Descriptive Analytics
Não existem “analíticas universais” que sirvam todos os casos. Tradicionalmente, as ferramentas analíticas têm funcionado de forma reativa. Ferramentas que permitiam a geração de relatórios ou visualizações do "que aconteceu no passado", mas que não davam quaisquer pistas sobre possíveis oportunidades de negócio ou problemas que pudessem surgir no futuro. Isto pôs em evidência a necessidade de evoluir das Analíticas Descritivas para as Analíticas Preditivas nos processos analíticos. Das analíticas lineares, num ambiente controlado, às analíticas aplicadas a um ambiente real muito menos estruturado: Data Science Analytics.
O que é a Analítica Descritiva? É a técnica analítica mais básica, e ainda hoje é utilizada por 90% das empresas. Este tipo de analítica responde à pergunta O que aconteceu? — analisa os dados históricos e os dados recolhidos em tempo real para gerar Insights sobre como funcionavam as estratégias empresariais do passado, por exemplo, uma campanha de marketing.
Objetivo: Identificar as causas do sucesso ou do fracasso passado, a fim de compreender como podem afetar o futuro.
Baseia-se em: Funções agregadas padrão de bases de dados. Requerem um nível básico de matemática.
Exemplos: Estes tipos de métricas são utilizados para social analytics e são o resultado de operações aritméticas básicas (tempo médio de resposta, percentagem de visualizações de página, etc.). Número de seguidores, likes, posts, fãs...
Aplicação: Utilizar as ferramentas do Google Analytics para analisar se uma campanha promocional funcionou bem ou não, utilizando parâmetros básicos, tais como o número de visitas de uma página.
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