O que é data cleaning?

O que é Data-Cleaning?

Data-cleaning, ou limpeza de dados, é um processo crucial na preparação de dados para análise. Consiste na identificação e correção de dados incorretos, incompletos, irrelevantes ou duplicados, garantindo a qualidade e integridade dos dados.

Por que Data-Cleaning é Importante?

A limpeza de dados é vital para garantir que as análises sejam precisas e confiáveis. Dados sujos podem levar a conclusões erradas e decisões empresariais equivocadas. O processo de data-cleaning assegura que os dados estejam prontos para serem utilizados em modelos de machine learning, relatórios e dashboards.

Principais Tarefas de Data-Cleaning

Remoção de Duplicatas

Identificar e remover entradas duplicadas é uma das primeiras tarefas no processo de data-cleaning. Dados duplicados podem distorcer análises estatísticas.

Tratamento de Valores Ausentes

Dados faltantes podem ser preenchidos com valores estimados ou simplesmente removidos, dependendo do contexto e da quantidade de dados ausentes.

Correção de Tipos de Dados

Assegurar que os tipos de dados (numérico, texto, data, etc.) estejam corretos é essencial para a análise adequada.

Normalização e Padronização

Padronizar formatos de entrada, como datas e endereços, é uma etapa importante para garantir a consistência dos dados.

Benefícios da Data-Cleaning

Dados limpos permitem uma melhor tomada de decisão, análises mais precisas e a construção de modelos preditivos mais robustos.

A eficiência e a qualidade dos insights derivados dos dados dependem diretamente da precisão e integridade dos dados brutos.