de um conjunto de dados que se refere a uma média. Caso ele seja elevado, isso quer dizer que os dados estão distantes da média aritmética. Mas se o padrão estiver demasiadamente baixo, provavelmente há uma quantidade maior de dados alinhados com a média aritmética.
2. Interprete e aplique a regressão
Se não forem corretamente interpretados, os números por si sós não dizem muita coisa. Sendo assim, é fundamental interpretar e aplicar a regressão — ação que modela as associações existentes entre as variáveis consideradas dependentes e explicativas.
Para traçar as variáveis, é necessário utilizar um diagrama de dispersão. É a linha de regressão que vai evidenciar se as associações podem ser interpretadas como fracas (distantes da realidade) ou fortes (passíveis de acontecer).
3. Faça o teste de hipótese
No mundo dos negócios, é muito perigoso se basear apenas na intuição, pois há o risco de o gestor tomar decisões erradas e que podem trazer consequências difíceis de reverter. Diante disso, é imprescindível aplicar o teste de hipótese, também chamado de teste T, responsável por checar se uma premissa relacionada a um grupo de dados é verdadeira.
Durante a avaliação das estatísticas, o resultado do teste de hipótese é considerado relevante apenas nas circunstâncias em que não poderia ter ocorrido de forma aleatória. Uma vez feito, ele poderá guiar as decisões do negócio com maior precisão.
4. Use a análise descritiva e a análise modelagem
Como se sabe, a análise estatística de dados é estruturada por meio de gráficos e tabelas de contingência. Acontece que esses elementos não tiram conclusões exatas sobre os dados analisados. Para tanto, deve-se recorrer à análise descritiva e à análise modelagem.
A descritiva descreve e resume os dados, facilitando a sua visualização e interpretação. Já a modelagem se incumbe de fazer proposições estatísticas, que podem indicar:
- estimativas: valores que se aproximam de determinado parâmetro;
- intervalo de confiança: extrai um conjunto de dados de um grupo de amostras com parâmetros efetivos, demonstrando um nível de confiança alto;
- intervalos de predição: representa um conjunto de valores com um valor elevado quanto ao parâmetro efetivo.
5. Aposte na tecnologia
Mesmo para quem tem o hábito de lidar com dados, fazer uma análise estatística complexa pode dar um nó na cabeça, sem falar que as operações manuais também estão sujeitas a erros. Nesse sentido, a tecnologia é indispensável para simplificar a análise e torná-la mais precisa.
Com a ajuda de softwares específicos para análise estatística de dados, você pode fazer análises minuciosas e com alto grau de precisão. Mais do que evitar erros nos cálculos, as ferramentas tecnológicas de ponta e baseadas em metodologias compatíveis facilitam e agregam segurança à coleta de dados.
Como organizar e interpretar os dados?
O sucesso da análise estatística depende de dois fatores extremamente importantes: a organização e a interpretação dos dados. A organização acontece por meio de etapas, em que a primeira é definir qual tema será analisado na empresa, como ROI. Na sequência, é o momento de escolher o método ideal para efetuar a coleta, como pesquisas online, sondagens ou, ainda, retiradas de amostras do banco de dados da empresa.
A terceira etapa consiste na análise dos dados coletados, o que vai dar origem à interpretação de dados, transformando-os em informações ricas para o desenvolvimento de estratégias e melhorias para os resultados do negócio.
Ao trabalhar com o seu banco de dados, é essencial mantê-lo organizado. Primeiramente, é preciso prestar atenção ao formato em que os dados brutos devem ser armazenados. Para isso, há que se considerar que os dados brutos são diferentes dos dados tratados.
Para evitar inconsistências, os dados brutos não devem ser alterados até que sejam tratados, pois isso caracteriza a destruição da essência do dado — fator que modifica a interpretação da informação.
O ideal é que o tratamento se dê por meio de softwares que ajudem a limpar os dados, reservando para a análise somente aqueles relevantes para o tema da pesquisa, mas sem alterá-los. Dessa forma, você obtém um código que otimiza o trabalho de tratamento e análise de dados, permitindo que ele seja reproduzido de forma padronizada e segura.
Com todos os processos organizados, a sua equipe terá muito mais facilidade para fazer a análise estatística de dados. Conforme dissemos, um dado isolado pode não ter um significado específico. Já quando é corretamente tratado e interpretado, ele se converte em uma informação de valor para a companhia.
As estatísticas são indispensáveis para que o gestor conheça a realidade do seu negócio e, a partir daí, tenha condições de construir um planejamento acertado e que vá ao encontro das necessidades do cenário atual e dos objetivos estabelecidos para o seu desempenho.
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