Como limpar conjuntos de dados grandes e complexos de forma rápida e precisa?

1 Defina seus objetivos

O primeiro passo para limpar seus dados é definir suas metas. O que você está tentando alcançar com sua análise? Que perguntas você quer responder? Quais variáveis você precisa medir? Como você usará seus dados para apoiar suas conclusões? Ao esclarecer seus objetivos, você pode restringir seu escopo e se concentrar nos dados relevantes. Você também pode definir critérios e padrões para a qualidade dos dados, como precisão, integridade, consistência e pontualidade.

2 Explore seus dados

O próximo passo é explorar seus dados. Isso significa familiarizar-se com a estrutura, o formato e o conteúdo de seus conjuntos de dados. Você pode usar estatísticas descritivas, visualizações e resumos para obter uma visão geral dos dados. Você também pode verificar possíveis problemas, como outliers, duplicatas, erros de digitação e anomalias. Explorar seus dados pode ajudá-lo a identificar as fontes, os tipos e a extensão dos erros em seus conjuntos de dados. Ele também pode ajudá-lo a decidir quais métodos de limpeza aplicar e como priorizá-los.

3 Transforme seus dados

O terceiro passo é transformar seus dados. Isso significa modificar, reorganizar ou combinar seus dados para facilitar a análise. Você pode usar várias técnicas, como filtrar, classificar, mesclar, dividir, agregar ou remodelar seus dados. Você também pode criar novas variáveis, categorias ou indicadores a partir de seus dados existentes. Transformar seus dados pode ajudá-lo a simplificar, padronizar e organizar seus dados. Ele também pode ajudá-lo a aprimorar, enriquecer ou expandir seus dados.

4 Valide seus dados

O quarto passo é validar seus dados. Isso significa verificar, verificar e confirmar que seus dados atendem aos seus critérios e padrões de qualidade. Você pode usar vários métodos, como regras, testes, verificações ou auditorias para validar seus dados. Você também pode comparar seus dados com outras fontes, benchmarks ou expectativas. Validar seus dados pode ajudá-lo a detectar, corrigir ou remover erros em seus dados. Ele também pode ajudá-lo a melhorar, otimizar ou refinar seus dados.

5 Documente seus dados

O quinto passo é documentar seus dados. Isso significa registrar, descrever e explicar seus dados e o processo de limpeza. Você pode usar várias ferramentas, como comentários, anotações, rótulos ou metadados para documentar seus dados. Você também pode usar controle de versão, backups ou logs para controlar suas alterações e revisões. Documentar seus dados pode ajudá-lo a se comunicar, compartilhar e reutilizar seus dados. Ele também pode ajudá-lo a justificar, apoiar e avaliar sua análise.

6 Automatize seus dados

A etapa final é automatizar seus dados. Isso significa usar scripts, ferramentas ou software para executar suas tarefas de limpeza de dados de forma automática ou semiautomática. Você pode usar várias linguagens, como Python, R, SQL ou Excel para automatizar seus dados. Você também pode usar várias bibliotecas, pacotes ou estruturas, como pandas, tidyverse ou OpenRefine para automatizar seus dados. Automatizar seus dados pode ajudá-lo a economizar tempo, esforço e recursos. Ele também pode ajudá-lo a aumentar a eficiência, precisão e consistência.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?