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Análise de dados quantitativos: o que é e quando ela se aplica em uma pesquisa?

Análise de dados quantitativos: o que é e quando ela se aplica em uma pesquisa?
#Dados
26 de janeiro - min de leitura

Em um projeto de pesquisa, sempre há a opção mais adequada para se obter os dados necessários de análise. Hoje você conhecerá as características da pesquisa e análise de dados quantitativos, para, assim, poder tomar a melhor decisão para o seu negócio.


Para entendermos melhor a metodologia, é preciso entender suas particularidades e características. Ou seja, como é aplicada, em quais situações é mais apropriada, etc. Sendo assim, contaremos neste artigo os principais pontos sobre a análise de dados quantitativos em uma pesquisa, podendo auxiliar profissionais na tomada de decisão pela melhor metodologia, de acordo com sua necessidade e finalidade.

O que é a análise de dados quantitativos?

Nós já falamos sobre o método de análise de dados qualitativos em outro artigo. Falando da análise de dados quantitativos, a principal diferença é que a quantitativa é baseada em números e cálculos matemáticos. A pesquisa qualitativa tem uma base mais subjetiva, por narrativas escritas ou faladas.

Um exemplo clássico de pesquisa a partir de dados quantitativos é a mobilidade urbana. Qual o número de acidentes em certo local? Qual o número de bicicletas nas ruas? Quantos quilômetros há de congestionamento em determinada via? Eles são usados também nos períodos eleitorais, para pesquisas de intenções de votos.

Outra situação onde o método de análise e interpretação de dados quantitativos é utilizado é a pesquisa de mercado. Quantas pessoas compram certo produto e com que frequência? Isso acaba sendo relevante para a área de gestão de negócios, por exemplo.

Por fim, mas não menos importante, uma situação em que os dados quantitativos aparecem é na área de marketing, como uma estratégia. Como os usuários se comportam dentro de um site? Quantas pessoas estão acessando o conteúdo? Qual a quantidade de menções de um determinado assunto nas redes sociais?, entre outras questões.

Geralmente, os gráficos de linha são os mais usados para a análise e interpretação de dados quantitativos, pois apesar das questões tenderem a ser mais fechadas, o volume de dados é alto.

Como fazer uma análise de dados quantitativos?   

Em uma coleta de dados, a primeira coisa a se planejar com essa metodologia é, sem dúvida, o público. De acordo com o objetivo da pesquisa, é necessário definir para qual grupo de pessoas serão aplicados os questionários. Para isso, é válida a avaliação das características relevantes do público, com o objetivo de encontrar o perfil dos entrevistados adequados.  

Escolhido o público a ser entrevistado, é necessário o escopo de uma amostra probabilística, que é um método de seleção de pessoas que representarão uma grande população, que faz parte das características do público-alvo. É muito importante o planejamento minucioso nessa etapa, para que os resultados sejam fiéis à realidade.

Ainda nesse momento, deve-se planejar o tamanho da amostra, para poder considerar a margem de erro, ou seja, da proximidade do resultado da pesquisa em relação à população em geral. Para o cálculo do tamanho da amostra, é preciso utilizar equações específicas, que garantem a assertividade dos dados coletados.

Com o público e amostra definidos, a pesquisa é realizada e os dados são recolhidos por questionários, formulários ou ferramentas específicas. Na fase da análise dos dados, diferentes estratégias podem ser aplicadas para investigação. 

Para uma análise de conteúdo, por exemplo, após a pesquisa e a coleta de dados, as informações obtidas são interpretadas de maneira sistemática e objetiva. Também há a análise de comparação constante, uma técnica em que os dados são analisados a partir de uma comparação com outros já preexistentes.

De qualquer maneira, para garantir uma ótima performance de pesquisa, é necessária uma boa ferramenta para coleta e análise de dados.

Utilize boas ferramentas para análise de dados quantitativos

As pesquisas com análises de dados quantitativos costumam ser realizadas por meio de formulários, questionários ou sites específicos. No meio online, existem diversas ferramentas que podem auxiliar a agilidade e a assiduidade dos resultados, independentemente de tópico ou área. Confira abaixo:

Google Forms: é uma ferramenta gratuita para criação de formulários e questionários. Sejam para fins acadêmicos ou de opinião, sua praticidade no processo de coleta das informações é inquestionável.

