Como você pode gerenciar dados duplicados na limpeza e transformação de dados?

2 Por que dados duplicados são um problema?

Dados duplicados podem causar uma variedade de problemas para processos de limpeza e transformação de dados, bem como análise estatística, como inflar o tamanho de conjuntos de dados, distorcer estatísticas descritivas, enviesar estatísticas inferenciais, reduzir a qualidade das visualizações de dados e levar a resultados e conclusões imprecisos. Esses problemas podem dificultar o armazenamento, o processamento e a análise dos dados, assim como a média de impacto, mediana, moda, desvio padrão, distribuição de frequência, teste de hipóteses, correlação, regressão, agrupamento, gráficos, gráficos e mapas.

3 Como detectar dados duplicados?

Antes de gerenciar dados duplicados, você precisa detectá-los primeiro. Há várias maneiras de fazer isso, dependendo do tipo e formato de seus dados, das ferramentas e do software que você está usando e do nível de detalhes e complexidade de que você precisa. Por exemplo, a inspeção visual é simples e intuitiva, mas demorada; estatísticas resumidas são rápidas e fáceis, mas podem ser enganosas; A formatação condicional é visual e interativa, mas limitada; e o código ou fórmulas é preciso e flexível, mas desafiador.

4 Como lidar com dados duplicados?

Depois de detectar dados duplicados, você precisa decidir como manipulá-los. Dependendo do tipo e da fonte de duplicação, do objetivo e do escopo de sua análise e do impacto e implicação de sua decisão, há várias maneiras de fazê-lo. Por exemplo, você pode excluir dados duplicados, o que é simples, mas arriscado. Como alternativa, você pode substituir dados duplicados por novos valores de outra fonte - embora isso seja útil e eficaz, também pode ser complexo e demorado. Finalmente, consolidar dados duplicados em um único valor ou registro é eficiente e conveniente; no entanto, pode ser problemático ou enganoso em alguns casos.

5 Como evitar dados duplicados?

O gerenciamento de dados duplicados é melhor alcançado por meio da prevenção. Para fazer isso, você deve implementar regras de entrada de dados claras e consistentes, criar e manter identificadores exclusivos para registros, usar e integrar fontes e sistemas de dados confiáveis e executar verificações regulares de qualidade de dados. Dados duplicados são um problema comum na limpeza e transformação de dados, mas entendendo o que são, por que acontecem, como detectá-los, como lidar com eles e como evitá-los, você pode melhorar a qualidade e a confiabilidade dos dados, bem como aprimorar sua análise estatística.