Não há como negar: quem é iniciante e acabou de entrar no mundo dos negócios pode achar um pouco confuso a maioria dos assuntos da área, um exemplo são os vários tipos de variáveis — o que é totalmente compreensível. Alguns temas são mais fáceis do que parecem ser e, com o tempo, você dominará esses conhecimentos. As variáveis são informações ou características que se deseja medir em um determinado grupo de pessoas durante a pesquisa de mercado ou em uma análise de dados. Por isso, neste post, vamos explicar de forma descomplicada o que são variáveis, seus diferentes tipos e séries, além de mostrar como esses conceitos podem ser essenciais para o seu sucesso. Confira!
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- Quais são os tipos de variáveis em análise de dados?
- O que é variável quantitativa?
- 1. Variável discreta
- 2. Variável contínua
- O que é variável qualitativa?
- 1. Variável nominal
- 2. Variável ordinal
- 3. Variável dicotômica
- 4. Variável politômica
- Quais são os tipos de séries e análise de dados?
- Outros tipos de variáveis
- 1. Variável independente
- 2. Variável dependente
- 3. Variável moderadora ou mediadora
- Qual a importância da classificação correta dos tipos de variáveis?
- Dominação de tipos de variáveis e séries: por que é tão importante?
Quais são os tipos de variáveis em análise de dados?
O conceito das variáveis é simples, porém pode assustar alguns, pois elas surgiram da área da Estatística. Para entender o processo de como elas funcionam, é necessário saber que existem dois grupos: variável quantitativa e qualitativa. Confira:
O que é variável quantitativa?
A variável quantitativa foi criada para explicar quantidades numéricas e é o valor ou característica específica de uma variável que se busca analisar em um estudo. Ela se divide em 2 grupos:
1. Variável discreta
Esse grupo corresponde aos números sem decimais, ou seja, aos números inteiros ou naturais. A variável discreta é usada somente quando a pessoa quer saber o valor exato de algo. Exemplo: A sua casa possui quantos banheiros? Resposta: 3.
2. Variável contínua
Já no grupo da variável contínua, os números correspondem por decimais, ou seja, são separados por vírgulas. A seguir, um exemplo de pergunta para esse grupo: Qual é a sua altura? Resposta: 1,86.
O que é variável qualitativa?
Tecnicamente, as variáveis qualitativas são representadas por palavras e trabalhadas com uma qualidade, sendo o oposto do que foi visto anteriormente com o outro grupo. Aqui, ela também é dividida em 2 grupos:
1. Variável nominal
Não existe hierarquia entre possíveis categorias, como gênero, idade, estado civil ou de quem fica em último e de quem fica em primeiro. Exemplo: Não há diferença entre quem possui uma doença e quem não possui uma doença.
2. Variável ordinal
Esse tipo é uma variação da anterior, uma vez que ela hierarquiza uma ordem de acordo com as características do grupo. Organizar dessa forma é ótimo para permitir um nível profundo no estudo aplicado e facilita o detalhamento da pesquisa de mercado em um futuro próximo. Exemplo: Título dos indivíduos: sem graduação, graduado, mestre, doutor e pós-doutor.
3. Variável dicotômica
A variável dicotômica se classifica na correspondência de somente uma resposta entre duas alternativas — nesse caso, não é possível que quem responde escolha mais de uma opção. Exemplo desse tipo: Você vive na área rural ou na área urbana? Resposta: área urbana.
4. Variável politômica
Esse tipo de variável é totalmente ao contrário da anterior. Aqui, há várias opções para apenas uma resposta. Confira um exemplo: A marca do seu carro é Fiat, Toyota, Volkswagen, Hyundai ou Chevrolet? Resposta: Toyota.
Quais são os tipos de séries e análise de dados?
Para uma análise de dados precisa, é importante que os tipos de séries sejam levados em conta, sendo elas as categóricas, geográficas e temporais:
- Séries categóricas: essa série representa estatísticas que podem ser separadas em categorias específicas, como setores de mercado e tipos de produtos;
- Séries geográficas: como o nome já diz, esse grupo abrange localizações geográficas diferentes, como os dados por localidade;
- Séries temporais: com vendas mensais ou anuais, a série temporal é aquela em que os dados são recolhidos e registrados em intervalos regulares de tempo.
Outros tipos de variáveis
Existem outros tipos de variáveis, porém é essencial saber que as variáveis mais comuns são classificadas em qualitativas e quantitativas, como visto anteriormente. Para maior conhecimento, também pode acontecer uma classificação com outros tipos de variáveis que não estão em análise. Entenda:
1. Variável independente
Esse tipo de variável pode sofrer alterações ao longo do estudo e está relacionado a fatores que podem ser controlados pelo mercado, como o preço dos produtos, a realização de promoções e a contribuição de elementos no resultado.
2. Variável dependente
As variáveis dependentes são desdobramentos das independentes. Um exemplo disso é o aumento na conversão de compras, grande quantidade de transações, lucro e inflação.
3. Variável moderadora ou mediadora
Atuando entre a independente e a dependente, a variável moderadora acaba sendo influenciada por essas duas classes. Para exemplificar, esse tipo de variável é usado quando o objetivo do estudo é compreender melhor a postura do cliente, assim como as intenções por trás da sua compra.
Qual a importância da classificação correta dos tipos de variáveis?
Primeiramente, conseguir identificar da forma correta o tipo de variável em foco e sua série é indispensável para executar técnicas precisas de análise de dados e fazer com que o seu estabelecimento tenha inteligência de mercado. Essa identificação reflete positivamente em todas as etapas do processo, desde a coleta e validação dos dados até a escolha das técnicas de modelagem e apresentação dos resultados por meio de uma visualização clara e eficaz. Em segundo lugar, a relação entre séries e variáveis faz com que a identificação de padrões e tendências nos dados forneça insights para uma possível tomada de decisão importante. Quando há o entendimento de que esses dois grupos estão interligados, é possível utilizar técnicas específicas para elevar a eficiência da análise de dados a outro nível. Em resumo:
- Executar boas técnicas de visualização de dados, modelagem e tratamento;
- Certificar-se de que a popularidade e a precisão da análise de dados aconteçam;
- Extrair os insights mais importantes e explorar da melhor maneira os dados disponíveis para que a tomada de decisão seja precisa.
Dominação de tipos de variáveis e séries: por que é tão importante?
Para obter uma análise de dados efetiva e consistente, é primordial dominar os tipos de variáveis e séries. Essas duas práticas são essenciais para resultados relevantes e lucrativos. Com a expertise de saber extrair insights importantes para o negócio, a recompensa na tomada de decisão das organizações será um sucesso. Entender os tipos diferentes de variáveis e séries pode fazer com que a sua análise de dados seja satisfatória. Identificar e aplicar os tipos de variáveis é fundamental para realizar análises detalhadas e entender de forma mais precisa as tendências e padrões que se manifestam nos dados. Se você gostou do post, não deixe de explorar o blog da Serasa Experian para encontrar as melhores soluções para entender melhor essas análises. Agora, que tal conferir mais sobre inteligência artificial e como ela pode potencializar o seu negócio? Acesse!