Além disso, os resultados da pesquisa podem ser organizados em forma de gráficos e planilhas, proporcionando um resultado quantitativo de forma prática e organizada.

IFTTT: é uma ótima ferramenta para automatização da coleta de informações de redes sociais. De acordo com o tópico de pesquisa, ele adiciona automaticamente os dados no arquivo final do seu Google Drive. 

Um exemplo: em uma pesquisa sobre uma determinada personalidade da internet, toda vez que houver uma menção sobre ela em alguma rede social, é computado no arquivo final. Depois do tempo de coleta, todos os dados estarão disponíveis neste arquivo, dividido por tópicos e quantidades de menções.

Hotjar: ferramenta para análise de navegação dentro de um site. O seu site está se comunicando bem com seus usuários? Como eles se comportam dentro da sua página? O acesso é majoritariamente pelo celular ou pelo desktop?

A ferramenta também possui a opção com mapas de calor, indicando a quantidade de cliques em um determinado botão/link. É muito indicado para estratégias de marketing de uma empresa, por exemplo.

Google Analytics: é uma ferramenta gratuita e também muito indicada para estratégias de marketing. Nela, você também pode realizar toda uma análise de navegação dentro de um site, obtendo informações numéricas sobre quantidade de visitas, sessões, taxa de rejeição, entre outras.

Essas são algumas ferramentas entre muitas outras disponíveis no mercado para análise de dados quantitativos. Dados é uma área muito abrangente e está cada vez mais em ascensão no mundo dos negócios. 

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Banco de dados: entenda o que é um banco de dados relacional e não relacional e como aplicá-los

Embora ambas sejam ótimas alternativas, existem alguns fatores importantes para se considerar na hora de escolher entre um banco de dados relacional e um não relacional, de acordo com a sua necessidade.O que é um banco de dados relacional e não relacional?O banco de dados relacional (SQL) surgiu na década de 70 e, desde então, as empresas foram implementando esse conceito, alcançando uma grande popularidade. Hoje, está presente na maior parte dos sistemas.Ele é baseado no modelo relacional, uma forma intuitiva e direta de representar os dados em tabelas, que também são chamados de relações. Em resumo: na horizontal, temos as linhas e na vertical as colunas. Cada coluna representa um campo diferente de dados e informações.A maior característica desse modelo é a necessidade da estruturação de esquemas, projetando uma estrutura de relacionamento entre as linhas e colunas para, assim, poder adicionar algum dado.No banco de dados não relacional (NoSQL), os esquemas não são necessários. Eles representam qualquer banco ligado à Big Data e não seguem o modelo relacional fornecido pelos sistemas tradicionais de gerenciamento de dados. São diversos tipos, como o key-value stores, graph stores, column stores, document stores, entre outros.O banco de dados não relacional surgiu como uma alternativa para situações em que há uma quantidade exorbitante de dados para armazenar, onde a estruturação em tabelas se torna mais difícil.Quando usar um banco de dados relacional ou não relacional?A melhor maneira de saber quando usar cada um deles é destacando os pontos fortes de cada uma dessas tecnologias.O banco de dados relacional sempre irá fornecer dados íntegros e imutáveis, garantindo um controle transacional consistente. Além disso, seu esquema é rígido, sendo possível atribuir campos e estabelecer se o dado de uma coluna é nulo ou não nulo.Já o banco de dados não relacional, que representa diversos tipos de bancos de dados, não exige a rigidez de esquemas para armazenar os dados, ou seja, ele não limita os campos, diferente das colunas do SQL. Além disso, é possível adicionar novas propriedades, sem a preocupação com o impacto nas demais informações já armazenadas.Caso sua empresa esteja aplicando metodologias ágeis modernas, um banco de dados relacional provavelmente não seria uma boa opção nesse contexto, pois ela requer um nível maior de preparação.Não existe um modelo que seja melhor do que o outro, pois cada um tem seu ponto forte. Tudo dependerá do contexto e da necessidade da empresa.Como elaborar um banco de dados?Em um processo de desenvolvimento de um sistema de software, o projeto de elaboração do banco de dados é uma das etapas mais importantes. Esse processo se divide, basicamente, em algumas partes. São elas: projeto conceitual, projeto lógico e projeto físico. Projeto conceitual:Com as expectativas, necessidades e requisitos do cliente alinhados com o projetista, um esquema conceitual do banco de dados é elaborado, por meio de uma visão macro.Projeto lógico:Aqui há o mapeamento mais detalhado dos conceitos e de como eles serão organizados no banco de dados, seja em tabelas, esquemas, metadados das colunas etc.Projeto físico:Nesta etapa final, são definidos os detalhes técnicos da implementação do banco de dados, como a forma que serão armazenados, os scripts que irão criar as tabelas e visões do banco, entre outros.Seja um especialista da área!Que tal se tornar um profissional na área de dados? Na Digital House, temos o curso de Data Science, que ensina o aluno a dominar os diferentes modelos de banco de dados. Seja um especialista da área e garanta sua estabilidade em uma área do futuro.Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros artigos e materiais interessantes sobre tecnologia.Leia mais no blog DH:+ O dia a dia de um analista de dados: responsabilidades, ferramentas e dúvidas+ Gestão de produtos: entenda qual é a importância desse profissional no mercado+ Como aprender business intelligence: conheça a área e como ingressar na carreira

