Com o aumento da informação, em uma época de big data, é importante saber como lidar com a análise de dados. Uma das formas de interpretar o que é visto é com a análise descritiva, que faz esse papel de mensurar alguns resultados e examinar o que eles querem nos dizer.
Neste texto iremos tratar desta ferramenta, explicando o que ela é, sua importância, como fazer, etc. Esperamos que ele tire suas dúvidas e te ajude em seu trabalho ou estudo. Boa leitura!
O que é análise descritiva?
A análise descritiva pode ser entendida como um diagnóstico dos dados, que busca entender e descrever nas informações as tendências e padrões existentes.
Ela é feita na base do big data, sendo uma forma mais simples de análise de dados, trabalhando com objetividade e conceitos simples da estatística.
Como funciona para dar uma visão pragmática sobre variáveis de um negócio, costuma ser o início da análise de dados, abrindo caminho para outras ferramentas e estratégias. A análise descritiva é usada para resumir, organizar e compreender os dados.
Ela também é chamada de análise exploratória, pois busca entender algo dentro dos dados. Nessa compreensão do que ocorreu com alguma variável do negócio, ela é realizada com base em algum período ou evento específico.
Quais são os tipos de análise descritiva?
Apesar de ser uma ferramenta mais simples, feita no início do trabalho com os dados, a análise descritiva pode ter diferentes tipos. Essa classificação vai depender da quantidade de elementos que serão interpretados. Conheça agora quais são os três tipos:
1. Univariada
Como o nome já indica, essa análise de dados trabalha com apenas uma variável. Este tipo está em um nível mais básico e simples, afinal, apresenta apenas uma característica de forma isolada, sem se relacionar com outras.
Com apenas uma variável, é mais fácil trabalhar com objetividade. Geralmente, são observadas a média, mediana e moda deste elemento, buscando por padrões.
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2. Bivariada
Já aqui, temos uma análise descritiva que é feita em cima de duas variáveis. O objetivo é investigar a forma que uma se comporta em contato com a outra, a relação que existe entre elas.
Se pensarmos em uma análise que indica quantos homens são negros no Brasil, estariamos diante de uma bivariada, trabalhando raça e gênero. Na visualização de dados, estaremos trabalhando com duas colunas ou linhas.
3. Multivariada
Pensando no nome e na descrição dos tipos anteriores, não resta muito mistério. Na análise descritiva multivariada temos um trabalho em cima de diversos elementos, relacionando eles entre si e criando entendimentos mais elaborados.
Com muitos fatores é possível ter uma visão de um número maior de categorias homogêneas, porém com menos componentes. Para quem deseja fazer uma leitura mais específica e detalhada, essa é a análise descritiva ideal.
Qual a importância da análise descritiva?
A análise descritiva é uma espécie de início da interpretação de dados e, só por isso, já dá para perceber o valor que ela tem para um negócio. Mesmo sendo simplificada, ela pode ser base para a estratégia empresarial.
Sua importância se confunde com a do trabalho com dados, afinal, são diversas etapas e funções que buscam um mesmo objetivo. Isto é, a análise descritiva é mais uma parte de uma estratégia maior, que busca encontrar insights para alavancar um negócio, identificando padrões e tendências.
Além das importâncias comuns às diferentes formas de análise de dados e de todo o trabalho com a informação, existem outras vantagens que merecem destaque. Veja quais são esses benefícios agora:
Leitura objetiva
Para não errar, nada melhor que trabalhar com objetividade! Na análise descritiva, os dados são apresentados de forma pragmática, sem juízo de valor e nem achismos.
Apesar de ser importante assumir riscos em uma empreitada, muito do serviço precisa ser feito com objetividade, com a certeza que as informações podem apresentar. Todavia, a análise descritiva não te impede de trabalhar com outras estratégias que sejam espécies de apostas para os negócios.
