Quais são as melhores maneiras de verificar a precisão da fonte de dados?

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A qualidade e a confiabilidade dos dados são cruciais para qualquer projeto de análise técnica, seja ele envolvendo mercados financeiros, engenharia ou pesquisa científica. No entanto, nem todas as fontes de dados são igualmente confiáveis e algumas podem conter erros, vieses ou inconsistências que podem afetar seus resultados e conclusões. Como você pode verificar a precisão de suas fontes de dados e evitar possíveis armadilhas? Aqui estão algumas práticas recomendadas a serem seguidas.

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1 Verifique a fonte

A primeira etapa para verificar a precisão da fonte de dados é verificar a origem e a credibilidade do provedor de dados. Quem coletou, fez a curadoria e publicou os dados? Quais são suas qualificações, reputação e motivações? Quão transparentes e consistentes são eles sobre seus métodos de coleta e processamento de dados? Com que frequência eles atualizam e revisam seus dados? Você pode procurar pistas como citações, referências, credenciais, revisões e comentários para avaliar a qualidade e a confiabilidade da fonte.

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Sourav Toshniwal

CFA Level 2 Passed || NISM Certified- Research Analyst || SXC' 22
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Verifying the accuracy of data begins with assessing the credibility and reputation of the source. It's essential to evaluate whether the source is reputable, trustworthy, and authoritative in the field. Look for well-established organizations, institutions, or reputable individuals known for providing accurate and reliable information. Cross-reference the source with other reputable sources to ensure consistency and legitimacy.

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Gostei
Rajesh N

Accounts Payable | Reconciliations | Advanced Excel | Robotic Process Automation | ChatGPT & AI Tools | Prompt Engineering | Team Management
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To verify data source accuracy, it's essential to cross-reference information from multiple sources, assess the reputation and credibility of each source, evaluate the methodology used for data collection and analysis, seek corroboration from independent sources, consider the context in which the data was collected, check for updates or revisions to the data, and consult with subject matter experts for validation.

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Arslan Ali

Software Test Engineer | SQA & Automation Engineer | Selenium WebDriver | TestNG | Postman | Azure DevOps | JMeter | Manual Testing | Smoke Testing | JIRA | Postman | System Integration Specialist
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Compare data from the primary source with data from secondary or independent sources. If multiple sources corroborate the same information, it adds credibility to the accuracy of the data.

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2 Confira o formato

A segunda etapa para verificar a precisão da fonte de dados é verificar o formato e a estrutura dos dados. Como os dados são organizados, rotulados e armazenados? É fácil de acessar, ler e manipular? Segue algum padrão ou convenção? Ele tem algum valor ausente, duplicado ou corrompido? Você pode usar ferramentas como planilhas, bancos de dados ou editores de código para inspecionar e validar o formato e a estrutura dos dados. Você também pode usar data.head() ou data.cauda() comandos em Python ou R para exibir a primeira ou a última linha dos dados.

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Sourav Toshniwal

CFA Level 2 Passed || NISM Certified- Research Analyst || SXC' 22
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Examining the format of the data is crucial to ensure its accuracy and reliability. Verify that the data is presented in a clear, organized, and standardized format, free from inconsistencies or errors. Pay attention to data labeling, units of measurement, and any metadata provided to understand how the data was collected, processed, and documented.

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Arslan Ali

Software Test Engineer | SQA & Automation Engineer | Selenium WebDriver | TestNG | Postman | Azure DevOps | JMeter | Manual Testing | Smoke Testing | JIRA | Postman | System Integration Specialist
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Compare data from the primary source with data from secondary or independent sources. If multiple sources corroborate the same information, it adds credibility to the accuracy of the data.

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3 Confira o conteúdo

A terceira etapa para verificar a precisão da fonte de dados é verificar o conteúdo e o significado dos dados. Quais são as variáveis, unidades e escalas dos dados? Como eles são definidos, medidos e registrados? Eles correspondem às suas expectativas e suposições? Eles têm algum outliers, anomalias ou tendências que precisam de mais explicações ou investigações? Você pode usar ferramentas como tabelas, gráficos ou estatísticas para explorar e visualizar o conteúdo e o significado dos dados. Você também pode usar dados.descrever() ou dados.resumo() comandos em Python ou R para obter um resumo dos dados.

