O que é data wrangling?

Dominando o Data Wrangling

O data-wrangling, ou manipulação de dados, é uma etapa crítica no processo de análise de dados. Trata-se de organizar, limpar e preparar dados brutos para análise ou modelagem. Este processo é essencial para garantir a qualidade e a precisão das informações que alimentam decisões estratégicas.

O Que é Data Wrangling?

O data-wrangling envolve uma série de técnicas para transformar dados brutos em um formato utilizável. Isso inclui a limpeza de dados, a integração de conjuntos de dados variados, a padronização de formatos e a criação de novas variáveis.

Por Que o Data Wrangling é Importante?

Dados limpos e bem estruturados são a base para qualquer análise eficaz. O data-wrangling assegura que os dados estejam prontos para serem utilizados em relatórios, visualizações ou modelos preditivos.

Técnicas Essenciais de Data Wrangling

Limpeza de Dados

A limpeza de dados é uma das etapas mais importantes do data-wrangling. Ela inclui a remoção de duplicatas, correção de erros, preenchimento de valores ausentes e a normalização de formatos.

Integração de Dados

Integrar dados de diferentes fontes é um desafio comum no data-wrangling. Essa etapa requer a combinação de conjuntos de dados variados em um único repositório coerente.

Transformação de Dados

A transformação envolve a criação de novas variáveis ou a modificação das existentes para atender às necessidades da análise.

Ferramentas Utilizadas no Data Wrangling

Existem várias ferramentas que facilitam o data-wrangling, como o Python com bibliotecas pandas e NumPy, R, SQL e ferramentas de ETL.

Benefícios do Data Wrangling

Dados bem trabalhados resultam em análises mais precisas e insights mais valiosos, contribuindo para a tomada de decisões informadas e estratégicas.