Posição da empresa no mercado
Considerando que temos dados objetivos, fica mais fácil compreender qual é a realidade de uma ação, produto ou até mesmo uma empresa. As informações dirão com certeza o que funciona ou não, quem é o público de uma marca, onde suas vendas se destacam, etc.
Com a análise descritiva de dados, é possível entender o momento de uma empresa, ou algum evento específico. São essas informações claras que mostram como o negócio está no mercado.
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Quais são as medidas da estatística aplicadas na análise descritiva?
Dentro do que pode ser feito, a análise descritiva costuma aproveitar algumas medidas da estatística para apresentar seus resultados. Como nosso tema veio dessa área, faz todo sentido que isso aconteça.
Dependendo do que deve ser analisado, um novo conceito deve ser aplicado. Se você não gostava muito das aulas de matemática, talvez tenha esquecido estas medidas. Veja as mais comuns que são aplicadas na análise descritiva:
1. Média
A média é a medida que mostra o valor de equilíbrio entre todas as informações numéricas que temos em um conjunto de dados. Sendo uma das principais métricas da estatística, sua forma é bem simples.
Para calculá-la, basta adicionar todos os elementos e dividir o resultado pela quantidade de termos somados. A média também pode ser ponderada, na qual os dados podem ter pesos diferentes. Em muitas universidades, por exemplo, os vestibulares utilizam essa medida.
2. Mediana
A mediana é o elemento central de um grupo, desde que os valores sejam ordenados de forma crescente ou decrescente. De forma mais fácil de encontrar, basta organizar cada dado e encontrar o termo da metade. No caso de termos um número par de valores, a mediana será a média dos dois números centrais.
3. Moda
Também extremamente simples, a moda é o termo que mais aparece em um grupo de dados, ou seja, o que é mais frequente. O interessante da moda é que ela pode ultrapassar os números e ser aplicada em outros elementos, como cor, cidade, etc.
No caso do grupo de dados ter dois valores que sejas mais frequente, ela será bimodal, e se tiver ainda mais, será multimodal. Junto com a média e a mediana, a moda é uma medida de tendência central.
4. Máximo
Aqui, não existe nenhum mistério, só é preciso conhecer o maior valor dentro de todos os dados. Para achar o máximo não é preciso realizar nenhuma conta e, utilizando uma aplicação web simples, você terá acesso a esse valor sem nem precisar organizar manualmente uma lista.
5. Mínimo
O mínimo é o inverso do máximo, apontando o menor valor dentro de um grupo de dados. Apesar de parecer uma métrica pouco útil, você poderá precisar dela para chegar em outras.
6. Porcentagem
Uma das medidas mais utilizadas, tanto na estatística quanto na ciência de dados, a porcentagem é uma razão que possui 100 como denominador. Seu uso é tão grande, que mesmo quem não é da área tem uma facilidade maior, nem que seja na vida pessoal.
A ideia da porcentagem é indicar uma parte dentro do total; por exemplo, se pensarmos em 5 pessoas em um grupo de 20, estamos falando de 25%. Ela é importante para entender mais sobre padrões de um grupo, medindo aquilo que pode ser mais relevante.
7. Desvio padrão
Por fim, temos o desvio padrão, que mede o quanto os dados de um conjunto são dispersos. Essa métrica – que é bem mais complexa que as outras – utiliza, por exemplo, o mínimo e o máximo.
O desvio padrão complementa a média em algumas análise, pois ele calcula o quanto os dados variam em torno dela. Quanto menor for esse desvio, maior é a regularidade do grupo, indicando um valor mais padronizado e coeso.
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Como fazer uma análise descritiva?
Como já dissemos, a análise descritiva é mais simples, contando com uma abordagem mais direta. Entretanto, para ter resultados, ela precisa ser feita de forma certa, com responsabilidade.
Desse modo, mesmo sendo simples, é importante observar algumas etapas. Conheça-as agora:
1. Definir o que se está analisando
Antes de mais nada, em toda e qualquer atividade que se vai realizar, é preciso definir o que está sendo feito. Pode parecer óbvio, mas escolher o que exatamente será analisado é uma ação que precisa ser tomada.
