Quais são os principais passos para limpar efetivamente os dados para a tomada de decisões?

1 Defina seus objetivos

Antes de começar a limpar seus dados, você precisa ter uma ideia clara do que deseja alcançar com eles. Quais são as perguntas que você quer responder, as hipóteses que deseja testar ou os insights que deseja gerar? Como você medirá a qualidade e a relevância de seus dados? Quais são os critérios para manter, descartar ou modificar seus dados? Definir seus objetivos ajudará você a se concentrar nos aspectos mais importantes de seus dados e evitar o desperdício de tempo ou recursos com dados irrelevantes ou redundantes.

2 Explore seus dados

O próximo passo é se familiarizar com seus dados e entender sua estrutura, conteúdo e características. Você pode usar várias ferramentas e técnicas para explorar seus dados, como estatísticas descritivas, visualizações, resumos ou exemplos. Explorar seus dados ajudará você a identificar os tipos, formatos, fontes e intervalos de seus dados, bem como quaisquer problemas potenciais, como valores ausentes, duplicatas, outliers ou anomalias. Explorar seus dados também ajudará você a descobrir quaisquer padrões, tendências ou relacionamentos que possam informar sua análise ou tomada de decisão.

3 Limpe seus dados

A etapa central do processo é limpar seus dados de acordo com seus objetivos e os problemas que você identificou na etapa anterior. A limpeza dos dados pode envolver diferentes ações, como excluir, substituir, transformar ou imputar os dados. Por exemplo, talvez você queira excluir linhas ou colunas irrelevantes ou duplicadas, substituir quaisquer valores incorretos ou inconsistentes pelos corretos, transformar quaisquer dados categóricos ou numéricos em um formato ou escala comum ou imputar quaisquer valores ausentes com a média, mediana, modo ou um valor personalizado. Você pode usar várias ferramentas e métodos para limpar seus dados, como Excel, Python, R ou SQL.

4 Valide seus dados

Depois de limpar seus dados, você precisa validá-los para garantir que eles atendam aos seus padrões de qualidade e relevância e que não contenham erros ou inconsistências. Você pode usar várias ferramentas e técnicas para validar seus dados, como verificar as estatísticas de resumo, visualizar as distribuições, comparar as amostras ou aplicar as regras ou critérios definidos na primeira etapa. Validar seus dados ajudará você a confirmar que seus dados estão prontos para análise ou tomada de decisão e que não introduzem nenhum viés ou distorção.

5 Documente seus dados

A etapa final é documentar seus dados e as etapas que você tomou para limpá-los. Documentar seus dados significa criar um registro das fontes, formatos, tipos, intervalos e valores de seus dados, bem como as ações, métodos, ferramentas e motivos para limpar seus dados. Documentar seus dados ajudará você a acompanhar as alterações feitas em seus dados, explicar e justificar suas escolhas e suposições e compartilhar e reutilizar seus dados com outras pessoas. Você pode usar vários formatos e plataformas para documentar seus dados, como planilhas, blocos de anotações, relatórios ou repositórios.

6 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?