No universo da análise de dados, entender qual tipo de análise usar em cada situação é essencial para transformar informação em estratégia. Neste artigo, explico de forma simples e prática as diferenças entre os quatro principais tipos de análise: Descritiva, Diagnóstica, Preditiva e Prescritiva — e quando utilizar cada uma.

📊 Análise Descritiva: O que aconteceu?
A análise descritiva é o primeiro passo. Ela organiza e resume dados do passado para que possamos entender comportamentos, tendências e padrões.

Exemplos de uso:

 

Número de acessos em um site no último mês.
Produtos mais vendidos em determinado período.
Média de tempo que usuários passam em uma página.
Quando usar:
Ideal para relatórios, dashboards e apresentações de resultados. É a base para qualquer análise posterior.

🔎 Análise Diagnóstica: Por que aconteceu?
Depois de entender o “o que”, é hora de investigar o “porquê”. A análise diagnóstica busca as causas por trás de um resultado específico.

Exemplos de uso:

 

Por que as vendas caíram no último trimestre?
O que motivou o aumento de cancelamentos?
Qual fator influenciou a alta taxa de rejeição em uma landing page?
Quando usar:
Em situações que exigem investigação para melhorar processos, estratégias e experiências do usuário.

🔮 Análise Preditiva: O que pode acontecer?
Com base em dados históricos e técnicas estatísticas, a análise preditiva aponta prováveis cenários futuros. É muito usada para apoiar o planejamento estratégico.

Exemplos de uso:

 

Previsão de vendas para os próximos meses.
Identificação de clientes com risco de churn.
Estimativa de cliques em uma campanha digital.
Quando usar:
Na antecipação de comportamentos e tendências, para tomar decisões proativas.

🧭 Análise Prescritiva: O que devemos fazer?
A análise prescritiva recomenda ações com base em dados. Ela considera múltiplos cenários e propõe o melhor caminho para atingir os objetivos definidos.

Exemplos de uso:

 

Qual canal investir para maior retorno de campanha?
Qual desconto aplicar para reter um cliente?
Qual sequência de conteúdos aumenta a conversão?
Quando usar:
Para tomada de decisões automatizadas, estratégias personalizadas e otimização de recursos.

Cada tipo de análise responde a uma pergunta específica — e juntas, elas formam um ciclo completo de inteligência de dados. No meu trabalho, utilizo essas abordagens de acordo com o objetivo de cada projeto, sempre priorizando decisões fundamentadas e resultados eficientes.