Introdução:
A limpeza de dados é uma etapa fundamental no pré-processamento de dados, e consiste em lidar com dados faltantes e ruídos para garantir a qualidade dos dados e a confiabilidade dos resultados da análise.
Tipos de Problemas na Limpeza de Dados:
- Dados Faltantes:
- Ausentes: Valores que não foram registrados.
- Incompletos: Valores parcialmente registrados.
- Ruídos:
- Valores inconsistentes: Erros de digitação, valores fora da faixa normal, etc.
- Outliers: Valores que se desviam significativamente da maioria dos dados.
Técnicas de Limpeza de Dados:
- Dados Faltantes:
- Exclusão: Remover registros com muitos dados faltantes.
- Imputação: Preencher os valores faltantes com valores estimados.
- Média, mediana, moda
- KNN (K-Nearest Neighbors)
- Regressão linear
- Ruídos:
- Detecção: Identificar valores inconsistentes e outliers.
- Correção: Remover ou corrigir os valores inconsistentes e outliers.
- Limite superior e inferior
- Média ponderada
- Transformação logarítmica
Ferramentas para Limpeza de Dados:
- Software de análise de dados: Ferramentas como SAS, SPSS e R oferecem recursos para limpeza de dados.
- Bibliotecas de software: Bibliotecas como pandas (Python) e tidyverse (R) oferecem funções para limpeza de dados.
Observações:
- A escolha da técnica de limpeza de dados depende do tipo de problema e da qualidade dos dados.
- É importante avaliar o impacto da limpeza de dados nos resultados da análise.
- A limpeza de dados é um processo iterativo que pode ser ajustado de acordo com os resultados da análise.
Exemplos de Aplicações:
- Análise de fraude: Identificar transações fraudulentas em sistemas financeiros.
- Recomendação de produtos: Recomendar produtos aos usuários com base em seu histórico de compras.
- Detecção de falhas: Identificar falhas em sistemas industriais.
- Análise de mercado: Segmentar o mercado em grupos de clientes com características semelhantes.