Hoje, vamos falar de um assunto importante e muitas vezes confuso: as diferenças entre análise descritiva, preditiva e prescritiva.
Se você já se perguntou o que cada uma delas significa e como elas se encaixam no universo dos dados, este artigo é para você!
Vamos desvendar esses termos de forma simples e direta, sem usar palavras complicadas para você entender de uma vez por todas.
Então, vamos lá!
O que é Análise Descritiva?
Essa é a primeira etapa no mundo da análise de dados e é como um "retrato instantâneo" das informações coletadas.
Em termos simples, a análise descritiva se concentra em responder à pergunta: "O que aconteceu?"
Imagine que você possui um conjunto de dados com informações sobre as vendas mensais de um negócio ao longo de um ano numa planilha de Excel.
Ao analisar essa planilha, você pode calcular a média das vendas, a quantidade total de produtos vendidos ou até mesmo criar gráficos para visualizar a tendência das vendas ao longo do tempo.
A análise descritiva é como um amigo fiel que nos mostra a história dos dados. Ela nos ajuda a enxergar o passado com clareza, nos mostrando os números e tendências que marcaram aquele período.
Em geral, em Análise Descritiva, utilizamos as seguintes técnicas estatísticas:
- Tabelas de Frequência: Contagens e Frequências Relativas.
- Medidas Resumo: Média, Mediana, Quartis, Desvio Padrão
- Gráficos analíticos: Histogramas, Box-Plots e Dispersões
- Análise Bivariada: Correlação, Associação e IV (Information Value)
- Inferência Estatística: Intervalos de Confiança e Testes de Hipóteses.
Agora, quanto às vantagens e desvantagens da análise descritiva, é como se ela fosse um livro que nos conta o que aconteceu, mas não nos dá pistas sobre o que virá no futuro.
Apesar de suas limitações, a análise descritiva é um pilar essencial na análise de dados. Sem ela, não teríamos o contexto necessário para avançar em nossa jornada.
Mas para abraçar o futuro e tomar decisões ainda mais precisas, precisamos contar com a ajuda de suas irmãs Análise Preditiva e Análise Prescritiva.
O que é Análise Preditiva?
Agora que já conhecemos a análise descritiva, é hora de dar um salto em direção ao futuro com a análise preditiva!
Se a análise descritiva nos mostrou o que aconteceu, a análise preditiva é como nossa "bola de cristal" dos dados, nos ajudando a responder à pergunta: "O que pode acontecer?"
Vamos pegar o exemplo das vendas mensais de um negócio novamente.
Com a análise preditiva, podemos ir além do passado e fazer previsões para os meses seguintes.
É como se tivéssemos uma máquina do tempo, mas em vez de viajar para o passado, viajamos para o futuro dos dados!
Um outro exemplo comum de análise preditiva é no mercado financeiro. Quando pedimos um empréstimo no banco ou um cartão de crédito, os analistas e cientistas de dados da instituição criaram um modelo de inadimplência usando análise preditiva com a ajuda dos dados históricos.
A instituição já sabe, com boa precisão, nosso perfil de risco, fazendo com que nosso empréstimo seja aprovado ou não. Ou seja, o banco já sabe a possível inadimplência futura de todos os clientes e, com isso, fica muito mais preparada para tomar as decisões de empréstimos.
Para criar esses modelos de previsão, usamos ferramentas como o Python e bibliotecas como o Scikit-learn com as seguintes técnicas estatísticas:
- Probabilidades: Teoria frequentista, Lei dos Grandes Números.
- Regressão Linear Múltipla
- Regressão Logística
- Métodos de Árvores de Decisão: Árvore Simples, Modelos Combinados
Essas técnicas examinam padrões e tendências passadas para fazer projeções futuras com confiança.
A análise preditiva nos permite tomar decisões informadas, antecipar demandas e até mesmo evitar problemas antes que eles aconteçam.
Imagine o poder de estar preparado para o futuro, de saber o que esperar e estar um passo à frente dos concorrentes!
No entanto, é importante lembrar que a análise preditiva também tem suas limitações.
Por mais que ela seja capaz de prever possíveis cenários futuros, não se trata de uma máquina de adivinhação infalível.
Ela se baseia nos dados históricos disponíveis e, portanto, está sujeita a mudanças repentinas ou eventos imprevistos que podem alterar as projeções.
Até aqui, você já pode estar se perguntando como a análise preditiva se relaciona com a análise descritiva que vimos anteriormente.
