Introdução à Análise de Dados Estatísticos

“O número de pessoas que pensam compreender as estatísticas anão perigosamente aqueles que o fazem, e a matemática pode causar problemas fundamentais quando mal utilizada.”- Rory Sutherland

Na era da informação, os dados não são escassos durante muito tempo, por outro lado, são irresistíveis. Desde mergulhar na quantidade avassaladora de dados até interpretar com precisão a sua complexidade, a fim de proporcionar conhecimentos para um intenso progresso às organizações e empresas, todos os tipos de dados e informações são explorados na sua totalidade e é aqui que a análise estatística dos dados tem uma parte significativa.

“A estatística é o ramo específico da ciência de onde os profissionais trazem conclusões/interferências distintas sob os mesmos dados”

Movendo a discussão um passo à frente, discutiremos;

1. O que é a Análise de Dados Estatísticos?

2. p>p>Significado dos dados na Análise de Dados Estatísticos
3. p>p> Ferramentas de Análise de Dados Estatísticos/li>
4. p> Quais são os tipos de Análise de Dados Estatísticos
5. p>p>4 passos do processo de Análise de Dados Estatísticos

O que é Análise de Dados Estatísticos?

Sendo um ramo da ciência, a estatística incorpora a aquisição, interpretação e validação de dados, e a análise de dados estatísticos é a abordagem de conduzir várias operações estatísticas, ou seja, uma pesquisa quantitativa completa que tenta quantificar dados e emprega alguns tipos de análise estatística. Aqui, os dados quantitativos incluem tipicamente dados descritivos como dados de inquéritos e dados observacionais.

No contexto de aplicações empresariais, é uma técnica muito crucial para organizações de business intelligence que precisam de operar com grandes volumes de dados.

O objectivo básico da análise de dados estatísticos é identificar tendências, por exemplo, no negócio de retalho, este método pode ser abordado para descobrir padrões em dados de consumo não estruturados e semi-estruturados que podem ser utilizados para tomar decisões mais poderosas para melhorar a experiência do cliente e progredir nas vendas.

Parte disso, a análise de dados estatísticos tem várias aplicações no campo da análise estatística de estudos de mercado, business intelligence(BI), análise de dados em grandes dados, aprendizagem de máquinas e aprendizagem profunda, e análise financeira e económica.

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Significado dos dados sob análise de dados estatísticos,

1. p>p>Dados compreendem variáveis univariadas ou multivariadas, e extremamente dependentes do número de variáveis, os peritos executam várias técnicas estatísticas.

• Se os dados tiverem uma variável singular, então a análise de dados estatísticos univariados pode ser realizada incluindo o teste t para significância, teste z, teste f, teste ANOVA – uma via, etc.

• p> E se os dados tiverem muitas variáveis, então podem ser realizadas diferentes técnicas multivariadas, tais como análise de dados estatísticos, ou análise discriminante de dados estatísticos, etc.

Aqui, a variável é uma característica, mudando de um traço individual de uma população para outro traço. A imagem abaixo mostra a classificação das variáveis de dados.

Classificação de Variáveis, Fonte

(Blog relacionado: An Introduction to Probability Distribution)

1. p>Data is of two types, continuous data and discrete data. Os dados contínuos não podem ser contados e mudam com o tempo, por exemplo, a intensidade da luz, a temperatura de uma sala, etc.

Os dados discretos podem ser contados e têm um certo número de valores, por exemplo, o número de lâmpadas, o número de pessoas de um grupo, etc.

(Related blog: Tipos de dados em estatística)

1. p>p>a rubrica de análise de dados estatísticos,

• p> os dados contínuos são distribuídos sob uma função de distribuição contínua, também conhecida como função de densidade de probabilidade, e
• p> os dados discretos são distribuídos sob uma função de distribuição discreta, também conhecida como função de massa de probabilidade.

1. p> Os dados podem ser quantitativos ou qualitativos.

• p> dados qualitativos são etiquetas ou nomes que são implementados para encontrar uma característica de cada elemento, enquanto que
• p> dados quantitativos são sempre sob a forma de números que intima tanto quanto ou quantos.

(More to read: Etapas para análise de dados qualitativos)

1. p>>Subscrevemos a análise estatística dos dados, os dados transversais e as séries temporais são importantes. Para uma definição, dados transversais são os dados acumulados ao mesmo tempo ou relativamente ao mesmo ponto no tempo, enquanto que, dados de séries temporais são os dados recolhidos ao longo de certos períodos de tempo.

Análise de dados estatísticos pode ser adoptada em;

• Existing essential findings/conclusions unveiled através de um conjunto de dados.

• p>p>Resumo e compilação de informação.
• p>p>Computa medidas de coesão, relevância, ou diversidade nos dados./li>>li>>p>p>Originar profecias futuras com base em dados comunicados anteriormente.
• p>p>Testar previsões experimentais.

Ferramentas de Análise de Dados Estatísticos

Geralmente, sob análise de dados estatísticos, são praticadas algumas formas de ferramentas de análise estatística que um leigo não pode fazer sem ter conhecimentos estatísticos.

Vários programas de software estão disponíveis para efectuar análise de dados estatísticos, estes programas incluem Statistical Analysis System(SAS), Statistical Package for Social Science (SPSS), Stat soft e muitos mais.

Estas ferramentas permitem extensas capacidades de tratamento de dados e vários métodos de análise estatística que podem examinar um pequeno pedaço de dados estatísticos muito abrangentes.

