Advanced Analytics é um termo que se refere ao uso de técnicas e ferramentas para análise e interpretação de datasets mais complexos, assim como a descoberta de padrões e ganho de insights mais profundos.
Em Advanced Analytics, nos aprofundamos nas áreas além da análise tradicional de dados, incorporando estatística, data mining, machine learning e modelos preditivos.
Qual a importância de Advanced Analytics?
Advanced Analytics tem como objetivo extrair insights e informações significativas a partir de conjuntos de dados. Ao aplicar técnicas avançadas de análise, como modelagem estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina, é possível descobrir padrões ocultos, identificar tendências e fazer previsões precisas.
Essas análises impulsionam uma abordagem data-driven, permitindo que empresas tomem decisões estratégicas com base em evidências e dados concretos. Por exemplo, uma empresa de e-commerce pode utilizar o Advanced Analytics para identificar quais produtos têm maior probabilidade de serem vendidos rapidamente, prever quais serão os produtos mais populares em um determinado período e otimizar suas estratégias de estoque, precificação, logística e marketing.
Vivemos em uma era em que as empresas são inundadas com uma quantidade massiva de dados. No entanto, esses dados são inúteis se não forem analisados adequadamente. O Advanced Analytics permite que as organizações utilizem esses dados de forma significativa, trazendo melhorias e impulsionando o desempenho empresarial.
Além disso, o uso do Advanced Analytics tem impacto significativo em diversos campos científicos e tecnológicos, incluindo avanços médicos, ao possibilitar uma análise mais precisa e inteligente dos dados.
Em resumo, o Advanced Analytics é uma poderosa ferramenta que capacita empresas e organizações a extrair insights valiosos a partir de seus dados. Ao aplicar técnicas avançadas de análise, as empresas podem tomar decisões mais informadas, melhorar a eficiência operacional e impulsionar a inovação em diversos setores. O uso correto dos dados impulsiona a performance das empresas e contribui para avanços científicos e tecnológicos.
Estatística
A estatística permite que os analistas descubram padrões, correlações e tendências que podem estar ocultos em grandes conjuntos de dados. Ao utilizar técnicas como análise de regressão, teste de hipóteses e análise de correlação, eles podem identificar relações significativas entre variáveis e fazer previsões fundamentadas. Essa habilidade de revelar a história oculta nos dados é inestimável para empresas em busca de vantagem competitiva ou pesquisadores que buscam compreender fenômenos complexos.
Essa ciência exata, capacita os analistas a tirar conclusões precisas, quantificando a incerteza. Por meio de técnicas de amostragem e teoria das probabilidades, eles podem estimar parâmetros da população, fazer inferências e generalizar descobertas de uma amostra para uma população maior. Isso garante que as informações derivadas da análise de dados sejam confiáveis e representativas, reduzindo o risco de conclusões equivocadas.
Por fim, permite que os analistas validem suas descobertas por meio de testes estatísticos. Ao conduzir testes de hipóteses, eles podem determinar a significância de diferenças ou relações observadas nos dados. Esse processo de validação oferece um sólido quadro de referência para avaliar a credibilidade e confiabilidade dos resultados analíticos.
Data Mining
Já falamos sobre Data Mining aqui em nosso blog, caso você queira estudar mais a fundo. Em resumo, Data Mining ou Mineração de Dados é o processo de descoberta de padrões, relacionamentos e insights a partir de grandes volumes de dados.
Ela envolve o uso de técnicas avançadas de estatística e aprendizado de máquina para extrair informações valiosas que podem estar ocultas nos dados. Ao analisar conjuntos de dados extensos, a mineração de dados tem como objetivo revelar padrões, fazer previsões e identificar tendências para que as organizações aproveitem seus ativos de dados e obtenham vantagem competitiva ao descobrir conhecimentos valiosos e insights acionáveis.
Machine Learning
Machine Learning ou aprendizagem de máquina é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que se concentra em capacitar sistemas a aprender e melhorar a partir de dados sem serem explicitamente programados. É uma parte integral do processo de análise avançada, permitindo que organizações extraiam insights significativos e tomem decisões informadas com base em padrões e relacionamentos encontrados em grandes conjuntos de dados.
Em sua essência, a aprendizagem de máquina envolve o desenvolvimento e implementação de algoritmos que podem aprender e se adaptar automaticamente a partir da experiência. Esses algoritmos são treinados com dados históricos ou rotulados, onde eles identificam padrões, extraem características e constroem modelos matemáticos que capturam os relacionamentos subjacentes nos dados.
O processo de aprendizagem de máquina geralmente envolve as seguintes etapas:
Preparação de Dados: Esta etapa envolve coletar, limpar e pré-processar os dados para garantir sua qualidade e adequação para análise. A preparação de dados é essencial para que os algoritmos de aprendizagem de máquina funcionem de forma eficaz.
Treinamento do Modelo: Nesta etapa, o algoritmo de aprendizagem de máquina é alimentado com os dados preparados para aprender os padrões e relacionamentos. O algoritmo ajusta seus parâmetros internos para minimizar erros e otimizar seu desempenho com base nos dados de treinamento.