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Sourav Toshniwal

CFA Level 2 Passed || NISM Certified- Research Analyst || SXC' 22
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Assessing the content of the data involves examining the actual information provided to determine its accuracy and relevance to the intended purpose. Scrutinize the data for any anomalies, discrepancies, or inaccuracies that may indicate potential errors or manipulation. Conduct data validation checks and verify calculations or statistical methods used to ensure the integrity of the information.

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Arslan Ali

Software Test Engineer | SQA & Automation Engineer | Selenium WebDriver | TestNG | Postman | Azure DevOps | JMeter | Manual Testing | Smoke Testing | JIRA | Postman | System Integration Specialist
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Compare data from the primary source with data from secondary or independent sources. If multiple sources corroborate the same information, it adds credibility to the accuracy of the data.

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4 Verifique a relevância

O quarto passo para verificar a precisão da fonte de dados é verificar a relevância e adequação dos dados. Como os dados se relacionam com sua pergunta, hipótese ou objetivo de pesquisa? Como ele se encaixa em sua estrutura analítica, modelo ou técnica? Como ele se compara a outras fontes de dados que abordam tópicos iguais ou semelhantes? Você pode usar ferramentas como revisões de literatura, meta-análises ou benchmarks para avaliar e comparar a relevância e a adequação dos dados. Você também pode usar data.corr() ou dados.cov() comandos em Python ou R para medir a correlação ou covariância dos dados.

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Sourav Toshniwal

CFA Level 2 Passed || NISM Certified- Research Analyst || SXC' 22
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Verify that the data is relevant to the specific context or research question at hand. Assess whether the data aligns with the objectives, scope, and requirements of the analysis or project. Consider the source's expertise and specialization to ensure that the data provided is appropriate and applicable to the intended use.

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5 Confira a tempestividade

A quinta etapa para verificar a precisão da fonte de dados é verificar a pontualidade e a atualidade dos dados. Quando os dados foram coletados, atualizados e publicados? Quão recente e relevante é para a sua análise? Como ele reflete as mudanças e a dinâmica do fenômeno ou sistema que você está estudando? Você pode usar ferramentas como carimbos de data/hora, datas ou versões para controlar e verificar a pontualidade e a moeda dos dados. Você também pode usar data.sort() ou data.order() comandos em Python ou R para classificar os dados por hora ou data.

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Sourav Toshniwal

CFA Level 2 Passed || NISM Certified- Research Analyst || SXC' 22
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Timeliness is essential for ensuring that the data is current and up-to-date. Verify the publication date or timestamp of the data to assess its relevance and applicability to the present situation. Outdated or obsolete data may lead to erroneous conclusions or ineffective decision-making, so it's crucial to prioritize timely and recent data sources.

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Arslan Ali

Software Test Engineer | SQA & Automation Engineer | Selenium WebDriver | TestNG | Postman | Azure DevOps | JMeter | Manual Testing | Smoke Testing | JIRA | Postman | System Integration Specialist
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Compare data from the primary source with data from secondary or independent sources. If multiple sources corroborate the same information, it adds credibility to the accuracy of the data.

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6 Verifique a consistência

A sexta e última etapa para verificar a precisão da fonte de dados é verificar a consistência e a compatibilidade dos dados. Quão bem os dados se alinham com outras fontes de dados que você está usando ou planejando usar? Como eles se complementam ou se contradizem? Como eles afetam a validade e a confiabilidade de sua análise? Você pode usar ferramentas como validação cruzada, triangulação ou integração para verificar e garantir a consistência e a compatibilidade dos dados. Você também pode usar data.mesclar() ou data.join() comandos em Python ou R para combinar ou unir os dados.

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Soumya Banerjee

Serving Notice Period | Data Wrangler using Python, Dataiku, SAS - at Societe Generale Global Solution Centre
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It's always a good practice to re-verify the source with an alternate source. It may not be always possible, but it's good to re-verify, preferably with more reliable sources like government data.

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1 Verifique a fonte

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3 Confira o conteúdo

4 Verifique a relevância

5 Confira a tempestividade

6 Verifique a consistência

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