Nos últimos anos, o tratamento de dados se tornou uma habilidade fundamental em diversas áreas, desde negócios e marketing até ciência de dados e inteligência artificial.
Com a crescente quantidade de informações disponíveis, é crucial saber como extrair valor desses dados por meio de um processo eficiente de tratamento.
Imagine que você está construindo uma casa e deseja utilizar madeira ecológica para fachada. Antes de colocar essa madeira em uso, você precisa prepará-la adequadamente, removendo qualquer defeito, imperfeição ou resíduo indesejado.
O mesmo princípio se aplica ao tratamento de dados. Antes de realizar qualquer análise ou tomar decisões com base nos dados, é necessário prepará-los, garantindo sua qualidade, consistência e confiabilidade.
Sendo assim, neste artigo, será possível explorar diferentes etapas e técnicas do tratamento de dados, fornecendo dicas práticas para que você possa lidar com eficiência com os desafios que surgem ao trabalhar com informações.
Tendo isso em vista, será possível aprender sobre a coleta de dados, a limpeza, padronização, normalização e transformação, além de abordar a deduplicação e o tratamento de dados faltantes.
Ao longo dos últimos cinco anos, acompanhou-se de perto as mudanças e avanços no campo do tratamento de dados, e foram reunidos neste artigo o conhecimento e as melhores práticas adquiridas ao longo desse período.
O objetivo deste conteúdo é fornecer ao leitor as informações necessárias para que ele possa se tornar mais confiante e eficiente no tratamento de dados, independentemente do seu nível de experiência.
As principais etapas do tratamento de dados
Antes de aprofundar as diferentes etapas do tratamento de dados, é importante entender o conceito e a importância dessa atividade.
Imagine que você está construindo um estabelecimento e precisa selecionar os melhores materiais. Antes de utilizá-los, você precisa prepará-los, garantindo que estejam livres de defeitos, imperfeições e qualquer resíduo indesejado.
O tratamento de dados segue o mesmo princípio: é o processo de preparar os dados, tornando-os adequados para análise e tomada de decisões.
1. Coleta de dados
A primeira etapa do tratamento de dados é a coleta. Assim como você precisa reunir informações sobre a madeira ecológica, é necessário coletar dados relevantes para o seu projeto.
Uma maneira comum de obter dados é através de questionários, pesquisas ou até mesmo laudos de caracterização ambiental. Esses dados podem ser coletados manualmente ou automaticamente, dependendo da natureza do projeto.
2. Métodos de coleta de dados
É possível afirmar que existem diversos métodos de coleta de dados, e alguns deles serão listados a seguir:
- Entrevistas;
- Observações;
- Pesquisas online;
- Coleta automatizada por sensores.
Visto isso, é muito importante escolher o método mais adequado para o seu projeto, levando em consideração a precisão, o tempo e os recursos disponíveis.
3. Limpeza de dados
Após a coleta, é comum encontrar dados inconsistentes, duplicados, incompletos ou até mesmo com erros.
Assim como você precisaria remover resíduos e imperfeições da madeira ecológica antes de utilizá-la, é necessário realizar a limpeza dos dados antes de prosseguir com a análise.
Para exemplificar, pode-se supor que você encontrou um laudo de caracterização ambiental, mas há algumas informações imprecisas ou duplicadas. Nesse caso, é importante corrigir esses problemas antes de prosseguir.
Para realizar uma limpeza eficiente dos dados, é recomendado seguir algumas melhores práticas. Primeiramente, identifique e remova dados duplicados. Em seguida, verifique se há erros de digitação ou inconsistências nos valores.
Além disso, é crucial lidar com valores ausentes, como no caso em que um campo de caracterização ambiental esteja vazio. Uma solução seria buscar informações adicionais, como uma licença CETESB microempresa, a fim de preencher esses dados faltantes.
4. Padronização de dados
Uma vez que os dados estejam limpos, é hora de padronizá-los. A padronização é o processo de tornar os dados consistentes e uniformes.
Digamos que você esteja trabalhando com diferentes laudos de caracterização ambiental e queira comparar os resultados.
No entanto, cada laudo usa unidades de medida diferentes. Para realizar uma análise precisa, é necessário padronizar essas unidades, utilizando um retificador controlado para converter tudo para a mesma escala.
Existem várias técnicas de padronização, como a normalização min-max, a padronização z-score e a transformação por média e desvio padrão. Cada técnica tem suas vantagens e é importante escolher a mais adequada para o seu caso específico.