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O dia a dia de um analista de dados: responsabilidades, ferramentas e dúvidas

O dia a dia do analista de dados é repleto de bases, levantamento e validação de hipóteses e elaboração de relatórios e dashboards. Mas quais realmente são suas responsabilidades? Hoje te explicaremos todas essas dúvidas dessa rotina cheia de atividades.Quais são as responsabilidades do analista de dados?O analista de dados realmente está o tempo todo analisando. Analisa o negócio, hipóteses que devem ser validadas e perguntas que devem ser respondidas. Entende quais serão as fontes de dados necessárias para levantar as informações, analisa e trata essas bases de dados que serão importantes para responder as perguntas definidas, cria relatórios e dashboards para expor o que foi analisado e informações descobertas para enfim gerar insights para a tomada de decisão. Também faz parte das responsabilidades apresentar esses insights e descobertas para a equipe e clientes, portanto a comunicação clara é uma soft skill importante para esse profissional.Em algumas empresas também é responsabilidade do analista de dados ser um ponto focal entre as outras áreas da empresa para que a cultura Data Driven seja implementada, de forma que as necessidades relacionadas a dados fiquem alinhadas e todos os indicadores sejam acompanhados e mensurados corretamente.Quais ferramentas são utilizadas?As ferramentas e melhorias variam de acordo com o segmento, mas as mais comuns são o Excel, SQL para consulta de bancos de dados, Google Analytics, ferramentas de visualização de dados como: Power BI, Tableau, Google Data Studio:Excel: O Excel é um editor de planilhas do pacote Office, da Microsoft. A ferramenta é utilizada para controlar e organizar as informações, contribuindo no cumprimento das rotinas e no aproveitamento do tempo.SQL: Define uma linguagem de consulta criada para a pesquisa de banco de dados relacional, na qual a estrutura básica são as tabelas (também conhecidas como "relações"). Google Analytics: Google Analytics é um serviço do Google que permite o monitoramento e análise de sites. A partir desta ferramenta, é possível monitorar o perfil de quem acessa seu site, como também as páginas mais acessadas, conversões, entre outros.Power BI: O Power BI é um serviço de análise de negócios da Microsoft. A ferramenta fornece visualizações interativas, por meio de Inteligência Artificial, em uma interface simples. Esse serviço visa descomplicar as demandas de dados.Tableau: O Tableau é uma plataforma que permite entender as funcionalidades de forma intuitiva na visualização de dados, a partir de métricas e obtenção de respostas.Google Data Studio: O Google Data Studio permite a visualização de dados de forma mais atrativa. A ferramenta organiza dados, podendo ser compartilhados em tempo real e salvo na nuvem para os demais colaboradores.Como se preparar para ser um analista de dados?Para se tornar um bom analista de dados, a primeira coisa que você precisa ter é a vontade de aprender e estar sempre estudando, pois a cada momento surgem novas ferramentas e linguagens, ser muito crítico e desenvolver sua capacidade analítica. É bem importante entender as metodologias e processos de análise de dados e se estiver nos seus planos ser um especialista minha dica é focar em alguma ferramenta que você se identifique e dominá-la, Power BI ou Tableau por exemplo.Seja também um analista de dadosÉ muito provável que depois desse texto sua vontade de se tornar um analista de dados só aumentou, ou então, descobriu aqui uma ótima oportunidade de alavancar a sua carreira.Na Digital House você se torna um analista de dados em até seis meses no nosso curso de Data Analytics, que ensina o aluno a dominar diversos modelos de análise. Leia mais no blog DH:+ Dados abertos: como usar dados públicos para gerar estratégias de negócios+ Power BI para leigos: aprenda os primeiros passos+ Resumo LGPD: tudo o que uma empresa precisa saber sobre a nova leiE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;) 

