A análise de dados é usada para coletar insights profundos sobre as preferências e hábitos de uso de cada cliente em tempo real. Com isso, utilizando as melhores ferramentas de análise de dados, as empresas podem tomar decisões estratégicas e táticas de negócios e operacionais com base em dados.
A maioria das empresas é orientada por métricas; elas têm indicadores-chave de desempenho definidos para analisar. Por isso, todos os processos são orientados por dados, e não apenas para definir os KPIs.
Atualmente, a análise de dados está remodelando as operações de negócios e permitindo novos fluxos de receita em toda a economia global.
Viu só?
Dados são a chave para o sucesso de qualquer campanha. São valiosos e ajudam as empresas a descobrir novos insights e prever o futuro a partir dele. Quando falamos de Marketing por Dados não existe “achismo”. Você nunca pode levar a sua opinião em uma conversa baseada em dados. Eles são precisos, únicos e 100% confiáveis. E por isso iremos te mostrar as melhores ferramentas para análise de dados.
Descubra agora quais as ferramentas para ter acesso à análise desses dados:
DataMelt
O DataMelt é um software gratuito para análise e visualização de dados. Este programa multiplataforma combina a simplicidade das linguagens de script, como Python, Ruby, Groovy (e outras), com o poder de centenas de pacotes Java.
Ele opera no conceito do pipeline de dados modulares e oferece vários componentes de aprendizado de máquina e mineração de dados integrados.
Ele analisa cientificamente cada números e revela resultados surpreendentes. Realmente, uma das melhores ferramentas de análise de dados.
Recursos mais avançados exigem uma licença de desenvolvedor ou comercial.
Orange
É uma plataforma de análise em que os usuários podem extrair dados via programação visual ou scripts Python em uma janela de terminal.
Ele possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [software] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization).
É similar ao Azure Machine Learning onde você seleciona e arrasta os componentes. Possui uma programação visual para análise exploratória de dados e visualização interativa dos dados.
Esse software também faz a extração de dados de outras ferramentas, como, por exemplo:
• Planilhas Google
• Microsoft Excel
• Arquivos CSV
• Arquivos JSON
• Arquivos estatísticos
• Arquivos espaciais
• Conectores de dados da Web e OData.
Linguagem R
A linguagem R foi criada com base na linguagem de programação S, criada na década de 70. Esse é um software de análise de dados para quem já conhece códigos de programação. As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.
As soluções com base em scripts fornecem resultados mais consistentes e confiáveis do que os fluxos de trabalho tradicionais, que requerem uma grande quantidade de interações manuais com uma interface gráfica de usuário.
Atualmente a linguagem R é mais usada para manipulação de conjuntos de dados de tamanho médio, análises estatísticas e produção de documentos e apresentações centradas em dados.
MATLAB
Ele é um software interativo de alta performance voltado para o cálculo numérico. O MATLAB integra análise numérica, cálculo com matrizes, processamento de sinais e construção de gráficos em ambiente fácil de usar onde problemas e soluções são expressos somente como são escritos matematicamente, ao contrário da programação tradicional.
Além da análise de dados, o MATLAB também é recomendado para o desenvolvimento de algoritmos. Entre as suas várias funcionalidades, o MATLAB permite que o usuário possa acessar dados de várias origens e formatos. Tudo isso pode ser analisado em um único ambiente integrado. Além disso, ele possibilita programar algumas atividades específicas, como, por exemplo, manipulação de dados perdidos e limpeza de dados.
SAS
SAS, ou “Statistical Analysis System”, é uma empresa pioneira em Business Intelligence e de uma família de softwares gerenciadores de bancos de dados. É uma das plataformas de análise de dados mais conhecidas do planeta.
É uma ferramenta paga, mas que vale o investimento, a SAS oferece várias funcionalidades interessantes, tais como alternativas para utilizar a sua própria interface (GUI) ou elaborar scripts para análises mais avançadas.
O programa trabalha com quatro ações básicas sobre os dados: Acessar, Manipular, Analisar e Apresentar. Pode ser instalado em diversos ambientes operacionais disponíveis no mercado, possuindo portabilidade de programas e arquivos para qualquer um desses ambientes.
Uma vantagem dela é a possibilidade do usuário testá-la gratuitamente.
Google Analytics
O Google Analytics é um serviço de análise da web que fornece estatísticas e ferramentas analíticas básicas para otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) e fins de marketing. O serviço faz parte da Google Marketing Platform e está disponível gratuitamente para qualquer pessoa com uma conta do Google
O Google Analytics usa um código JavaScript para coletar informações de sites. Dessa forma, o Analytics registra uma visita cada vez que um usuário visualiza uma página com o código do Google Analytics. No caso de aplicativos para dispositivos móveis, é necessário adicionar um código adicional a cada “atividade” que se deseja acompanhar
Como usar o Google Analytics?
1: Crie uma conta do Google Analytics.
2: Adicione o nome, o URL e o setor do site que deseja acompanhar.
3: Adicione uma vista à sua página.
4: Adicione seu código de rastreamento diretamente após a tag head do seu site.
5: Visite o portal do GA e verifique se o código está funcionando.
Até quem não atua na área de análise de dados em algum momento na vida já ouviu falar nessa ferramenta gratuita do Google. Basicamente o Google Analytics atua como um serviço de análise que permite o rastreamento e geração de relatórios, sendo muito útil para quem gerencia um site ou um blog.
Dica:
Como construir uma empresa baseada em dados?
• Defina e examine metas com dados.
• Permita que todos em sua empresa usem dados diariamente.
• Defina a direção e a estratégia da empresa usando dados.
• Aja de acordo com as previsões do futuro.
• Crie análises com diversos grupos de pessoas.
• Tome todas as decisões com uma cultura baseada em evidências.
Quer uma análise de dados completa para sua marca? Conte com os profissionais da W51. Somos experts em análises de dados.
