Como você pode limpar estruturas de dados complexas, como gráficos e redes?

1 Identificar problemas de qualidade de dados

A limpeza de dados começa com a identificação dos problemas de qualidade de dados que afetam seus gráficos e redes, como dados ausentes ou incompletos, dados duplicados ou inconsistentes, outliers ou anomalias e dados irrelevantes ou barulhentos. Esses problemas podem ser causados por erros na coleta ou integração de dados e podem levar a valores ou padrões extremos ou incomuns. É importante identificar e remover esses problemas para evitar introduzir viés ou ruído em seus resultados.

2 Explore e visualize dados

Explorar e visualizar seus gráficos e redes é uma etapa essencial para a limpeza de dados, para obter uma compreensão mais profunda de sua estrutura, propriedades e padrões. Bibliotecas Python como NetworkX, igraph ou graph-tool podem criar e manipular gráficos e redes, enquanto Matplotlib, Plotly ou Bokeh podem ser usadas para plotar e interagir com eles. Diagramas de ligação de nós ilustram os nós e arestas do gráfico ou da rede, enquanto as matrizes de adjacência mostram a presença ou ausência de arestas entre pares de nós. Medidas de centralidade indicam a importância ou influência de nós ou arestas no gráfico ou rede. Além disso, algoritmos de detecção de comunidade como modularidade, Louvain ou Girvan-Newman podem ser usados para detectar clusters ou agrupamentos de nós ou arestas no gráfico ou rede.

3 Lidar com dados ausentes ou incompletos

Imputar ou estimar valores ou atributos ausentes em gráficos e redes é possível com bibliotecas Python como sklearn, fancyimpute ou datawig. A imputação de média, mediana ou modo pode substituir os valores ausentes pela média, mediana ou modo do atributo ou rótulo correspondente. A imputação de vizinhos mais próximos de K pode usar a média ponderada dos vizinhos k mais próximos do nó ou borda correspondente. A imputação de fatoração matricial decompõe a matriz de adjacência do gráfico em duas matrizes de dimensões inferiores para reconstruir os valores faltantes. A imputação de rede neural de grafo usa um modelo de aprendizado profundo para aprender recursos e representações de nós e arestas para prever os valores faltantes.

4 Remover dados duplicados ou inconsistentes

Ao lidar com dados duplicados ou inconsistentes em gráficos e redes, você pode remover ou mesclar nós ou bordas duplicados ou conflitantes, com base em alguns critérios ou regras. Bibliotecas Python como pandas, dedupe ou recordlinkage podem ser usadas para aplicar diferentes métodos de remoção ou mesclagem, como correspondência exata, correspondência difusa e correspondência baseada em regras. Para correspondência exata, esse método identifica e remove nós ou bordas que têm exatamente os mesmos atributos ou rótulos, ou os mescla em um nó ou borda com os mesmos atributos ou rótulos. A correspondência difusa identifica e remove nós ou arestas que têm atributos ou rótulos semelhantes, mas não idênticos, com base em alguma medida de limite ou distância, ou os mescla em um nó ou borda com os atributos ou rótulos médios ou mais frequentes. A correspondência baseada em regras identifica e remove nós ou arestas que têm atributos ou rótulos conflitantes ou contraditórios com base em algum conhecimento de lógica ou domínio, ou os mescla em um nó com os atributos ou rótulos resolvidos.

5 Detectar e tratar outliers ou anomalias

Uma terceira maneira de lidar com outliers ou anomalias em gráficos e redes é detectá-los e tratá-los usando bibliotecas Python como scipy, sklearn ou pyod. Isso pode ser feito por meio de testes estatísticos, que testam a hipótese de que os valores ou padrões dos nós ou arestas são de uma determinada distribuição ou modelo e rejeitam aqueles que têm baixa probabilidade ou alto desvio. Os métodos de agrupamento agrupam os nós ou bordas em clusters com base em alguma medida de similaridade ou distância, enquanto os métodos de floresta de isolamento isolam os nós ou bordas dividindo aleatoriamente o espaço do recurso. Em ambos os casos, os outliers são identificados por seu comprimento de caminho curto, alto escore de isolamento ou distância dos centros de agrupamento.

6 Filtrar ou transformar dados irrelevantes ou barulhentos

Uma quarta maneira de lidar com dados irrelevantes ou barulhentos em gráficos e redes é filtrá-los ou transformá-los, com base em alguns critérios ou objetivos. Bibliotecas Python como numpy, scipy ou sklearn podem ser usadas para aplicar vários métodos de filtragem ou transformação, como seleção de recursos, extração de recursos e dimensionamento de recursos. A seleção de recursos seleciona os atributos ou rótulos mais relevantes ou informativos dos nós ou bordas, enquanto a extração de recursos extrai novos recursos ou representações dos nós ou bordas. O dimensionamento de recursos dimensiona ou normaliza os valores ou intervalos dos atributos ou rótulos dos nós ou bordas. Esses métodos são baseados em critérios como correlação, variância, informações mútuas, teste do qui-quadrado, análise de componentes principais, decomposição de valores singulares, incorporação de gráficos, dimensionamento min-max, padronização e dimensionamento robusto.

7 Veja o que mais considerar

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