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Uma equipe do governo federal está utilizando ferramentas de Big Data para analisar os ...
Uma equipe do governo federal está utilizando ferramentas de Big Data para analisar os padrões de engajamento digital da população com campanhas de utilidade pública promovidas pelos ministérios. O objetivo é compreender quais fatores aumentam a efetividade dessas campanhas nas redes sociais, como cliques em links, curtidas, compartilhamentos e comentários positivos.
A base de dados analisada inclui milhões de registros provenientes de diferentes fontes: interações em redes sociais, dados demográficos anonimizados, horários de publicação, características das postagens e conteúdos associados a cada campanha.
Sabe-se que, em pesquisas como essa, é comum serem utilizadas diferentes análises (descritiva, preditiva, prescritiva, diagnóstica ou exploratória) de acordo com os objetivos e a maturidade dos dados disponíveis. Porém, nesse momento, após analisar o desempenho passado de campanhas similares e identificar padrões temporais e temáticos, a equipe deseja usar esses padrões para planejar melhor as futuras postagens e sugerir ações que ampliem o alcance e a interação com o público.
Diante do contexto apresentado, nesse momento, o tipo de análise a ser utilizado pela equipe corresponde à:
A
análise prescritiva, para propor ajustes estratégicos baseados em padrões detectados anteriormente;
B
análise descritiva, para medir a quantidade de postagens feitas em cada rede social ao longo do tempo;
C
análise preditiva, para identificar os motivos que levaram ao baixo desempenho de campanhas anteriores;
D
análise exploratória, para investigar sentimentos expressos nas interações do público sem objetivo definido;
E
análise diagnóstica, para recomendar o horário ideal de postagem com base na taxa de engajamento histórica.