O que é Data Wrangling? Como ele possibilita uma análise mais rápida

Empresas que gerenciam grandes volumes de dados enfrentam complexidades para dar sentido a eles.

A manipulação de dados ajuda nessas situações. Ela transforma dados brutos em formatos legíveis para fácil análise.

A manipulação de dados envolve várias etapas, como coleta, filtragem, conversão, exploração e integração, que permitem às empresas analisar dados e tomar melhores decisões. Muitas empresas usam software de preparação de dados para realizar a manipulação de dados e acelerar sua análise.

Empresas modernas são orientadas por dados. A manipulação de dados ajuda a limpar, estruturar e enriquecer dados brutos em um formato limpo e conciso para análise simplificada e insights acionáveis. Ela permite que analistas compreendam dados complexos da maneira mais simples possível.

Importância da manipulação de dados

Dados incompletos e imprecisos afetam as operações comerciais. A manipulação de dados foca na limpeza de dados brutos indesejados para otimizar o fluxo de negócios.

À medida que os dados se tornam mais não estruturados, diversos e distribuídos, a manipulação de dados se torna uma prática comum nas organizações. Ela acelera a análise de dados e ajuda a obter insights mais rapidamente. Com a manipulação de dados, os analistas podem acessar dados de qualidade para análise e outros processos subsequentes.

A manipulação de dados é um processo complicado e demorado quando feito manualmente. As organizações preferem treinar funcionários em ferramentas de manipulação de dados com recursos de automação, inteligência artificial e aprendizado de máquina, ajudando-os a construir um processo consistente e escalável.

Manipulação de dados vs. limpeza de dados vs. mineração de dados

Manipulação de dados envolve o processamento de dados para convertê-los em um formato acessível e compreensível e gerar insights acionáveis. Em comparação, limpeza de dados encontra e corrige dados imprecisos em grandes conjuntos de dados. Ela identifica duplicidade e valores nulos e corrige erros óbvios para garantir a precisão e consistência da estrutura de dados.

Enquanto a manipulação de dados e a limpeza de dados têm objetivos diferentes na ciência de dados, elas aceleram a transformação de dados e impulsionam a tomada de decisões analíticas. As empresas realizam pré-processamento de dados antes da manipulação. Isso garante a precisão dos dados e um resultado valioso após a análise.

Mineração de dados ajuda analistas a vasculhar e classificar dados para encontrar padrões e relações ocultas em grandes conjuntos de dados. A manipulação de dados melhora o processo de mineração e revela padrões no comportamento do cliente, tendências de mercado e feedback de produtos.

Etapas da manipulação de dados

A manipulação de dados garante a confiabilidade dos dados. Inclui etapas específicas para alimentar dados acessíveis e formatados na análise.

Descoberta

A primeira etapa na manipulação de dados é familiarizar-se com os dados. Isso inclui entender tendências, padrões, relações e problemas aparentes, como dados incompletos ou ausentes.

Nesta fase, você pode identificar múltiplas possibilidades ou maneiras de usar dados para diferentes propósitos. É o mesmo que verificar ingredientes antes de cozinhar uma refeição.

Quando você começa com dados coletados de várias fontes, é necessário formatá-los para entender as relações. A etapa de descoberta de dados ajuda a compilar e configurar dados díspares, ajudando a preparar dados para análise.

Estruturação

A estruturação de dados transforma dados brutos em um formato estruturado para facilitar a interpretação e análise. Dados brutos não ajudam analistas porque são incompletos ou incompreensíveis. Eles precisam ser analisados para que os analistas possam extrair informações relevantes.

Se você tem o código HTML de um site, precisa analisá-lo para extrair os dados necessários, ajudando a criar uma planilha mais amigável. A estruturação de dados permite que analistas formatem dados e solucionem erros para uma análise eficaz e eficiente.

Limpeza

As pessoas costumam usar limpeza de dados e manipulação de dados de forma intercambiável. No entanto, a limpeza de dados é uma etapa no processo de manipulação de dados.

Com a limpeza de dados, analistas podem corrigir problemas inerentes em um conjunto de dados, incluindo:

• Remoção de células ou linhas vazias
• Padronização de entradas
• Realização de outras tarefas de limpeza para análise final

Enriquecimento

Após transformar dados em um formato utilizável, você precisa verificar se dados de outros conjuntos podem tornar sua análise mais eficaz. Considere adicionar esses pontos de dados para obter insights acionáveis. Esta etapa opcional ajuda analistas a melhorar a qualidade dos dados se eles não atenderem aos requisitos. Por exemplo, combinando dois bancos de dados onde um contém números de telefone de clientes e o outro não.

À medida que você adiciona mais itens de dados, repita as etapas acima para aumentar a usabilidade e confiabilidade dos dados recém-adicionados.

Validação

A validação de dados garante que os dados estejam aptos para análise. É um processo automatizado onde um programa verifica dados em busca de erros ou inconsistências e emite relatórios para manter a qualidade, precisão, autenticidade e segurança dos dados.

Isso inclui verificar se os campos são precisos e se os atributos estão normalmente distribuídos. Analistas podem repetir o processo de validação várias vezes para encontrar e corrigir erros.

Por exemplo, envolve garantir que todas as transações bancárias negativas tenham tipos de transação relevantes, como pagamento de contas, retirada ou cheque.

Publicação

Analistas podem publicar dados após validá-los. Eles podem compartilhá-los como um relatório ou documento eletrônico com base nas preferências de uma organização.

Os dados podem ser depositados em um banco de dados ou podem ser processados ​​ainda mais para criar estruturas de dados maiores e mais complexas, como data warehouses.

