A limpeza e tratamento de dados é um processo crucial para garantir a qualidade e confiabilidade das informações em um conjunto de dados. Ela envolve diversas etapas, como:

Identificação de problemas

• Dados ausentes em campos importantes podem prejudicar análises.
• Dados inconsistentes: Erros de digitação, formatação incorreta ou informações conflitantes podem levar a conclusões erradas.
• Registros repetidos podem inflar artificialmente o tamanho do conjunto de dados e distorcer resultados.
• Dados irrelevantes: Informações que não contribuem para a análise podem dificultar a identificação de padrões e insights relevantes.

Correção de erros

Alguns erros são relativamente simples de serem resolvidos como,

• Validação e correção de dados: Verificar a precisão e consistência das informações, corrigindo erros de digitação, formatação e inconsistências.
• Remoção de duplicatas: Eliminar registros repetidos, utilizando técnicas como comparação de identificadores únicos ou algoritmos de agrupamento.

Porém, alguns erros não são trivialmente solucionáveis. Por exemplo,

• Tratamento de dados ausentes: Imputar valores faltantes com base em estatísticas do conjunto de dados ou informações de registros semelhantes pode alterar a predição de resultados. Se os dados estiverem distribuídos de acordo com uma distribuição normal, a média pode ser uma boa opção para imputação. Se a distribuição for assimétrica, a mediana pode talvez ser uma boa substituição
• A exclusão de registros com dados ausentes pode ser aceitável, mas pode levar à perda de informações valiosas. Por exemplo, digamos que em um teste de um medicamento a idade de uma paciente esteja faltando, porém todos os outros dados estão presentes. Neste caso, eliminar todos os dados por falta de um atributo pode prejudicar (ou não) a análise.

Padronização de dados

• Formatação consistente: Garantir que todos os dados a mesma unidade de medida, como data, hora, etc.
• Codificação de categorias: Transformar variáveis categóricas em valores numéricos para facilitar análises quantitativas. Por exemplo, pequeno, médio e grande precisam ser substituídos por números, preferencialmente não correlacionados como (1,0,0),(0,1,0) e (0,0,1).
• Normalização de valores: Ajustar a escala dos dados para facilitar comparações e evitar que valores extremos distorçam a análise. Em uma análise gráfica, um dado muito destoante dos demais pode dificultar a visualização da distribuição.

Documentação do processo

• Registrar as etapas realizadas: Manter um registro detalhado das técnicas e ferramentas utilizadas na limpeza e tratamento dos dados para poder recupera-los caso necessário.

Motivos para fazer o tratamento dos dados

• Dados limpos e confiáveis garantem resultados mais precisos e confiáveis.
• Reduz o tempo gasto em lidar com dados inconsistentes e incompletos.
• Dados padronizados facilitam a criação de visualizações claras e informativas.

A limpeza e tratamento de dados são etapas essenciais em qualquer projeto de análise de dados. Ao dedicar tempo e esforço para garantir a qualidade dos dados, você garante que seus resultados sejam confiáveis e que suas análises gerem insights valiosos para o seu negócio ou área de pesquisa.