Como limpar e preparar dados como um profissional?

1 Identificar problemas de qualidade de dados

O primeiro passo na limpeza e preparação de dados é avaliar a qualidade dos seus dados. Você precisa identificar quaisquer problemas que possam afetar sua análise, como valores ausentes, valores atípicos, duplicatas, inconsistências, erros ou dados irrelevantes. Você pode usar várias ferramentas e métodos para explorar e visualizar seus dados, como estatísticas de resumo, histogramas, gráficos de caixa, gráficos de dispersão ou mapas de calor. Isso pode ajudá-lo a identificar padrões, tendências ou anomalias em seus dados.

2 Manipular valores ausentes

A falta de valores é um dos problemas de qualidade de dados mais comuns. Eles podem ocorrer devido a vários motivos, como erros de entrada de dados, problemas de coleta de dados ou erros de processamento de dados. A falta de valores pode afetar os resultados da análise, pois podem introduzir vieses, reduzir a precisão ou causar erros. Você precisa decidir como lidar com valores ausentes, dependendo do contexto e da quantidade de dados ausentes. Você pode optar por excluir, ignorar ou imputar valores ausentes. Excluir significa remover linhas ou colunas com valores ausentes. Ignorar significa deixar os valores faltantes como estão. Imputar significa substituir os valores faltantes por algumas estimativas, como média, mediana, moda ou um modelo de regressão.

4 Padronizar e normalizar dados

Padronizar e normalizar dados são duas técnicas que podem ajudá-lo a melhorar a comparabilidade e a escalabilidade de seus dados. Padronizar significa transformar seus dados em um formato ou unidade comum, como converter moedas, datas ou fusos horários. Normalizar significa transformar seus dados em um intervalo ou escala comum, como dividir pelo valor máximo, aplicar um logaritmo ou usar um z-score. Essas técnicas podem ajudá-lo a reduzir o impacto de diferentes escalas, unidades ou intervalos nos resultados da análise.

5 Mesclar e remodelar dados

Mesclar e remodelar dados são duas técnicas que podem ajudá-lo a criar conjuntos de dados mais abrangentes e flexíveis. Mesclar significa combinar dois ou mais conjuntos de dados em um, com base em algumas variáveis ou chaves comuns. Remodelar significa alterar a estrutura ou o layout do conjunto de dados, como pivotar, fundir ou empilhar. Essas técnicas podem ajudá-lo a integrar e organizar seus dados de diferentes maneiras, dependendo de suas metas de análise e perguntas.

6 Validar e documentar dados

A última etapa na limpeza e preparação de dados é validar e documentar seus dados. Você precisa verificar se seus dados são precisos, consistentes e completos, e se atendem aos seus requisitos e expectativas de análise. Você pode usar várias ferramentas e métodos para validar seus dados, como criação de perfil de dados, auditoria de dados ou teste de dados. Você também precisa documentar seus dados, como a origem, a qualidade, as transformações e as suposições. Você pode usar várias ferramentas e métodos para documentar seus dados, como metadados, dicionários de dados ou comentários. Essas etapas podem ajudá-lo a garantir a confiabilidade e a reprodutibilidade de seus dados e análises.

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?