Existem várias ferramentas que podem ajudar na limpeza e preparação de dados. Aqui estão algumas das mais populares:
• Microsoft Excel ou Google Sheets: Oferecem recursos como filtros, busca e substituição, e remoção de duplicatas.
• OpenRefine: Uma ferramenta gratuita e poderosa para limpar e transformar dados.
• Python (Pandas): Uma biblioteca de programação que permite manipular e limpar grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
• R: Outra linguagem de programação amplamente usada para limpeza e análise de dados.
Passos para Limpar e Preparar Dados
- Inspecione os Dados
Antes de começar a limpeza, examine os dados para identificar problemas. Isso pode ser feito visualmente (em uma planilha) ou usando ferramentas que geram relatórios automáticos sobre a qualidade dos dados. - Corrija os Problemas Identificados
Resolva os problemas de valores ausentes, duplicados, formatação, outliers e irrelevâncias, conforme descrito anteriormente. - Padronize os Dados
Certifique-se de que todos os dados estão no mesmo formato e seguem um padrão consistente. - Valide os Dados
Após a limpeza, revise os dados para garantir que estão prontos para análise.
