Se você está procurando uma maneira de transformar informações brutas em insights acionáveis, então a preparação de dados para análise é um passo crucial no processo.
Em resumo, a preparação de dados envolve a limpeza, organização e transformação dos dados brutos em um formato que possa ser analisado com ferramentas de análise de dados. Isso significa remover valores ausentes, transformar dados categóricos em numéricos e eliminar dados duplicados, entre outras tarefas.
Em Data Analytics, a preparação de dados é essencial para garantir que seus insights sejam precisos e úteis. Neste artigo, vamos explorar algumas dicas e truques para ajudá-lo a preparar seus dados para análise com sucesso. Vamos lá!
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Entenda o que é preparar dados para análise
A preparação de dados para análise, ou data preparation for analytics, é o processo de coletar, limpar, organizar e transformar dados brutos em um formato adequado para análise. Esse processo é essencial porque os dados brutos geralmente vêm de várias fontes e em vários formatos, o que pode dificultar a análise.
Além disso, os dados brutos muitas vezes contêm valores ausentes, erros e inconsistências, o que pode levar a conclusões imprecisas ou até mesmo erradas. Portanto, a preparação de dados é uma etapa crítica na análise de dados e geralmente representa 80% do tempo gasto em um projeto de análise.
Para tornar o processo mais fácil, a preparação de dados pode ser dividida em três fases: coleta e ingestão de dados, limpeza e transformação de dados e enriquecimento de dados. A seguir, vamos explorar cada fase com mais detalhes.
Como o processo de preparação de dados é dividido
As três fases da preparação de dados para análise são cruciais para garantir que os dados estejam prontos para a análise e para extrair insights significativos e precisos. Abaixo, falaremos sobre cada uma dessas fases e suas principais características:
Coleta e ingestão de dados:
- Identificar as fontes de dados necessárias para a análise;
- Determinar o formato dos dados que serão coletados;
- Extrair os dados das fontes, como arquivos CSV, bancos de dados ou APIs;
- Ingerir os dados em um único local para facilitar a análise.
Limpeza e transformação de dados:
- Remover valores ausentes e tratar dados faltantes;
- Identificar e corrigir erros ou inconsistências nos dados;
- Transformar dados categóricos em numéricos para permitir a análise;
- Padronizar dados, como formatos de datas ou moedas;
- Remover dados duplicados para evitar viés na análise.
Enriquecimento de dados:
- Adicionar dados externos para tornar os dados mais completos e informativos;
- Combinar os dados existentes com dados de outras fontes, como dados demográficos, informações de localização ou dados de redes sociais;
- Verificar a qualidade dos dados adicionais antes de integrá-los com os dados existentes.
Lembrando que essas fases não precisam ser executadas em ordem linear e podem ser repetidas ou iteradas várias vezes até que os dados estejam prontos para a análise.
Como fazer a preparação de dados para análise
Para preparar dados para análise é importante seguir um processo sistemático que envolve a coleta, limpeza, transformação e enriquecimento dos dados, como explicamos acima.
Primeiramente, é necessário identificar as fontes de dados necessárias para a análise e extrair os dados dessas fontes. Em seguida, é preciso limpar os dados, removendo valores ausentes e tratando dados faltantes e erros. A transformação de dados também é importante para garantir que os dados estejam em um formato adequado para análise. Finalmente, a adição de dados externos, como dados demográficos ou informações de localização, pode enriquecer os dados e fornecer insights mais significativos.
Ao seguir esse processo de preparação de dados, é possível garantir que os dados estejam prontos para a análise e que as conclusões tiradas sejam precisas e confiáveis.
A importância de considerar a preparação de dados como parte integral da análise
Para não se esquecer de preparar dados para análise é fundamental que a preparação seja considerada uma parte integral do processo de análise de dados. É preciso entender que dados não preparados podem levar a conclusões erradas ou imprecisas, portanto, é importante reservar tempo e recursos para a preparação de dados.
Além disso, é recomendável seguir um processo sistemático de preparação de dados, como o que foi descrito anteriormente, para garantir que todos os passos sejam realizados. Por fim, é importante documentar todo o processo de preparação de dados para que outras pessoas possam entender e replicar as etapas tomadas.
Ao integrar a preparação de dados em todas as etapas da análise de dados, é possível evitar erros e garantir que os resultados sejam confiáveis.
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Em conclusão, a preparação de dados para análise, ou data preparation for analytics, é uma etapa fundamental para garantir que as conclusões tiradas sejam precisas. Ao seguir um processo sistemático e integrar a preparação de dados em todas as etapas da análise, é possível evitar erros e obter insights mais significativos a partir dos dados.
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