Limpeza de dados
A limpeza de dados, também conhecida como depuração de dados ou luta de dados, é um processo de detecção, correcção e remoção de erros ou inconsistências de um dado conjunto de dados, a fim de melhorar a sua qualidade. A limpeza de dados é uma tarefa importante na análise de dados, uma vez que ajuda a assegurar que os dados são precisos e úteis para análises posteriores.
Benefícios da Limpeza de Dados
A limpeza de dados é uma parte importante da análise de dados, uma vez que ajuda a melhorar a exactidão e integridade dos dados e assegura a sua utilidade para uma análise mais aprofundada. Seguem-se alguns dos benefícios da limpeza de dados:
- Exactidão dos dados: A limpeza dos dados ajuda a assegurar que os dados são exactos e fiáveis.
- Melhoria da qualidade dos dados: A limpeza dos dados ajuda a identificar e corrigir quaisquer erros ou inconsistências no conjunto de dados.
- Poupança de tempo: A limpeza de dados ajuda a reduzir o tempo gasto na análise de dados, uma vez que identifica e corrige quaisquer erros ou inconsistências antes de uma análise mais aprofundada.
- Redução de custos: A limpeza de dados ajuda a reduzir os custos associados à análise de dados, uma vez que elimina a necessidade de introdução manual de dados.
Processo de Limpeza de Dados
A limpeza de dados é um processo que envolve a detecção, correcção e remoção de erros ou inconsistências de um dado conjunto de dados. Seguem-se algumas das etapas envolvidas no processo de limpeza de dados:
- Identificação dos dados: O primeiro passo no processo de limpeza de dados é identificar quaisquer erros ou inconsistências no conjunto de dados.
- Correcção de dados: O passo seguinte é corrigir quaisquer erros ou inconsistências que tenham sido identificados.
- Padronização de dados: O terceiro passo é padronizar os dados, tais como datas de formatação ou números, para assegurar que os dados sejam consistentes e precisos.
- Limpeza de dados: O quarto passo é a limpeza dos dados, tal como a remoção de registos duplicados ou inválidos, ou a combinação de dados de fontes múltiplas.
- Verificação de dados: O passo final é verificar se os dados foram limpos correctamente através da execução de testes ou da realização de análises adicionais.
A limpeza de dados é uma parte importante da análise de dados, pois ajuda a assegurar que os dados são precisos e úteis para uma análise mais aprofundada. Seguindo os passos delineados acima, os analistas de dados podem assegurar-se de que os seus dados são exactos e fiáveis.