Depois de coletar os dados, o próximo passo é prepará-los para análise. Muitas vezes, os dados brutos estão cheios de problemas, como valores ausentes, duplicados ou inconsistentes. Esses problemas podem comprometer a qualidade da análise e levar a conclusões erradas.
A limpeza e a preparação de dados são etapas fundamentais para garantir que as informações estejam organizadas, consistentes e prontas para serem analisadas. Pense nisso como organizar sua mesa de trabalho antes de começar um projeto: quanto mais limpa e organizada ela estiver, mais eficiente será o seu trabalho.
Principais Problemas em Dados Brutos
Aqui estão alguns dos problemas mais comuns encontrados em dados brutos e como resolvê-los:
- Valores Ausentes
• Problema: Algumas células na tabela de dados estão vazias.
• Solução:
• Substituir os valores ausentes por uma média, mediana ou valor padrão.
• Excluir as linhas ou colunas com muitos valores ausentes, se forem irrelevantes. - Dados Duplicados
• Problema: Informações repetidas que podem distorcer os resultados.
• Solução:
• Identificar e remover duplicatas. - Erros de Formatação
• Problema: Dados inconsistentes, como datas em formatos diferentes ou textos com erros de digitação.
• Solução:
• Padronizar os formatos (ex.: todas as datas no formato DD/MM/AAAA).
• Corrigir erros de digitação manualmente ou com ferramentas de busca e substituição. - Outliers (Valores Atípicos)
• Problema: Valores muito altos ou baixos que não fazem sentido no contexto dos dados.
• Solução:
• Identificar os outliers e decidir se eles devem ser removidos ou ajustados, dependendo do contexto. - Dados Irrelevantes
• Problema: Colunas ou linhas que não são úteis para a análise.
• Solução:
• Excluir informações que não agregam valor ao objetivo da análise.
