Análises de Dados: Descritivas, Preditivas e Prescritivas

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Índice

1. Introdução às Análises Descritiva, Preditiva e Prescritiva
2. Análise Descritiva: Olhando para o Passado
   • 2.1 O que são Análises Descritivas
   • 2.2 Processo de Análise Descritiva
   • 2.3 Exemplos de Análises Descritivas
3. Análise Preditiva: Inferindo o Futuro
   • 3.1 O que são Análises Preditivas
   • 3.2 Limitações da Análise Preditiva
   • 3.3 Processo de Análise Preditiva
   • 3.4 Exemplos de Análises Preditivas
4. Análise Prescritiva: Agindo com Base em Dados
   • 4.1 O que são Análises Prescritivas
   • 4.2 Processo de Análise Prescritiva
   • 4.3 Exemplos de Análises Prescritivas
5. Conclusão
6. Perguntas Frequentes (FAQ)

Introdução às Análises Descritiva, Preditiva e Prescritiva

No mundo da análise de dados, existem três tipos principais de análise: descritiva, preditiva e prescritiva. Cada uma dessas análises desempenha um papel único na compreensão e aplicação de dados em uma variedade de campos, desde recursos humanos até operações empresariais.

Análise Descritiva: Olhando para o Passado

A análise descritiva é o ponto de partida. Ela envolve a descrição e resumo de dados históricos para identificar padrões e tendências passadas. Isso é fundamental para entender o contexto e a história por trás dos dados, permitindo uma melhor tomada de decisão.

O que são Análises Descritivas

As análises descritivas são usadas para descrever eventos passados com base em dados já coletados. Elas oferecem um Instantâneo do passado, utilizando métricas como média, mediana e desvio padrão para fornecer uma visão clara e concisa.

Processo de Análise Descritiva

O processo de análise descritiva envolve a coleta de dados históricos, a análise desses dados e a apresentação dos resultados de maneira compreensível. Esses dados frequentemente estão disponíveis nos sistemas de informações de recursos humanos e são facilmente exibidos em painéis.

Exemplos de Análises Descritivas

• Uma empresa que teve uma taxa de rotatividade de 34% no ano passado.
• Uma pesquisa de funcionários que mostra que 20% estão considerando deixar a empresa nos próximos seis meses.
• Um estudo que revela uma falta de acordo entre especialistas em tarefas críticas, indicado por um desvio padrão significativo.

Análise Preditiva: Inferindo o Futuro

A análise preditiva vai além da descrição do passado, buscando prever eventos futuros com base em padrões históricos. Ela é fundamental para antecipar tendências e tomar decisões proativas.

O que são Análises Preditivas

As análises preditivas utilizam dados históricos para fazer previsões sobre eventos futuros. Isso é feito através de técnicas estatísticas e de modelagem, como regressão e machine learning, que identificam padrões nos dados e os aplicam a novos conjuntos de dados.

Limitações da Análise Preditiva

Uma das limitações da análise preditiva é a tendência de superajustar os modelos, tornando-os mais complexos do que deveriam ser. Isso pode levar a uma falta de generalização e precisão quando os modelos são aplicados a novos conjuntos de dados.

Processo de Análise Preditiva

O processo de análise preditiva envolve a construção de modelos estatísticos ou de machine learning com base em dados históricos. Esses modelos são então aplicados a novos conjuntos de dados para fazer previsões sobre eventos futuros.

Exemplos de Análises Preditivas

• Um modelo de regressão logística que prevê quem vai sair da empresa nos próximos seis meses, com uma precisão de 85%.
• Um modelo de regressão linear que mostra como as pontuações de entrevistas estruturadas e de amostras de trabalho preveem o desempenho no trabalho.

Análise Prescritiva: Agindo com Base em Dados

A análise prescritiva é o nível mais avançado de análise de dados. Ela não apenas prevê o futuro, mas também recomenda ações específicas com base nessas previsões. Isso permite que as organizações tomem decisões informadas e estratégicas.

O que são Análises Prescritivas

As análises prescritivas utilizam dados preditivos para recomendar ações futuras. Isso envolve a identificação de padrões nos dados preditivos e a formulação de estratégias para melhorar resultados com base nessas previsões.

Processo de Análise Prescritiva

O processo de análise prescritiva começa com a construção de modelos preditivos. Em seguida, esses modelos são usados para fazer previsões sobre o futuro. Com base nessas previsões, são formuladas recomendações de ação para melhorar os resultados.

Exemplos de Análises Prescritivas

• Redesenhar os cargos para melhorar o engajamento, com base na análise preditiva que identifica o engajamento como um preditor-chave de rotatividade.
• Treinar gerentes sobre como fornecer feedback para melhorar o desempenho, com base na análise preditiva que mostra que o desempenho é um preditor-chave de rotatividade.

Conclusão

As análises descritiva, preditiva e prescritiva são ferramentas poderosas para compreender e utilizar dados de maneira eficaz. Cada uma dessas análises desempenha um papel importante na tomada de decisões informadas e estratégicas, ajudando as organizações a alcançar seus objetivos.

Perguntas Frequentes (FAQ)

1. O que são análises descritivas?

   • Análises descritivas são usadas para descrever eventos passados com base em dados já coletados.

2. Qual é a diferença entre análise preditiva e prescritiva?

   • A análise