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Data Analytics e Tratamento Estatístico de Dados

A Siqueira Campos tem atuado desde a sua fundação no tratamento estatístico de dados e em Data Analytics, atuando desde técnicas estatísticas clássicas, com estatística descritiva e inferência estatística a modelos sofisticados utilizando extensivamente métodos estatísticos e computacionais.

“Analítica é o uso extensivo de dados, análise estatística exploratória, modelos preditivos e gerenciamento baseado em fatos para direcionar decisões e ações.”

Thomas Davenport

Data analytics é a análise de um grande conjunto de dados, através de um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados, com o objetivo de descobrir informações úteis, que apoiam a tomada de decisão.

A principal utilidade da data analytics é a análise preditiva, que engloba uma variedade de técnicas de estatística, modelagem, aprendizado de máquina e mineração de dados para analisar os fatos atuais e históricos, identificando padrões ou eventos desconhecidos, permitindo fazer previsões sobre o futuro.

Nos negócios, os modelos preditivos exploram padrões encontrados em dados históricos e transacionais para identificar riscos e oportunidades. Os modelos capturam os relacionamentos entre muitos fatores, permitindo a avaliação de risco, ou oportunidade, associado a um determinado conjunto de condições. Atualmente, são utilizados por empresas de seguro, cartões de crédito, seguradoras, seguradoras de saúde, universidades, empresas de telecomunicações, bancos e redes de varejo.

Na aplicação do data analytics, a Siqueira Campos utiliza o modelo CRISP-DM, que tem os seguintes passos:

  • 1 – Escolha da questão ou pergunta apropriada para o negócio.
  • 2 - Coleta, entendimento e preparação dos dados.
  • 3 - Tratamento dos dados preparados com ferramentas de análise (estatísticas/computacionais) ou com a utilização de algoritmos em banco de dados.
  • 4 - Implantação do modelo, integração de relatórios ou aplicação lógica.

A Siqueira Campos auxilia sua empresa através de consultoria para a implantação e utilização dos modelos preditivos, utilizando tanto softwares comerciais, como softwares livres, tornando o custo extremamente atrativo.

Técnicas mais comuns em Data Analytics e Analítica Preditiva:

  • Classificação: Prever uma classe de um item.
  • Clustering: Encontrar grupos que tenham afinidades naturais (segmentação).
  • Associação: Verificar o que ocorre em conjunto, "Market Basket"
  • Detecção de Desvio: Encontrar mudanças ou outliers, bastante utilizada para detecção de fraudes.
  • Séries Temporais e estimativas: Prever os valores futuros.
  • Análise de Link: Encontrar relações.
  • Mineração em Web e texto: Extrair informações a partir de dados não estruturados.

Como podemos auxiliá-lo:

  • Data Mining
  • Aplicação de métodos estatísticos para marketing (Conjoint Analysis, Análise da elasticidade preço da demanda)
  • Análise de fator, Análise de componentes principais, Análise de discriminante, Cluster analysis e Análise de regressão múltipla.
  • Previsão (forecast).
  • Definição de tamanhos amostrais.
  • Implantação de controle estatístico de processo.
  • Execução de planejamento de experimentos.
  • Análise Multivariada.
  • Estatística não paramétrica.
  • Análises de confiabilidade e sobrevivência.
  • Bioestatística.
  • Quimiometria ( aplicação de métodos estatísticos para análise de dados químicos).

Consulte o catálogo para os treinamentos de Estatística disponíveis.

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