Quais são as melhores práticas para limpeza e preparação de dados antes da análise?

1 Entenda seus dados

Antes de começar a limpar e preparar seus dados, você precisa entender que tipo de dados você tem, de onde vieram, como foram coletados e o que representam. Isso ajudará você a identificar possíveis problemas, como valores ausentes, duplicatas, erros de digitação, valores atípicos ou medições imprecisas. Você também deve verificar os metadados, como o tipo de dados, o formato e a descrição, de cada variável ou coluna no conjunto de dados. Você pode usar ferramentas como Excel, R ou Python para explorar e resumir seus dados e gerar estatísticas descritivas e visualizações para ter uma noção de sua distribuição e padrões.

2 Defina seus objetivos

Outro passo importante antes de limpar e preparar seus dados é definir seus objetivos para a análise. Quais são as perguntas que você quer responder, as hipóteses que deseja testar ou os insights que deseja gerar? Isso ajudará você a determinar que tipo de dados você precisa, quantos dados você precisa e como medir a qualidade e a relevância de seus dados. Você também deve considerar as implicações éticas e legais de sua análise, como a privacidade e o consentimento dos titulares dos dados, os potenciais vieses e danos dos dados e a conformidade com as normas e regulamentos relevantes.

3 Limpe seus dados

Depois de ter uma compreensão clara de seus dados e seus objetivos, você pode começar a limpar seus dados. Isso envolve detectar e resolver erros, inconsistências e discrepâncias em seus dados. Os valores ausentes devem ser tratados usando exclusão, imputação ou ignoração, dependendo da causa e extensão da falta e do impacto em sua análise. Você deve documentar como lida com valores ausentes e verificar a validade dos resultados. As duplicatas podem ser excluídas, mescladas ou mantidas, dependendo da origem e do significado da duplicação e do efeito em sua análise. Os erros de digitação podem ser corrigidos, excluídos ou mantidos, dependendo da frequência e gravidade dos erros de digitação e do impacto em sua análise. Os outliers podem ser excluídos, ajustados ou mantidos, dependendo da causa e da importância dos outliers e da influência em sua análise. Para fazer isso com sucesso, você deve usar ferramentas como verificadores ortográficos, regex, correspondência difusa, gráficos de caixa, histogramas ou pontuações z para detectar e examinar outliers. Além disso, é importante documentar como você lida com cada situação.

4 Prepare seus dados

Depois de limpar os dados, você pode prepará-los para análise transformando, filtrando e agregando. A transformação pode envolver normalizar, padronizar ou dimensionar os dados, dependendo do intervalo e da variância dos dados. Você deve documentar como transformar seus dados com ferramentas como min-max, z-score ou transformações de log. A filtragem envolve selecionar, excluir ou agrupar os dados com base na relevância e importância. Utilize consultas, filtros ou subconfigurações para escolher os dados que deseja analisar e documentar como filtrar seus dados. Por fim, a agregação pode envolver resumir, combinar ou dividir os dados, dependendo do nível e da granularidade dos dados. Crie novas variáveis ou tabelas com tabelas dinâmicas, associações ou divisões e documente como você agrega seus dados.

5 Valide seus dados

A etapa final antes da análise é validar seus dados. Isso envolve verificar e verificar se seus dados são precisos, consistentes e confiáveis e se atendem às suas expectativas e suposições. Você deve usar ferramentas como verificações de qualidade, testes ou auditorias para avaliar seus dados e compará-los com outras fontes ou padrões. Você também deve documentar seu processo de limpeza e preparação de dados e relatar quaisquer problemas ou limitações que possam afetar sua análise.

A limpeza e a preparação de dados são cruciais para qualquer análise, especialmente em serviços de biblioteca, onde a recuperação e análise de informações são habilidades fundamentais. Seguindo essas práticas recomendadas, você pode melhorar a qualidade e a confiabilidade de seus dados e aprimorar seus resultados e insights de análise.