Você sabe como funciona a filtragem avançada de análise de dados? Não deixe de ler o artigo completo que preparamos para você. Boa leitura!
A filtragem avançadade dados é o processo de escolher uma parte menor de seu conjunto de dados e usar esse subconjunto para visualização ou análise. A filtragem é geralmente (mas nem sempre) temporária – o conjunto de dados completo é mantido, mas apenas parte dele é usada para o cálculo.
A filtragem pode ser usada para:
● Olhe para os resultados para um determinado período de tempo.
● Calcule os resultados para grupos específicos de interesse.
● Exclua observações errôneas ou "ruins" de uma análise.
● Treinar e validar modelos estatísticos.
A filtragem exige que você especifique uma regra ou lógica para identificar os casos que deseja incluir em sua análise. A filtragem também pode ser chamada de dados de “subconjunto” ou “drill-down” de dados. Neste artigo, ilustramos como você pode usar a filtragem avançada no seu negócio.
O que é análise de dados?
A análise de dados é o processo de coleta de requisitos de dados (que tipo de dados você deseja usar e como planeja analisá-los), coleta de dados (coletar os dados de fontes disponíveis), limpeza de dados (os dados que coletamos nem sempre são na forma ideal para que tenhamos que remover espaços em branco, registros duplicados, valores nulos e erros básicos.
É obrigatório limpar os dados antes de usar para análise), Análise de Dados (Nesta etapa usamos softwares de análise de dados e outras ferramentas para interpretar os dados e obter insights sobre os dados), interpretação de dados (precisamos interpretá-los e fornecer as melhores descobertas a partir disso) e visualização de dados (exiba seus dados usando gráficos e tabelas para que as pessoas possam lê-los e entendê-los facilmente).
Existem dois métodos principais de Análise de Dados: análise qualitativa e análise quantitativa. Existem muitas outras técnicas disponíveis, como análise estatística, análise de texto, análise diagnóstica, análise preditiva, análise prescritiva, etc.
Confira os 4 principais tipos de análise existentes:
1. Análise preditiva
Este é o modelo mais famoso porque ajuda a prever cenários futuros com base na análise de padrões no banco de dados. Portanto, uma decisão mais precisa pode ser tomada.
Além de mineração de dados e inteligência artificial, os métodos usados na análise preditiva são dados estatísticos e históricos. É adequado para prever o comportamento futuro do público e do mercado, bem como avaliar as flutuações econômicas e tendências de consumo.
2. Análise prescritiva
A ideia aqui é validar as consequências das ações realizadas, o que possibilita saber o que deve acontecer quando determinadas atitudes são escolhidas. Esta camada é a mais valiosa porque requer o elemento humano para ser alcançada. Além disso, é relevante porque define o caminho a ser percorrido para que a ação ocorra conforme o esperado.
Em outras palavras, estabelece-se uma meta e, a partir dela, o caminho que deve ser percorrido para alcançá-la. Portanto, a análise prescritiva é considerada a mais complexa, pois o profissional deve entender as técnicas de ciência de dados e ser um especialista no negócio e no ecossistema em que atua.
Apesar de sua importância, muitas empresas ainda não usam essa análise. Isso pode ser feito pela listagem de padrões e aplicação de filtros por especificidades, o que permite ter um contexto real da situação e dos efeitos das ações.
Um exemplo é a saúde, que pode delinear padrões de doenças para os pacientes e verificar como cada atitude impactará sobre esse grupo. Assim, é possível verificar a melhor alternativa.
3. Análise descritiva
O objetivo do modelo é fornecer aos analistas insights em tempo real sobre os eventos. É amplamente utilizado em situações como análise de crédito. Nesse caso, o banco avalia as informações do indivíduo e analisa os riscos envolvidos no processo. Desta forma, a taxa de juros é fixa.
Como a análise descritiva não faz julgamentos de valor, ela visualiza os dados e entende o impacto no presente, não no passado ou no futuro. Ele ajuda você a tomar decisões imediatas com tranquilidade e segurança.
4. Análise diagnóstica
O objetivo desta prática é entender a causa do evento, ou seja, responder às seguintes perguntas:
● Quem?
● Quando?
● Onde?
● Como?
● Por quê?
O ideal é analisar o impacto e a abrangência da ação realizada. Com base nisso, estratégias podem ser desenvolvidas para melhorar os resultados. Este é um modelo amplamente utilizado em vendas e deve ser complementado por análises preditivas para fortalecer a previsão de dados.
Filtragem avançada de dados
Uma razão para filtragem avançada de dados é remover observações que possam conter erros ou que sejam indesejáveis para análise. Por exemplo, você pode remover os respondentes que não completaram a pesquisa, os respondentes que correram pela pesquisa e selecionaram as respostas sem prestar atenção ao que estavam respondendo (“velocistas”) ou casos em que os dados inseridos manualmente foram inseridos com erros.
Em outras áreas de pesquisa, uma técnica multi-variada pode ser aplicável apenas aos casos em que há informações completas para todas as variáveis que foram medidas e, portanto, um filtro pode ser construído para remover os casos em que algumas observações estão faltando.
A filtragem avançada possui vários recursos úteis. Ele permite que você aplique vários critérios de filtro simultaneamente a todo o arquivo de dados, o que o AutoFiltro não faz. Também permite alterar facilmente os critérios digitando novos valores diretamente nas células de critérios.
Além disso, a filtragem avançada permite copiar os dados filtrados para uma área especificada na mesma planilha ou em uma planilha diferente, em vez de apenas filtrar os dados no arquivo de dados original. Isso pode ser muito útil com um arquivo de dados grande, como um boletim de notas.
Utilize o Zoho Bigin para fazer a filtragem avançadano seu negócio!
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