Bem, elas são como duas faces da mesma moeda. A análise descritiva nos fornece uma base sólida, um ponto de partida para compreender o passado e entender a situação atual dos dados.
A análise preditiva, por sua vez, nos guia para além do presente, nos permitindo explorar possibilidades futuras com base em dados passados.
Juntas, a análise descritiva e a análise preditiva nos dão uma visão panorâmica do passado e do futuro. Mas ainda falta uma peça importante no quebra-cabeça dos dados: a análise prescritiva!
O que é Análise Prescritiva?
Vejamos agora a irmã mais poderosa no universo da análise de dados: a análise prescritiva!
Se a análise descritiva nos mostrou o que aconteceu e a análise preditiva nos indicou o que pode acontecer, a análise prescritiva é como o nosso consultor pessoal, respondendo à pergunta: "Como podemos fazer acontecer?"
Aqui, estamos falando de análises que vão além das previsões e nos dão recomendações sobre as melhores ações a serem tomadas com base nos dados.
É como ter um guru dos negócios, fornecendo insights preciosos sobre como alcançar o sucesso.
Imagine que você é o gestor de uma cadeia de supermercados.
A análise prescritiva pode utilizar dados sobre vendas, estoques, demanda dos clientes e informações de sazonalidade para recomendar ações estratégicas.
Ela pode te sugerir o ajuste dos preços de alguns produtos em determinadas épocas do ano, otimizar a alocação de estoque entre as lojas para evitar rupturas ou até mesmo identificar oportunidades de expansão para novas regiões. Incrível, não é mesmo?
No mundo dos negócios, a análise prescritiva é amplamente utilizada em várias áreas, desde o varejo até a saúde e finanças.
Grandes empresas, como as gigantes do comércio eletrônico, usam essas análises para personalizar recomendações de produtos para seus clientes, aumentando a taxa de conversão de vendas.
Na área de saúde, a análise prescritiva é usada para sugerir tratamentos personalizados com base nas características genéticas do paciente.
E nos serviços financeiros, ela auxilia na identificação de oportunidades de investimento e gerenciamento de riscos.
Do ponto de vista das técnicas usadas, a análise prescritiva utiliza as mesmas técnicas da análise preditiva, com o adicional de técnicas mais sofisticadas de busca da causalidade dos dados.
A diferença central entre análise preditiva e prescritiva, é que enquanto a primeira tenta nos dizer o que pode acontecer (existem mais incertezas), a segunda nos diz o que "praticamente vai acontecer" (com um grau de certeza muito maior). E isso só é possível saber se conhecermos a causalidade dos dados.
Com essas armas em mãos, a análise prescritiva é capaz de rever a maneira como as empresas tomam decisões e enfrentam os desafios do mercado.
No entanto, como tudo na vida, a análise prescritiva também tem suas ressalvas.
Por mais que seja poderosa, ela não pode ignorar fatores humanos, éticos e culturais. Além disso, assim como a análise preditiva, ela está limitada aos dados disponíveis e pode não considerar eventos imprevistos que podem afetar o cenário futuro.
Conclusão
Agora que conhecemos os três tipos de análise – a descritiva, a preditiva e a prescritiva – , é como se tivéssemos desbloqueado as três chaves para o tesouro dos dados.
A análise descritiva nos apresenta a história dos números, a análise preditiva nos conduz pelo desconhecido do futuro e a análise prescritiva nos dá o mapa do caminho para o sucesso.
Assim como os pilares de um edifício, essas análises se complementam e se fortalecem mutuamente. Elas formam a base sólida para a tomada de decisões inteligentes e estratégicas, permitindo que as empresas naveguem em águas turbulentas com confiança e sabedoria.
Depois de ler este post, você deve estar pensando que a melhor análise a ser realizada é a análise prescritiva, correto?
Embora ela gera muito valor, não é tão fácil assim implementá-la. Veja a escala abaixo:
Em geral, quanto mais valor as técnicas geram para o negócio, mas sofisticadas elas são (e mais difíceis) para serem implantadas.
Então não mire na mais difícil logo de largada. Implemente um bom processo de análise descritiva e vá subindo a régua a medida que for necessário, ok?
Portanto, meus amigos, espero que essa breve jornada pela análise de dados nos inspire a explorar novas possibilidades, a enfrentar desafios e a transformar dados em conhecimento valioso.
Vamos utilizar o conhecimento da análise descritiva, preditiva e prescritiva para impulsionar nossos negócios e a tomar decisões mais acertadas!
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