Avaliação do Modelo: Uma vez que o modelo é treinado, ele precisa ser avaliado para determinar seu desempenho e capacidade de generalização. Isso geralmente é feito testando o modelo em um conjunto de dados separado, chamado conjunto de teste, para medir sua precisão e eficácia.
Implantação do Modelo: Após uma avaliação bem-sucedida, o modelo treinado é implantado para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados não vistos anteriormente. O modelo aplica o conhecimento adquirido durante o processo de treinamento para fornecer insights, classificar novos dados ou gerar previsões.
As técnicas de aprendizagem de máquina usadas na análise avançada incluem aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço. A aprendizagem supervisionada envolve treinar modelos com dados rotulados, onde a saída desejada é conhecida. A aprendizagem não supervisionada envolve encontrar padrões ou estruturas em dados não rotulados. A aprendizagem por reforço foca no treinamento de modelos para tomar decisões com base em interações com um ambiente, aprendendo por tentativa e erro.
Os algoritmos de aprendizagem de máquina são capazes de lidar com dados complexos e de alta dimensionalidade, e podem descobrir insights que podem não ser facilmente discerníveis por meio da análise estatística tradicional. Eles podem automatizar processos de tomada de decisão, identificar anomalias ou outliers, fazer previsões e melhorar continuamente ao longo do tempo à medida que novos dados se tornam disponíveis.
Modelos Preditivos
Existem dois tipos principais de modelos para análises de dados:
Análise Preditiva: Isso envolve o uso de dados históricos para fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros. Técnicas como análise de regressão, análise de séries temporais e algoritmos de aprendizado de máquina são comumente empregados para construir modelos preditivos.
Análise Prescritiva: Esta área da análise vai além da previsão de eventos futuros e concentra-se em recomendar o melhor curso de ação para alcançar um resultado desejado. Leva em consideração restrições, objetivos e várias variáveis de decisão para otimizar a tomada de decisão.
Assim, modelos preditivos são ferramentas analíticas que utilizam dados históricos para fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros. Por meio de técnicas estatísticas, como análise de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina, esses modelos identificam padrões e relacionamentos nos dados para estimar resultados futuros. Eles permitem que as organizações antecipem tendências, tomem decisões informadas e identifiquem oportunidades ou riscos.
O que é necessário para trabalhar nessa área?
Para trabalhar com Advanced Analytics, é importante dominar os tópicos mencionados anteriormente. Além disso, é necessário ter conhecimento em linguagens de programação como Python e R, bem como familiaridade com ferramentas como o Google Analytics.
Ter conhecimento na área específica em que você vai trabalhar é fundamental. Por exemplo, se você vai se dedicar à análise de dados para marketing, é importante ter conhecimentos em marketing digital, branding e acompanhamento de mídias.
É recomendado possuir habilidades em visualização de dados para apresentações, assim como conhecimento em storytelling e ferramentas como o Power BI ,Tableau, Qlik.
As áreas de formação que podem ser relevantes incluem Economia, Publicidade, Administração, Engenharia e outras áreas afins. Além disso, existem diversas opções de pós-graduação dedicadas à área de analytics.
Em resumo, um profissional de analytics é alguém completo em sua área de atuação (marketing, finanças, tecnologia, etc.) e possui as habilidades necessárias para trabalhar com os dados dentro desse contexto.
Conclusão
O Advanced Analytics desempenha um papel crucial no cenário atual, permitindo que empresas e organizações extraiam insights valiosos de conjuntos de dados complexos. Ao empregar técnicas avançadas de análise, como modelagem estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina, é possível descobrir padrões ocultos, identificar tendências e fazer previsões precisas. Esses insights impulsionam uma abordagem data-driven, permitindo que as empresas tomem decisões estratégicas com base em evidências concretas. O uso adequado do Advanced Analytics impulsiona a performance das empresas, otimiza processos e impulsiona a inovação em diversos setores.
Além disso, o Advanced Analytics desempenha um papel significativo em avanços científicos e tecnológicos, como na área médica, ao possibilitar uma análise mais precisa e inteligente dos dados. Os campos da estatística, data mining, machine learning e modelos preditivos desempenham papéis fundamentais no processo de análise avançada, fornecendo as ferramentas e técnicas necessárias para lidar com dados complexos, fazer previsões e tomar decisões informadas.
Agora, você pode estar se perguntando como aplicar o Advanced Analytics na prática. Aqui na Kondado, nós entendemos o poder do Advanced Analytics e estamos prontos para te ajudar a explorar seu potencial. Se você está pronto para transformar seus dados em decisões estratégicas, não hesite em acessar nosso site, sem a necessidade de um cartão de crédito e com 14 dias de teste gratuito. Nossa missão é auxiliar você a ter acesso aos seus dados, enquanto você foca em usá-los para fazer sua empresa crescer.
Advanced Analytics é uma poderosa ferramenta que capacita profissionais e organizações a explorar o potencial máximo de seus dados, impulsionando a tomada de decisões embasada em dados e impulsionando o progresso em diferentes campos.
Publicado em 2023-07-31