É fundamental pensar em dois aspectos: as variáveis que serão exploradas e sobre o que elas serão interpretadas. Quanto à quantidade de elementos, nós já abordamos nos tipos de análise descritiva.
Já na segunda parte, é importante determinar se os dados serão retirados de um período, de uma ação específica, de um produto ou serviço, etc.
2. Coletar os dados
Depois de saber o que deve ser feito, é a hora de iniciar de fato o trabalho com os dados. Aqui, é preciso coletá-los em forma bruta, para depois tratá-los até virarem informação relevante.
Essa é uma tarefa obrigatória do trabalho com dados e não é específica da análise descritiva. Entretanto, esta etapa está aqui porque sem ela é impossível chegar no objetivo final.
3. Estruturar a informação
Depois da informação já ter sido trabalhada, isto é, de ter passado de um conjunto de dados avulsos para algo relevante e organizado, ela precisa ganhar a estrutura de como será a visualização de dados.
Vale lembrar que se é para ser uma tarefa simples e objetiva, a sua organização e facilidade de entendimento são essenciais. As formas de apresentar os dados são muitas, contando com diversas opções de recursos para visualizá-los. Alguns deles são:
- Power Bi;
- Dashboard Excel;
- Google Data Studio ;
- Tableau; e
- Looker.
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4. Acessar e realizar a leitura dos dados
Depois de já ter tudo pronto, vem a parte mais fácil. Primeiro, é preciso passar o acesso para quem deve receber as informações já organizadas. Também é importante pensar em restrições, que costumam vir junto desta tarefa.
Após, é a hora de ler os dados, de finalmente ter contato com eles. Se a etapa anterior – de estruturar a informação – tiver sido feita de forma qualificada, com certeza essa leitura será tranquila.
5. Analisar os dados
Finalmente, chegamos à etapa final! Esta que, de fato é a análise descritiva, mas que precisa de cada uma das “fases” anteriores para poder ser feita.
Nesta parte, você fará tudo o que tem sido visto durante cada título deste texto. Por mais que os dados sejam objetivos, é preciso saber interpretá-los, para de fato entendê-los e conseguir tomar as decisões mais acertadas.
Conheça outros tipos de análise de dados
Quando estamos diante da estatística, a área originária da análise descritiva, temos outras formas de trabalhar com as informações. Cada uma com seus objetivos e metodologia, elas podem ser utilizadas dependendo do que uma empresa pretende.
Como esse não é o nosso tema, passaremos pelas duas formas de análise de dados de forma sucinta. Veja quais são:
Análise Preditiva
Seguindo o nome, este é um método usado para prever o que pode acontecer, pensando em diferentes cenários do negócio. Ao contrário da análise descritiva, que vê o que acontece no passado e no presente, a preditiva dá um passo além e pensa no futuro.
Apesar de ter um nível menor de certeza que na descritiva, sua metodologia é totalmente científica. Observando os dados, é possível “adivinhar” o que irá acontecer, afinal, os padrões ajudam nisso.
Entretanto, é preciso lembrar que eventualidades sempre podem acontecer, como foi com a pandemia de covid-19.
Análise Prescritiva
Indo por outro caminho, que de certa forma utiliza um pouco de cada tipo anterior, a análise prescritiva busca sanar algum problema existente ou modificar algum cenário que provavelmente irá acontecer.
A ideia é pensar em diversas ações que sejam as melhores para ajudar um negócio, que indiquem a decisão mais acertada. Essa é uma análise mais complexa, que além de trabalhar com diversas possibilidades, precisa de comprometimento dos colaboradores para que tudo dê certo.
Esperamos que nosso texto tenha te ajudado a entender mais sobre a análise descritiva. Quer saber mais sobre a área? Que tal conhecer o processamento de dados: o que é, tipos e como se tornar um especialista?