A padronização garantirá que os dados estejam na mesma escala, evitando distorções nos resultados das análises.
5. Normalização de dados
Outro aspecto muito importante do tratamento de dados é a normalização. A normalização é o processo de ajustar os dados para uma escala específica, geralmente entre zero e um.
Para exemplificar, é possível supor que você esteja trabalhando com dados de diferentes sementes de capim aruana e queira comparar seus valores.
Como essas sementes podem ter faixas de valores muito distintas, a normalização permite que você faça essa comparação de maneira justa e precisa.
6. Transformação de dados
A transformação de dados envolve, de forma simples, a modificação da estrutura ou do formato dos dados.
Imagine que você esteja lidando com um conjunto de dados que inclua informações sobre veículos, e você precise incluir o registro de um veículo na ANTT (Agência Nacional de Transportes Terrestres).
Nesse caso, você precisaria realizar a transformação dos dados para adicionar as informações necessárias, como a inclusão de veículo na ANTT.
Existem diversas estratégias de transformação de dados, como a conversão de formatos de data, a normalização de texto ou até mesmo a criação de novas variáveis com base nos dados existentes.
É importante escolher as estratégias corretas para atender aos requisitos do seu projeto e garantir a qualidade dos dados transformados.
7. Deduplicação de dados
A deduplicação é o processo de identificar e remover registros duplicados nos dados. Assim como você não gostaria de utilizar produtos com defeitos ou duplicidades, é essencial eliminar registros duplicados para obter resultados precisos e confiáveis.
Pode-se supor que você esteja trabalhando com dados de uma empresa de construção civil e precise analisar informações sobre a injeção de poliuretano para impermeabilização, por exemplo.
Sendo assim, nesse caso, é possível observar que é muito importante garantir que não haja registros duplicados que possam distorcer os resultados da análise.
8. Tratamento de dados faltantes
De forma simples, em alguns casos, pode ser recorrente que os dados apresentem valores ausentes.
Por exemplo, se você estiver analisando dados sobre a produção de placa de isopor contrapiso, pode encontrar informações faltantes em algumas entradas. É fundamental lidar com esses dados ausentes de maneira adequada para não comprometer a análise.
9. Abordagens para lidar com dados ausentes
De maneira resumida, pode-se dizer que existem diferentes abordagens para lidar com dados ausentes.
Alguns exemplos são a exclusão de registros com valores faltantes, a substituição desses valores por estimativas razoáveis ou o uso de algoritmos de imputação para preencher os dados ausentes com base em padrões existentes nos outros dados.
Portanto, a escolha da abordagem dependerá do contexto do seu projeto e da quantidade de dados faltantes.
Considerações finais
Ao chegar ao final deste artigo, espera-se que o leitor tenha adquirido um conjunto valioso de dicas essenciais de como fazer o tratamento de dados.
De forma simples, como foi possível ver ao longo do conteúdo, o tratamento de dados é um processo fundamental para garantir a qualidade, a confiabilidade e a utilidade das informações que você utiliza em seus projetos e análises.
Dessa maneira, é muito importante lembrar que o tratamento de dados não é um passo isolado, mas sim um ciclo contínuo.
À medida que novos dados são coletados e novas necessidades surgem, é necessário retornar às etapas de coleta, limpeza, padronização, normalização, transformação, deduplicação e tratamento de dados faltantes.
A prática constante e a atualização das técnicas e das melhores práticas garantirão, desse modo, que você esteja sempre preparado para enfrentar os desafios dos dados.
Além das dicas compartilhadas neste artigo, é altamente recomendado buscar conhecimento adicional por meio de cursos, livros e recursos online.
O campo do tratamento de dados está em constante evolução, e, dessa forma, estar atualizado com as últimas tendências e ferramentas ajudará você a se destacar nessa área.
Por fim, lembre-se da importância de adequar as técnicas de tratamento de dados ao contexto específico do seu projeto. Cada conjunto de dados é único, e é essencial entender as nuances e os requisitos específicos para obter resultados precisos e relevantes.
Sendo assim, com dedicação, prática e o conhecimento correto, você estará pronto para enfrentar os desafios e aproveitar ao máximo o potencial dos dados em seus projetos futuros.
Continue explorando, aprendendo e aprimorando suas habilidades no tratamento de dados. O mundo dos dados é vasto e cheio de oportunidades, e você será capaz de aproveitar ao máximo esse recurso valioso em suas atividades.Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
