Limpeza de dados

Depois de coletar os dados, o próximo passo é garantir que eles estejam prontos para análise. É aqui que entra a limpeza de dados, uma etapa crucial que pode fazer toda a diferença entre uma análise eficaz e uma cheia de problemas. A limpeza de dados é como preparar ingredientes para uma receita: você precisa garantir que tudo esteja em ordem antes de começar a cozinhar.

Por que a limpeza de dados é importante?

Os dados brutos podem vir com uma série de problemas. Podem estar incompletos, duplicados, ou até mesmo errados. Se você tentar fazer uma análise com dados dessa forma, os resultados podem ser enganosos ou inutilizáveis. Por isso, é fundamental dedicar um tempo para limpar e preparar seus dados adequadamente. Algumas pesquisas indicam que essa etapa representa 70% de um pipeline de dados.

Principais tarefas na limpeza de dados

Aqui estão algumas das principais tarefas envolvidas na limpeza de dados:

Lidando com Dados Faltantes:
- Dados faltantes são um problema comum e podem ocorrer por diversos motivos: alguém não preencheu um formulário completamente, ou houve um erro na coleta de dados. Existem várias maneiras de lidar com esses dados ausentes:
  - Preenchimento: Às vezes, você pode preencher os valores ausentes com uma estimativa, como a média ou a mediana dos dados disponíveis.
  - Remoção: Se a quantidade de dados faltantes for pequena, você pode simplesmente remover as entradas incompletas.
  - Imputação: Técnicas mais avançadas, como a imputação por modelos preditivos, podem ser usadas para estimar os valores faltantes com base em padrões nos dados.
Removendo Duplicatas:
- Dados duplicados ocorrem quando a mesma informação é registrada mais de uma vez. Isso pode acontecer, por exemplo, se um cliente for registrado em mais de uma lista. Duplicatas podem inflar os resultados e distorcer a análise. Ferramentas e técnicas de limpeza de dados ajudam a identificar e remover essas duplicatas para garantir que cada entrada seja única.
Encontrando Outliers:
- Outliers são valores que se desviam significativamente do restante dos dados. Eles podem ser sinais de erros de entrada ou eventos raros que merecem atenção especial. Identificar e lidar com outliers é importante porque eles podem influenciar desproporcionalmente os resultados da análise. Métodos estatísticos e gráficos, como boxplots, podem ajudar a detectar esses valores atípicos.
Transformação de Dados:
- Às vezes, os dados precisam ser transformados para serem mais úteis ou para se ajustarem ao formato necessário para análise. Isso pode incluir:
  - Normalização: Ajustar os dados para uma escala comum, o que é útil quando você está comparando variáveis que têm unidades diferentes.
  - Padronização: Transformar os dados para que tenham uma distribuição com média zero e desvio padrão um, o que é útil em muitos algoritmos de aprendizado de máquina.
  - Conversão de Tipos: Alterar o tipo de dado, como transformar uma string de data em um formato de data reconhecido por seu software de análise.

Como fazer a limpeza de dados?

Para realizar a limpeza de dados de forma eficiente, você pode usar várias ferramentas e técnicas:

Ferramentas de Software:
- Programas como Excel, Google Sheets, e ferramentas de BI oferecem funcionalidades básicas para limpeza de dados, como filtros e remoção de duplicatas. No entanto, para tarefas mais complexas, ferramentas de software dedicadas, como Trifacta, OpenRefine, ou soluções de ETL são mais adequadas.
Linguagens de Programação:
- Linguagens como Python e R são amplamente usadas para a limpeza de dados devido à sua flexibilidade e às bibliotecas especializadas que oferecem. Em Python, por exemplo, bibliotecas como Pandas e NumPy fornecem ferramentas poderosas para manipulação e limpeza de dados. Em R, pacotes como dplyr e tidyr são extremamente úteis.

Desafios na limpeza de dados

A limpeza de dados pode apresentar alguns desafios, como:

Dados Inconsistentes: Dados de diferentes fontes podem ter formatos ou padrões diferentes, o que pode tornar a limpeza mais complexa. Por exemplo, datas podem ser registradas em diferentes formatos, como “dd/mm/aaaa” e “mm/dd/aaaa”, e precisam ser padronizadas.
Volume de Dados: Trabalhar com grandes volumes de dados pode tornar a limpeza mais demorada e desafiadora. Estratégias como amostragem e processamento por lotes podem ajudar a gerenciar grandes conjuntos de dados.
Erros de Entrada: Dados podem conter erros simples, como erros de digitação, que precisam ser corrigidos manualmente ou através de processos automatizados.