Às vezes, analistas de dados atualizam seu registro de lógica de transformação na etapa de publicação. Isso os ajuda a chegar a resultados mais rapidamente para projetos subsequentes e futuros. Como chefs mantêm seu livro de receitas, analistas e cientistas de dados experientes registram a lógica de transformação para acelerar seu processo.

Benefícios da manipulação de dados

A manipulação de dados remove complexidades indesejadas dos dados brutos. Ela converte dados complexos em um formato utilizável, melhorando sua usabilidade e compatibilidade para uma melhor análise.

Alguns benefícios bem conhecidos da manipulação de dados são:

• A manipulação de dados estrutura os dados e os torna utilizáveis para complementar as necessidades de negócios.
• Enriquece os dados para insights de negócios e análise comportamental.
• Simplifica dados complexos para analistas de dados, cientistas de dados e especialistas em TI e facilita seu trabalho.
• Ajuda as empresas a preparar um plano estratégico sobre como os dados podem ajudar no crescimento dos negócios.
• Diferencia tipos de dados com base nas informações derivadas.

Desafios da manipulação de dados

A manipulação de dados apresenta muitos desafios, especialmente ao preparar uma planilha de dados que define o fluxo de negócios.

• Analisando casos de uso. Os requisitos de dados dos stakeholders dependem inteiramente das perguntas que estão tentando responder usando dados. Os analistas devem entender claramente os casos de uso pesquisando mais sobre perguntas como qual subconjunto de entidades é relevante, se estão tentando prever a probabilidade de um evento ou estimar um valor futuro.
• Obtendo acesso. Não é sempre fácil para os usuários de dados garantir acesso a dados brutos. Eles geralmente enviam instruções precisas para acessar dados excluídos. Essas limitações tornam o trabalho com dados demorado e menos eficaz.
• Examinando entidades semelhantes. Uma vez que os dados brutos são baixados, não é possível garantir o que é relevante e o que não é. Por exemplo, consideramos "cliente" uma entidade. A planilha de dados pode conter um cliente "Brad Paul". Outra coluna pode ter um cliente diferente, "Brad P." Nesses casos, é necessário analisar minuciosamente vários fatores ao finalizar as colunas.
• Explorando dados. Os dados podem ser altamente relacionados ou semelhantes em grandes arquivos. Isso torna a seleção de recursos e modelos desafiadora. Remova redundâncias nos dados antes de explorar as relações com o resultado. Por exemplo, pode haver duas colunas para cor, uma em inglês e outra em francês. Isso pode levar a modelos de dados complexos se você não remover essas redundâncias.
• Evitando viés de seleção. O viés de seleção ocorre quando os dados coletados não representam a verdadeira ou futura população de casos. Certifique-se de que os dados da amostra de treinamento representem a amostra de implementação.

Melhores práticas de manipulação de dados

Você pode realizar a manipulação de dados de várias maneiras. Siga estas melhores práticas para economizar tempo e otimizar o processo.

Interprete os dados

Diferentes organizações usam dados de maneiras diferentes. É essencial entender como interpretar dados para ajudar as empresas a alcançar o resultado esperado.

Entender seu público vai longe ao manipular dados. Quando você sabe quem acessará e usará os dados, isso ajuda a atender às suas necessidades e objetivos específicos. Por exemplo, ao manipular dados para uma empresa financeira, os analistas dividiriam os dados em segmentos específicos, como valor gasto em compras ou contribuição do empregador no 401(k). Isso seria relevante se as empresas usarem esses dados para provar suas capacidades de geração de receita, mas precisariam de segmentação adicional quando o objetivo for reduzir despesas.

Use dados apropriados

Não se trata de ter muitos dados, mas dos conjuntos de dados certos. A manipulação de dados fornece dados apropriados e é crucial para sua análise.

Dicas para usar dados precisos:

• Evite entradas repetitivas, semelhantes e nulas.
• Não dependa de uma única fonte de dados para extrair dados. Use diferentes fontes.
• Filtre dados com base em regras e condições necessárias.

Entenda os dados

Avalie a qualidade e precisão dos dados necessários para a análise de dados. Você também precisa compreender como os dados interpretados correspondem às necessidades de uma organização.

Pontos-chave a serem lembrados:

• Identifique formatos de banco de dados e arquivos
• Use visualização de dados para visualizar o padrão atual
• Gere métricas de qualidade de dados conforme necessário
• Tenha cuidado com as limitações dos dados

Reavalie os dados manipulados

Embora cuidadosamente otimizados, os dados manipulados ainda podem ter espaço para melhorias ou erros. Reavalie os dados manipulados para garantir qualidade e reduzir ineficiências. Por exemplo, quando analistas manipulam dados financeiros, eles podem encontrar oportunidades para melhorar a qualidade. Eles podem corresponder faturas não pagas a pagamentos futuros esperados ou detectar erros operacionais.

Transforme dados para uma melhor análise

A manipulação de dados é instrumental para analisar, interpretar e limpar dados brutos para uma melhor análise. Pode ser demorado, mas economiza muito tempo gasto analisando informações irrelevantes. Isso reúne dados valiosos, gera insights e ajuda a modificar ou otimizar processos de negócios.

Dados brutos passam por vários processos em uma organização. Esses processos transformam e modificam dados para torná-los legíveis e adequados para várias análises. As empresas podem rastrear esses ativos de informação usando linhagem de dados e facilitar para os analistas rastrear erros até sua causa raiz.

Saiba mais sobre linhagem de dados e por que é importante rastrear o fluxo de dados.