Análise Estatística

Olhe ao seu redor. A estatística está em todos os lugares.

O campo da estatística toca nossas vidas de inúmeras maneiras. Desde as nossas tarefas diárias até a gestão das grandes cidades, os efeitos da estatística estão por toda parte.

Definindo análise estatística

O que é análise estatística? É a ciência de coletar, explorar e apresentar grandes quantidades de dados para descobrir padrões e tendências subjacentes. Estatísticas são aplicadas todos os dias – em pesquisas, indústrias e governos – para tornar a tomada de decisão um processo mais científico. Por exemplo:

Fabricantes usam estatísticas para produzir tecidos com qualidade, promover a indústria da aviação e ajudar os guitarristas a compor boas músicas;
Pesquisadores mantêm as crianças saudáveis ao aplicar a estatística na análise de dados da produção de vacinas virais, o que garante consistência e segurança;
Empresas de telecomunicação fazem uso da estatística para otimizar os recursos da rede, melhorar o serviço e reduzir a rotatividade de clientes ao obter uma maior percepção dos requisitos de seus assinantes;
Agências governamentais do mundo inteiro confiam nas estatísticas para obter uma visão nítida de seus países, negócios e pessoas.

Olhe ao seu redor. Do tubo de pasta de dente em seu banheiro aos aviões que voam sobre sua cabeça, você encontra centenas de produtos e processos que foram melhorados com a estatística.

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Mais sobre análise estatística

A estatística é tão única que ela engloba desde pesquisas sobre diagnósticos médicos e análises de marketing à longevidade de uma lâmpada. É um campo divertido, porque você realmente pode fazer várias coisas diferentes com ele.

Besa Smith
Presidente e Cientista Sênior
Analydata

Computação estatística

Métodos tradicionais de análise estatística – da amostragem de dados à interpretação dos resultados – têm sido usados por cientistas há milhares de anos. Mas o volume de dados de hoje torna a estatística ainda mais valiosa e poderosa. Algoritmos avançados, computadores poderosos e o armazenamento de baixo custo estão levando a um aumento no uso de estatística computacional.

Esteja você trabalhando com grandes volumes de dados ou executando permutações múltiplas em seus cálculos, a estatística computacional tornou-se essencial para os estatísticos. Práticas populares de estatística computacional incluem:

Programação estatística – das análises de variância e regressão linear tradicionais a métodos exatos e técnicas de visualização estatística, a programação estatística é essencial para tomar decisões baseadas em dados em qualquer setor;
Econometria – modelagem, forecasting e simulações de processos de negócios para realizar planejamentos estratégico e tático melhores. Esse método aplica a estatística à economia para prever tendências futuras;
Pesquisa de operações – identifica as ações que produzirão os melhores resultados – com base em muitas opções e resultados possíveis. Agendamento, simulação e processos de modelagem relacionados são usados para otimizar os processos de negócios e os desafios de gerenciamento;
Programação matriz – técnicas computacionais poderosas para implementar seus próprios métodos estatísticos e análises de dados exploratórias, usando algoritmos de operação de linha;
Visualização estatística – análises estatísticas rápidas e interativas, e capacidades exploratórias em uma interface visual podem ser usadas para entender dados e construir modelos;
Melhoria de qualidade estatística – uma abordagem matemática para rever as características de qualidade e segurança em todos os aspectos da produção.

Carreiras em análise estatística

Com todo mundo desde o The New York Times ao Economista-Chefe do Google, Hal Varian, proclamando que a estatística é a última tendência em carreira, como argumentar? Mas por que tanto se fala sobre carreiras em análise estatística e ciência de dados? Pode ser pela falta de profissionais analíticos treinados. Ou pode ser pela demanda por quem possa gerenciar as mais recentes possibilidades do big data. Ou talvez seja pela emoção de aplicar conceitos matemáticos para fazer a diferença no mundo.

Se você perguntar aos estatísticos qual foi seu primeiro incentivo na análise estatística, você ouvirá várias histórias que começam com a coleção de alguma coisa quando eram crianças. Ou ao aplicar estatísticas para vencer mais partidas de Axis & Allies. Muitas vezes, são essas primeiras paixões que os levam ao campo da estatística. Quando adultos, essas paixões podem transitar para a força de trabalho como um amor por análise e raciocínio, onde elas são aplicadas a tudo desde a influência de amigos nas decisões de compra até o estudo de espécies ameaçadas ao redor do mundo.

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