Quando a empresa de pesquisa Gartner perguntou aos líderes de negócios, qual tecnologia tem o maior potencial para mudar sua organização, 81% disseram análise avançada e ciência de dados. Não é difícil perceber por que essa é uma das palavras-chave do nosso tempo. Mas o que exatamente é ciência de dados e por que ela é tão importante?
Conjuntos de informações brutas são mantidos em armazéns de dados e qualquer outro conjunto de fontes de dados por toda a empresa. Mas o que realmente nos interessa é o significado por trás dos bits e bytes.
Análise Descritiva: Esse tipo de análise usa agregação de dados para responder às perguntas "o que é isso?" ou “o que aconteceu?”. Ele descreve os dados de maneira significativa e permite que as empresas aprendam com o passado e entendam como certos comportamentos influenciam os resultados.
Análise Preditiva: Através de modelos estatísticos e técnicas de previsão, a análise preditiva procura fornecer uma resposta para a pergunta "o que poderia acontecer?". O objetivo é obter insights e estimativas acionáveis relacionadas à probabilidade de um resultado futuro.
Análise Prescritiva: análise prescritiva usa algoritmos de otimização e simulação para responder à pergunta "o que devemos fazer?". Isso sugere que você pode confiar tanto em seu algoritmo que permitirá que ele tome decisões por você. Embora isso possa soar como ficção científica, isso já está acontecendo o tempo todo. As recomendações da Amazon, por exemplo, são completamente automatizadas e não requerem nenhuma entrada humana.Todo problema, não importa se simples ou complexo, pode ser colocado em uma das cinco categorias a seguir para obter insights orientados a negócios:
Para obter o significado dos dados através de data science, você precisará:
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