Cinquenta anos atrás, as linhas entre “análise de dados” e “análise estatística” eram bastante claras. Mas, à medida que a análise dos dados evoluiu, essas linhas ficaram borradas. A diferença entre análise de dados e análise estatística é o que você verá agora. 

O que é “Análise de Dados”?

Os cientistas e estatísticos de dados geralmente definem “análise de dados” de maneiras diferentes.

Para um cientista de dados, a análise está analisando vastas quantidades de dados: inspecionando, limpando, modelando e apresentando-os de maneira não técnica a cientistas que não são de dados. A grande maioria dessa análise de dados é realizada em um computador.

Se você é estatístico, em vez de “vastas quantidades de dados”, normalmente possui uma quantidade limitada de informações na forma de uma amostra (isto é, uma parte da população); A análise dos dados é realizada nesta amostra, utilizando técnicas estatísticas rigorosas. 

Cientistas de dados e estatísticos usam dados para fazer inferências sobre coortes de consumidores, população em geral ou mercado-alvo. No entanto, a diferença entre análise de dados e análise estatística está clara na abordagem, eles abordarão a questão da análise de dados de maneira bastante diferente.

Um analista de dados terá várias ferramentas de ciência de dados a seu favor (por exemplo, linguagens de programação como Python e R, ou experiência com estruturas como Hadoop e Apache Spark) com as quais eles podem investigar os dados e fazer inferências.

Por outro lado, um analista estatístico geralmente usa técnicas matemáticas como teste de hipóteses, probabilidade e vários teoremas estatísticos para fazer inferências. 

Embora grande parte da análise de dados de um estatístico possa ser realizada com a ajuda de programas estatísticos como R, a análise é mais metódica e direcionada à compreensão de um aspecto específico da amostra de cada vez (por exemplo, a média, desvio padrão ou intervalo de confiança).

O  ciclo de vida dos dados é essencial para o fluxo de trabalho de dados na ciência de dados:

Você pode executar muitas etapas de análise de dados na ciência de dados com muito pouca base estatística: preparação de dados, transformação de dados.

O que é análise estatística?

É a ciência de explorar, coletar e demonstrar apresentar grandes volumes de dados para descobrir tendências e padrões subjacentes. As estatísticas são aplicadas todos os dias – em pesquisa, indústria e governo – para se tornar mais científico sobre as decisões que precisam ser tomadas. Por exemplo:

• Os fabricantes usam estatísticas para transformar a qualidade em lindissimos tecidos, para impulsionar a indústria aérea e auxiliar guitarristas a compor uma música bonita.

• Os pesquisadores mantêm as crianças saudáveis ​​usando estatísticas para analisar dados sobre a produção e uso de vacinas virais, o que vai garantir a segurança e a consistência.

• As empresas de comunicação usam as estatísticas para otimizar os serviços de rede e melhorar o recursos disponíveis e reduzir a rotatividade de clientes, obtendo uma maior compreensão dos requisitos do assinante.

• As agências governamentais de todo o mundo confiam nas estatísticas para uma compreensão clara de seus países, negócios e pessoas.

• Olhe a sua volta. Do tubo de creme dental no banheiro aos aviões voando acima, você vê diariamente centenas de produtos e processos que foram aprimorados com o uso de estatísticas.

• De um modo geral, a análise estatística é a ciência da descoberta de padrões e tendências nos dados, usando estatísticas. Observe que a palavra-chave aqui é “estatísticas”. 

Para realizar qualquer análise estatística, você precisa usar as estatísticas. Historicamente, apenas estatísticos usavam técnicas estatísticas nos dados. 

Mas, à medida que a ciência dos dados evoluiu, ela se misturou a muitas áreas que antes eram consideradas o domínio exclusivo do estatístico: visualização de dados, otimização, análise de alta dimensão, para citar apenas algumas.

A diferença entre análise de dados e análise estatística

Qualquer analista de dados competente terá uma boa compreensão das ferramentas estatísticas e alguns estatísticos terão alguma experiência com linguagens de programação como R, mesmo assim a diferença entre análise de dados e análise estatística exige antes de mais nada, a compreensão dos métodos de estatística.

Os métodos tradicionais de análise estatística – desde amostragem de dados até a interpretação de resultados, são utilizados há milhares de anos pelos cientistas. 

Mas os volumes de dados atuais tornam as estatísticas cada vez mais valiosas e poderosas. Armazenamento acessível, computadores poderosos e algoritmos avançados promoveram um aumento significativo na utilização de estatísticas computacionais.

Seja trabalhando com enormes quantidades de volumes de dados ou executando várias permutações de seus cálculos, a computação estatística se tornou essencial para o estatístico de hoje. 

As práticas de computação estatística mais populares que podemos destacar são:

Programação estatística – desde a tradicional análise de variância e regressão linear até as técnicas exatas de observação estatística, a programação estatística é fundamental em todos os campos, principalmente antes de tomar qualquer decisão baseada em dados.

Econometria – Modelagem, previsão e simulação de processos de negócios para melhor planejamento estratégico e tático. A economia aplica métodos de estatísticas para conseguir prever futuras tendências.

Pesquisa operacional – permite identificar quais ações produzirão os melhores resultados, com base em diversas alternativas opções e possíveis resultados. Os processos de agendamento, simulação e modelagem relacionados são usados ​​para otimizar processos de negócios e desafios de gerenciamento.

Programação matricial – Poderosas técnicas de computador utilizando algoritmos que são capaz de desenvolver métodos estatísticos próprios e analisar rapidamente um grande volume de dados.

Visualização estatística – Análise estatística interativa e rápida, e recursos exploratórios que podem ser usados ​​por meio de uma interface visual para entender dados e criar modelos.

Melhoria estatística da qualidade – Uma abordagem matemática para revisar as características de segurança e qualidade de todos os aspectos da produção.

Conclusão

O campo das estatísticas afeta nossas vidas de várias maneiras. Desde as rotinas diárias em nossas casas até o negócio de fazer funcionar as maiores cidades, os efeitos das estatísticas estão por toda parte.

Já a análise de dados lida diretamente ferramentas, programação, ciências exatas e é um método de análise em constante transformação.

A verdade é que tanto a análise de dados como a análise estatística se complementam e são fundamentais para a vida do homem moderno.