Descubra como as análises de dados podem impulsionar a tomada de decisão e a performance dos negócios. Este artigo aborda os principais conceitos e aplicações de análises de dados, apresentando diferentes tipos de análises, suas vantagens e desvantagens, além de exemplos práticos de aplicação de técnicas analíticas.

Tipos de Análises de Dados

Existem quatro principais tipos de análises que podem ser realizadas com dados:

  • Análises baseadas em regras
  • Aprendizagem supervisionada
  • Aprendizagem não supervisionada
  • Análises preditivas/prescritivas

Análises Baseadas em Regras

Este é o tipo mais simples de análise. Consiste em definir um conjunto de regras do tipo ‘se, então’.

  • Regras do tipo ‘se, então’
  • Funcionamento em casos como controle de acesso a sistemas
  • Detecção de fraudes em cartões de crédito

Aprendizagem Supervisionada

Neste tipo de análise, um padrão é identificado e utilizado para buscar por dados similares.

  • Identificação de padrões
  • Utilização em modelos preditivos
  • Busca por padrões e predições baseadas neles

Aprendizagem Não Supervisionada

Neste caso, não se tem um objetivo pré-definido a ser buscado.

  • Exploração de padrões e estruturas
  • Identificação de relações e agrupamentos
  • Utilização em segmentação de mercado

Análises Descritivas

As análises descritivas buscam explicar o que aconteceu no passado, fornecendo diagnósticos e identificando causas. Por exemplo, ao investigar por que as vendas caíram no último mês ou quais fatores levaram à queda na satisfação do cliente, as empresas podem obter insights valiosos para melhorar seu desempenho e identificar áreas de melhoria.

  • Fornecem diagnósticos e causas do que ocorreu no passado
  • Ajudam a identificar áreas de melhoria no desempenho da empresa
  • São úteis para entender o impacto de ações passadas nos resultados atuais

Análises Preditivas/Prescritivas

As análises preditivas e prescritivas representam um avanço na análise de dados, utilizando informações históricas para prever eventos futuros e recomendar ações a serem tomadas. Por meio de previsões, é possível antecipar o comportamento do cliente, estimar vendas futuras e identificar possíveis cenários. Já as análises prescritivas permitem recomendar ações específicas para atingir objetivos, como aumentar as vendas ou reduzir o churn.

  • Utilizam dados históricos para prever eventos futuros
  • Permitem recomendar ações específicas para alcançar objetivos
  • Podem antecipar o comportamento do cliente e estimar vendas futuras

Análises Descritivas vs. Preditivas

A distinção entre análises descritivas e preditivas reside na capacidade das últimas em fornecer insights acionáveis para embasar decisões e ações futuras. Enquanto as análises descritivas explicam o que ocorreu no passado e buscam diagnósticos, as preditivas utilizam dados históricos para prever o futuro ou prescrever ações, fornecendo insights valiosos que podem embasar decisões e ações futuras.

  • As análises preditivas fornecem insights acionáveis para embasar decisões futuras
  • As análises descritivas explicam o que ocorreu no passado
  • Ambas fornecem informações valiosas para embasar decisões e ações futuras

Análises Preditivas para Aumentar as Vendas

Uma rede varejista deseja aumentar suas vendas e aplicar técnicas preditivas para estimar a demanda de cada produto em suas lojas.

  • A aplicação de técnicas preditivas pode impulsionar as vendas de uma empresa varejista.
  • Estimar a demanda de produtos em cada loja é essencial para tomar decisões estratégicas.
  • A utilização de técnicas preditivas pode resultar em ajustes nos níveis de estoque e na implementação de preços dinâmicos, baseados na demanda prevista.

Dados Históricos e Variáveis Incorporadas

Os dados históricos de vendas incluem informações como loja, produto, data da venda, quantidade vendida, preço e custo do produto, juntamente com variáveis como promoções realizadas, concorrência, feriados, entre outros.

  • A coleta de dados históricos é essencial para compreender o comportamento das vendas ao longo do tempo.
  • Além das informações básicas de vendas, outras variáveis como promoções, concorrência e feriados são incorporadas para análises mais abrangentes.
  • A análise desses dados pode fornecer insights valiosos sobre os padrões de vendas e os fatores que influenciam as decisões de compra dos consumidores.

Modelagem Preditiva e Técnicas Utilizadas

Após a coleta dos dados, modelos estatísticos e de machine learning são aplicados para encontrar padrões nos dados que expliquem as quantidades vendidas. Diversas técnicas, como regressão linear e polinomial, árvores de decisão e redes neurais artificiais, são utilizadas para encontrar a técnica que melhor explique os dados históricos.

  • A modelagem preditiva envolve a aplicação de modelos estatísticos e de machine learning para prever as vendas futuras com base em padrões identificados nos dados históricos.
  • Técnicas como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais artificiais são aplicadas para encontrar a técnica mais adequada para explicar os dados de vendas.
  • O objetivo é identificar padrões nos dados históricos que possam ser utilizados para fazer previsões precisas sobre as demandas futuras.

Resultados e Impacto nos Negócios

Como resultado, o modelo passa a prever as vendas futuras da rede com boa assertividade, permitindo ajustes de estoque, equipe de funcionários e preços dinâmicos. Isso resulta em um aumento significativo das conversões e vendas.

  • A aplicação de técnicas preditivas resulta em previsões mais precisas sobre as demandas futuras, permitindo ajustes estratégicos nas operações da empresa.
  • O uso de modelos preditivos impacta positivamente as decisões relacionadas a estoque, equipe de funcionários e preços, resultando em um aumento significativo das vendas.
  • O modelo preditivo permite que a empresa esteja mais preparada para atender à demanda do mercado, melhorando sua performance e competitividade.

Conclusão

A aplicação de técnicas analíticas aos dados traz enormes benefícios para tomada de decisão e para aumento da performance dos negócios. Conhecer os diferentes tipos de análise, como descritivas, preditivas e prescritivas, permite extrair mais valor dos dados disponíveis. Além disso, é importante entender as técnicas de modelagem, como machine learning, para aplicar análises preditivas que realmente impactem o negócio.