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Gestão de produtos: entenda qual é a importância desse profissional no mercado

Esse é um cargo relativamente novo, mas que está se destacando e é uma grande opção para quem gosta de liderança e quer se dar bem no futuro, tendo em vista o avanço ininterrupto da tecnologia. Se você está considerando ingressar na área de Gestão de Produtos, continue acompanhando este artigo.O que faz a área de Gestão de Produtos?O gerente de produto ou product manager, como também é conhecido, é uma função interdisciplinar, pois combina diversas áreas, como tecnologia, negócios, design, liderança e marketing para lançar um produto. Ele funciona como uma cola que mantém todos trabalhando em conjunto.Os profissionais da área de Gestão de Produtos devem possuir a visão completa e profunda de toda a operação do negócio, incluindo todo o ciclo de vida do produto, compreendendo, ao mesmo tempo, seu cliente, ao realizar uma liderança focada nele. Além disso, ele também deve criar o roadmap do produto.Sobre sua metodologia de trabalho, é muito importante destacar as habilidades de liderança, visão estratégica, mobilização de equipe e negociações. A condução das atividades é norteada por metodologias ágeis, que propõem a mudança de planos quando necessário e entregas com prazos justos, sempre agregando valor ao cliente.Por exigir diferentes responsabilidades e se cruzar com outras áreas, o gerenciamento de produtos digitais pode ser diferente de uma empresa para outra. Mas um bom profissional que exerce essa função deve ter o domínio de todas essas habilidades e ações.Qual a importância do product manager?Entregar o melhor produto para o seu público-alvo, atendendo as necessidades e trazendo resultado para o negócio é o grande objetivo dentro de Gestão de Produtos.Com um bom desempenho no ciclo de vida do produto, o gerente da área pode concretizar todo seu potencial e alavancar os retornos de forma extraordinária, superando as metas propostas pelo seu cliente no planejamento.Além de se preocupar em concretizar essas metas, o product manager é o elo entre a tecnologia e os demais setores da empresa, onde também está incluída uma importante vertente no desenvolvimento de produto: a experiência do usuário (UX), que também é essencial aos negócios na atual Era Digital.Apesar de ser uma função interdisciplinar, o gestor de produtos possui uma função com a natureza de negócios. Ele não é o operacional que entrega demandas que recebe, mas cria soluções e estratégias para consolidar um produto e sua marca, fidelizando clientes e expandindo sua autoridade para todo o mercado.Como ser um profissional da área de Gestão de Produtos?Essa área é uma promessa para o futuro do mercado de trabalho e a procura de pessoas qualificadas para a função tende a aumentar. A pessoa que busca uma oportunidade na função pode ter experiência em marketing, negócios, tecnologia, design ou engenharia.Lembrando que o mais importante, independentemente de experiência e antes de buscar um curso de gestão de produtos, é gostar e ter a capacidade de liderar, criar estratégias, mobilizar uma equipe e negociar.O financeiro também é um ponto que conta bastante quando investimos no aprendizado de uma nova carreira e o salário médio para a função de gerente de produtos digitais é de R $10.354,00.Com o curso de gestão de Produtos Digitais da Digital House, você estará pronto para estabelecer o roadmap de desenvolvimento de produtos, gerenciar times com metodologias ágeis, gerir negócios usando Business Model Canvas, entre muitas outras habilidades.Os alunos também podem fazer o curso de Gestão de Carreira gratuitamente e participar de feiras de recrutamento exclusivas (Recruiting Day). Não deixe de conferir também a nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos materiais sobre essa área tão importante no mercado.Leia mais no blog DH:+ Departamento de carreiras: 95% de empregabilidade na Digital House+ De olho no novo consumidor Digital First+ Inovação: como reinventar a minha empresa?E aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)