10 técnicas de análise de dados para estatísticas de big data

Conteúdo

Na era da informação, os dados passaram de escassos para esmagadores. A chave é examinar esse enorme volume de dados disponíveis para que as empresas possam interpretar corretamente suas implicações.. Mas trabalhar com todas essas informações implica Você precisa ter ferramentas que permitam o uso de técnicas de análise de dados. corrigir sem esquecer a relevância de garantir a qualidade da informação.

técnicas de análisis de datos

Créditos fotográficos: Fora

O big data fez com que os analistas produzissem muitas ferramentas e técnicas de análise de dados sofisticado que pode ser usado por grandes instituições. Mas à medida que essas novas técnicas de análise de dados proliferam, não devemos perder de vista alguns métodos que existem há muito tempo e ainda são muito precisos.

Se você está apenas começando com análise de big data, Sugerimos começar com alguns princípios básicos, aprender a evitar seus riscos e depois passar para técnicas de análise de dados mais sofisticadas.

5 Técnicas de análise de dados tradicionais, mas precisas

Antes de lançar em Aplicação de técnicas de análise de dados mais complexas., é importante destacar investindo o tempo necessário para conhecer seus pioneiros. Entre eles, podemos destacar cinco:

  1. Média aritmética. É a soma de uma lista de números dividida pelo número de itens dessa lista e é usada para estabelecer a tendência geral de um conjunto de dados.. Encontrar a média também ajuda a obter um instantâneo rápido das informações., pois é facil de calcular. Apesar disto, esteja ciente de que pode ser uma ferramenta perigosa. Em alguns conjuntos de dados, a média aritmética está intimamente relacionada com a moda e a mediana, e em amostras com um grande número de outliers ou uma distribuição assimétrica, a média simplesmente nunca forneceria a precisão necessária fazer uma escolha consistente.
  2. Desvio padrão. Este cálculo é útil para estabelecer rapidamente a distribuição de pontos de dados. Um desvio padrão alto significa que os dados são mais amplamente distribuídos a partir da média., enquanto um baixo indica que há mais dados que se alinham com a média.. O problema com o uso deste tipo de técnicas de análise de dados é que, da mesma forma que com a média, desvio padrão pode ser enganoso. Como um exemplo, se seus dados tiverem um padrão muito estranho, como uma curva não normal ou um grande número de valores discrepantes, desvio padrão não ilustrará a realidade, uma vez que você não pode fornecer todas as informações que você precisa.
  3. Determinação do tamanho da amostra. Às vezes não é necessário coletar informações de cada membro de uma população e uma amostra é suficiente.. Ao medir um grande conjunto de dados ou população, este é geralmente o caso. Mas mesmo assim, a chave é determinar o tamanho correto para que a amostra retirada seja precisa. Usando métodos de proporção e desvio padrão, é viável refinar essa medida para que a coleta de dados seja estatisticamente significativa. A desvantagem desta técnica tem a ver com o fato de que ao estudar uma nova variável, as equações de razão podem precisar ser baseadas em suposições que podem ser imprecisas. De ser assim, esse erro acabaria se movendo para a determinação do tamanho da amostra, acabar afetando o resultado da análise.
  4. Regressão. É usado para estabelecer tendências ao longo do tempo, uma vez que modela as relações entre variáveis ​​dependentes e explicativas, que geralmente são plotados em um gráfico de dispersão, indicando se os links existentes são fortes ou fracos. Da mesma forma que com as técnicas de análise de dados anteriores, a regressão está relacionada a riscos. O fato é que, as vezes, outliers em um gráfico de dispersão são importantes, mas o analista nunca os descobrirá, já que este método tende a ignorá-los.
  5. Testando hipóteses. Essa técnica permite examinar se uma premissa é realmente verdadeira para seu conjunto de dados ou população.. Elimine a chance de algo ser acidental. Apesar disto, ser rigoroso na sua aplicação, Testes de hipóteses devem tomar cuidado com erros comuns, como o efeito Hawthorne ou o efeito placebo.

Hoje, tecnologia ao serviço das instituições permite aplique soluções avançadas que automatizam a análise, deixando o cálculo manual para trás, reduzindo assim a intervenção humana e minimizando o risco.

5 técnicas de análise de dados mais sofisticadas

Entre os técnicas de análise de dados que melhor contribuem para ampliar a visão do negócio, ao conferir conhecimento de qualidade ao negócio são:

  1. Aprendizado de máquina. Esta subespecialidade da ciência da computação Está incluído no campo da inteligência artificial e também é conhecido como aprendizado de máquina... Está relacionado ao projeto e desenvolvimento de algoritmos que permitem que computadores promovam ações baseadas em dados empíricos.. Seu objetivo é aprender a reconhecer automaticamente padrões complexos e tomar decisões inteligentes com base em dados.. Processamento de linguagem natural é um exemplo de aprendizado de máquina.
  2. Redes neurais. Este tipo de técnicas de análise de dados consiste em modelos computacionais, inspirado na estrutura e funcionamento das redes neurais biológicas. Da mesma forma que células e conexões funcionariam e se estabeleceriam dentro do cérebro, Essas redes nos permitem encontrar padrões nos dados.. Padrões não lineares são sua especialidade e são altamente recomendados tanto em aplicações que envolvem aprendizado supervisionado quanto naqueles que envolvem aprendizado não supervisionado.. Um exemplo desse tipo de técnica seria a identificação de clientes em risco de abandono.
  3. Aprendizado de regras de associação. É um conjunto de técnicas de análise de dados usadas para descobrir relacionamentos interessantes entre variáveis ​​em grandes bancos de dados. A geração e teste de regras possíveis é o resultado da aplicação de algoritmos e, na prática, um de seus usos mais comuns é a análise do carrinho de compras, que permite aos varejistas determinar quais produtos são cada vez mais comprados. frequência mais baixa para Otimize suas decisões de planejamento e fornecimento.
  4. Algorítmos genéticos. novamente nos encontramos um tipo de técnica de análise de dados inspirada na natureza. Nesta circunstância, ele tem um lado darwiniano, uma vez que é baseado na evolução natural, sobrevivência do mais forte. Ao aplicar esta técnica, soluções potenciais são codificadas para combinar umas com as outras e até sofrer mutações, assim como se poderia fazer em um laboratório de cromossomos. Por isso, depois de ser estudado, cromossomos individuais são selecionados para sobreviver dentro de um ambiente padronizado que determina a aptidão ou desempenho de cada um em comparação com o resto da população. Algoritmos genéticos são frequentemente usados ​​para propósitos tão múltiplos quanto tirar o máximo proveito de uma carteira de investimentos ou para conduzir o agendamento de tarefas em processos de fabricação.
  5. Análise de série temporal. Nesta circunstância, sequências de pontos de dados são analisadas, que representam valores em tempos sucessivos, extrair as características mais significativas das informações. Você poderia dizer isso é o uso de um modelo para prever valores futuros de uma série temporal com base em valores passados ​​conhecidos da mesma ou de outra série. A previsão de números de vendas seria uma de suas aplicações na empresa.

Quais técnicas de análise de dados podem agregar mais valor ao seu negócio? Sua organização possui o nível adequado de qualidade da informação para garantir a confiabilidade dos resultados?

Assine a nossa newsletter

Nós não enviaremos SPAM para você. Nós odiamos isso tanto quanto você.