Os computadores servem como um factor importante na análise de dados estatísticos que podem ajudar na síntese de dados, a análise de dados estatísticos concentra-se na interpretação do resultado para conduzir inferências e profecias.

(Deve verificar: Técnicas de análise de dados estatísticos)

Quais são os tipos de análise de dados estatísticos?

Existem dois componentes importantes de um estudo estatístico, que são:

• p>p>População – um conjunto de todos os elementos de interesse num estudo, e
• p>>amostra – um subconjunto da população.

E, existem dois tipos de métodos estatísticos amplamente utilizados sob técnicas de análise de dados estatísticos;

1. h3>Descriptive Statistics

É uma forma de análise de dados que é basicamente utilizada para descrever, mostrar ou resumir dados de uma amostra de uma forma significativa. Por exemplo, média, mediana, desvio padrão e variância.

Por outras palavras, a estatística descritiva tenta ilustrar a relação entre as variáveis de uma amostra ou população e dá um resumo sob a forma de média, mediana e modo.

1. Estatística Inferencial

Este método é utilizado para tirar conclusões da amostra de dados, utilizando as hipóteses nulas e alternativas que são sujeitas a variação aleatória.

Também a distribuição de probabilidade, testes de correlação e análise de regressão se enquadram nesta categoria. Em palavras simples, a estatística inferencial emprega uma amostra aleatória de dados, retirados de uma população, para fazer e explicar inferências sobre toda a população.

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A tabela abaixo mostra as diferenças factuais entre estatística descritiva e estatística inferencial;

S.No	p> Estatística descritiva/td>>>p> Estatística informativa>/td>
/td>>>p>p>> relacionado com a especificação da população alvo.	p> Faz inferências a partir da amostra e generaliza-as também de acordo com a população.
/td>	p>Arrange, analisa e reflecte os dados num modo significativo.	p>Correlacionar, testar e antecipar resultados futuros.
	p>Os resultados finais são representados sob a forma de gráficos, tabelas e gráficos.	p>Os resultados finais são as pontuações de probabilidade.
	p>Explica os dados anteriores reconhecidos.	p> Tenta tirar conclusões sobre a população que estão para além dos dados disponíveis.
>/td>	p> Ferramentas utilizadas – Medida de tendência central (média, mediana, modo), Espalhamento de dados (alcance, desvio padrão, etc.)	p> Ferramentas utilizadas – Teste de hipóteses, Análise de variância, etc.

Diferença entre Estatística Descritiva e Estatística Inferencial

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4 Passos básicos para a análise de dados estatísticos

A fim de analisar qualquer problema com o uso da análise de dados estatísticos compreende quatro passos básicos;

Definir o problema

A definição precisa e actuarial do problema é imperativa para obter dados exactos sobre o mesmo. Torna-se extremamente difícil recolher dados sem conhecer a definição/endereço exactos do problema.

Acumular os dados

Após abordar o problema específico, conceber múltiplas formas de acumular dados é uma tarefa importante no âmbito da análise de dados estatísticos.

Os dados podem ser recolhidos a partir das fontes reais ou podem ser obtidos através de estudos de observação e investigação experimental, conduzidos para obter novos dados.

• Num estudo experimental, a variável importante é identificada de acordo com o problema definido, depois um ou mais elementos do estudo são controlados para obter dados sobre a forma como estes elementos afectam outras variáveis.

• Num estudo observacional, não é executado nenhum ensaio para controlar ou impactar a variável importante. Por exemplo, um surrey conduzido é o exemplo ou um tipo comum de estudo observacional.

Analizando os dados

Análise de dados estatísticos, os métodos de análise são divididos em duas categorias;

• p>Métodos explicativos, este método é utilizado para determinar o que os dados são reveladores, utilizando gráficos/descrições aritméticos simples e fáceis de desenhar, a fim de resumir os dados.
• p>Métodos confirmatórios, este método adopta conceitos e ideias da teoria da probabilidade para tentar responder a problemas particulares.

Probabilidade é extremamente imperativo na tomada de decisões, pois dá um procedimento para estimar, representar, e explicar as possibilidades associadas a eventos futuros.

Relatar os resultados

Por inferências, uma estimativa ou teste que afirma ser as características de uma população pode ser derivado de uma amostra, estes resultados poderiam ser relatados sob a forma de uma tabela, um gráfico ou um conjunto de percentagens.

Desde que apenas uma pequena porção de dados foi investigada, portanto o resultado relatado pode representar algumas incertezas através da implementação de declarações de probabilidade e intervalos de valores.

Com a ajuda da análise de dados estatísticos, os peritos poderiam prever e antecipar aspectos futuros a partir dos dados. A compreensão da informação disponível e a sua utilização eficaz pode levar a uma tomada de decisão adequada. (Fonte)

br>>>h2>Conclusão

A análise de dados estatísticos dá sentido aos números sem sentido e, assim, dá vida aos dados sem vida. Portanto, é imperativo que um investigador tenha conhecimentos adequados sobre estatística e métodos estatísticos para realizar qualquer estudo de investigação.

Isto ajudará a realizar um estudo apropriado e bem concebido de forma preeminente para resultados precisos e fiáveis. Além disso, os resultados e inferências são explícitos apenas e apenas se forem praticados testes estatísticos adequados.

“A análise de regressão é a bomba de hidrogénio do arsenal estatístico”- Charles Wheelan

Enquanto se conclui o blogue, podemos dizer que a análise de dados estatísticos não é mais do que a compilação e interpretação de dados de modo a revelar padrões e tendências ocultas.