Análise descritiva é um estágio preliminar do processamento de dados que cria um resumo dos dados históricos para produzir informações úteis e possivelmente preparar os dados para análise posterior.
Agregação de dados e métodos de mineração de dados organizam os dados e tornam possível identificar padrões e relacionamentos nos mesmos que de outra forma não seriam visíveis. Consultas, relatórios e visualização de dados podem ser aplicados para produzir mais informações.
Análise descritiva às vezes é dito para fornecer informações sobre o que aconteceu. Você pode ver, por exemplo, um aumento nos seguidores do Twitter após um determinado tweet. A análise diagnóstica é uma análise mais profunda dos dados para tentar compreender as causas dos eventos e comportamentos. diz-se que a análise preditiva, que é usada para identificar probabilidades e tendências futuras, fornece informações sobre o que pode acontecer no futuro. Prescriptive analytics is applied to try to identify the best outcome to events, given the parameters, and suggest decision options to best take advantage of a future opportunity or mitigate a future risk.
Here’s a summary of the stages of data analysis:
Descriptive analytics: What happened?
Diagnostic analytics: Why did it happen?
Predictive analytics: What could happen in the future?
Prescriptive analytics: How should we respond to those potential future events?