Quais técnicas você pode usar para garantir a precisão dos dados ao limpar diferentes tipos de dados e visualizações?

1 Dados numéricos

Dados numéricos são dados que podem ser medidos ou contados, como quantidades, preços ou porcentagens. No entanto, os dados numéricos podem ser afetados por valores ausentes, outliers, unidades incorretas ou erros humanos. Para limpar dados numéricos, você pode imputar valores ausentes com a média, mediana, modo ou um valor personalizado, dependendo da distribuição e do contexto dos dados. Além disso, você pode identificar e manipular valores atípicos usando métodos como gráficos de caixa, pontuações z ou intervalos interquartis. Os outliers podem ser removidos, substituídos ou mantidos, dependendo de seu impacto e relevância para a análise. Além disso, verificar e converter unidades para garantir a consistência é importante para evitar confusão. Por exemplo, se você estiver trabalhando com dados de moeda, verifique se todos eles estão na mesma moeda e taxa de câmbio. Por fim, é necessário validar e corrigir erros humanos usando regras, fórmulas ou funções de validação de dados. Por exemplo, se você estiver trabalhando com dados de data, verifique se eles estão em um formato e intervalo válidos.

2 Dados categóricos

Dados categóricos, como nomes, cores ou rótulos, são dados que podem ser agrupados em categorias. Problemas como erros ortográficos, formatação inconsistente ou categorias redundantes podem afetar dados categóricos. Para limpá-lo, você pode padronizar a ortografia e a formatação com métodos como caixa baixa, corte ou substituição de caracteres. Você também pode mesclar ou dividir categorias agrupando, mapeando ou concatenando. E valores vazios ou inválidos podem ser removidos ou substituídos por filtragem, descarte ou preenchimento. Por exemplo, convém verificar se os nomes dos países estão escritos e em maiúsculas de forma consistente ou combinar categorias de produtos semelhantes. Você também pode remover respostas de questionário em branco ou substituí-las por um valor padrão.

3 Dados textuais

Os dados textuais, como revisões, comentários ou descrições, consistem em palavras, frases ou parágrafos e podem ser afetados por ruído, ambiguidade ou irrelevância. Para limpá-lo, você pode remover pontuação, hashtags ou menções de tweets para remover ruídos. Você também pode analisar, marcar ou desambiguar artigos de notícias para resolver a ambiguidade. E para avaliações de clientes, convém consultar, resumir ou agrupar o texto para filtrar a relevância. Essas técnicas ajudarão você a garantir que seus dados textuais sejam precisos e úteis.

4 Dados visuais

Dados visuais, como fotos, logotipos ou diagramas, podem ser afetados por baixa qualidade, distorção ou duplicação. Para limpar esses dados, você pode melhorar a qualidade redimensionando, cortando ou nitidez das imagens. Você pode corrigir a distorção girando, invertendo ou transformando as imagens. Além disso, você pode detectar duplicação usando métodos como hashing, comparação ou eliminação de duplicação. A limpeza de dados é essencial para qualquer projeto de visualização de dados para melhorar a qualidade e a clareza de seus dados e visualizações. Aplicar as técnicas certas a diferentes tipos de dados e visualizações garantirá precisão e aprimorará sua análise e apresentação.

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