Como aplicar análises estatísticas nas empresas

Buscando organizar as toneladas de dados disponíveis e gerados a cada momento, muitas empresas se esforçam em aplicar análises de estatística em seus setores.

Continue acompanhando para saber mais sobre as diferentes formas de aplicar análise de estatística em uma empresa, com dicas práticas para otimizar os resultados.

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Análise estatística

Ferramenta fundamental para o entendimento e organização dos dados, a análise estatística pode ser traduzida como um esforço com esse objetivo, ajudando a prever tendências do futuro com base nas informações do presente.

Embora existam diversas opções de manipulação de dados, a análise estatística ajuda no seu exame como um todo, além de possibilitar a divisão dessa base em amostras mais específicas.

Ao envolver a coleta e a análise dos dados relativos às empresas, essa ferramenta permite desenvolver uma representação transversal de amostras, resultando em relatórios de tendências precisos e úteis.

A análise é um método muito utilizado para ajudar na construção de referências de mercado confiáveis e atualizadas, pois se baseia exclusivamente em dados e cálculos estatísticos.

Assim, colabora com a empresa na busca por uma atuação mais efetiva, demonstrando e prevendo objetivos de curto, médio e longo prazos.

Nas mãos de um gestor capacitado, a análise é fundamental para contribuir com o processo de implantação de melhorias.

Existem dois tipos de análises estatísticas: as descritivas e as conclusivas.

Análises Descritivas

As análises descritivas funcionam para que as empresas consigam resumir os dados que têm em mãos, normalmente relativos ao seu mercado de atuação. Funcionando por meio de tabelas, mapas e gráficos, esse tipo checagem tem o objetivo de realizar uma simples apresentação dos dados.

Como em qualquer observação, ferramentas visuais como os gráficos e as tabelas são fundamentais, facilitando a compreensão de uma base de dados brutos. Favorecem a interpretação do panorama atual, apresentando as informações de maneira clara e objetiva.

No universo do Big Data, a análise descritiva talvez seja o mais popular entre os modelos existentes, pois funciona como uma checagem resumida dos acontecimentos, em tempo real.

Um simples apanhado dos dados mais relevantes, que é como funciona uma análise descritiva, facilita a observação da empresa como um todo. Muito útil para a tomada de decisões em momentos de emergência, onde o tempo é um fator limitante.

Análises Conclusivas

Já as análises conclusivas funcionam como uma ferramenta mais específica, utilizada para estudar os dados de maneira objetiva, partindo de perguntas pontuais e que devem ser respondidas através de um processo analítico criterioso.

As análises conclusivas permitem às empresas testar hipóteses, chegando a conclusões acerca das causas que levaram aos fatores e eventos analisados.

Se uma análise descritiva é suficiente para compreender o comportamento e o perfil de uma parte de um mercado consumidor, somente por meio desse estudo é possível entender quais os fatores, levam a esse tipo de comportamento.

Mais do que isso, as análises conclusivas são fundamentais para decifrar como as relações entre os diferentes agentes do universo analisado funcionam e afetam a situação como um todo.

Quais são as técnicas para analisar estatísticas?

Até o momento, foi citada apenas a importância e o significado das análises estatísticas. Agora que sua utilidade ficou clara, é hora de entender como aplicar e analisar os dados, daremos alguns exemplos a seguir.

Análise de Categorias

Esse tipo de análise é o mais antigo e o mais recorrente. Consiste  no levantamento das categorias mais frequentes na base de dados, realizando assim o agrupamento de determinadas características em grupos significativos.

Esse tipo de análise é baseado na tese de que uma determinada característica agrega um significado mais profundo para o gestor quanto maior for a sua frequência na base de dados.

O procedimento é quantitativo, levando em consideração o número de aparições da característica ou dado analisado.

Gráficos de linhas

Funciona como uma maneira de realizar leituras de forma independente. Isso possibilita uma rápida ação no problema ao evidenciar desvios e variações significativos.

Histogramas

Um histograma consiste em um gráfico desenhado a partir de uma organização de agrupamentos de barras. Essas barras devem representar valores, utilizando a mesma grandeza na distribuição geral dos dados.

Diagrama de Pareto

Variação de gráfico, representado por linhas e colunas, que ordena a frequência das ocorrências da maior para a menor, possibilitando assim a priorização da análise dos dados.

É possível visualizar a curva de porcentagens acumuladas, permitindo uma visualização facilitada dos problemas mais significativos, o que ajuda a basear a tomada de decisões por prioridades.

Organização da Base de Dados

Saber analisar estatisticamente as informações é fundamental para uma boa tomada de decisões, mas tão importante quanto isso é organizá-las para que essa análise seja possível.

Para a criação de uma base de dados, o primeiro passo é desenvolvê-la em uma única planilha, capaz de reunir todas as características e fatores relevantes para a análise. A primeira variável deve sempre ser a indicadora, que discriminará as amostras a serem descritas.

Na sequência, organize cada uma das variáveis nas colunas seguintes. Em um censo demográfico, por exemplo, as perguntas viriam organizadas dessa maneira.

Preencha cada uma das células para construir a base de dados.

Caso seja utilizado um software de análise estatística, esse tipo de organização já é suficientemente estruturado para que essa base seja utilizada.

Alguns erros podem impossibilitar a análise, procure sempre codificar o máximo possível sua base de dados.

Dessa maneira, evita-se falhas de análise por erros de digitação ou mesmo de organização.

Após a organização da base de dados, é possível analisar os resultados com muito mais certeza, o que permite, inclusive, a criação de artifícios visuais como os descritos anteriormente.

Para saber mais sobre como aplicar análises de dados, baixe agora nosso guia completo sobre análise de dados, e continue aprendendo.



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