O Que é Data Cleaning e Por Que é Crucial?

Eaeee, de boa gente? Tomara que sim! Vocês já tentaram fazer um bolo com ingredientes errados ou faltando? Se o açúcar estiver salgado ou a farinha cheia de caroços, não importa quão boa seja a receita o resultado será ruim. Com dados acontece a mesma coisa! Se eles estiverem bagunçados, incompletos ou errados, qualquer análise feita com eles pode levar a conclusões erradas.

Por isso, hoje vou te explicar o que é Data Cleaning (ou “limpeza de dados”), por que ele é tão importante e como fazer isso da maneira certa. Vamos lá?!

O que é Data Cleaning?

Data Cleaning é o processo de arrumar, corrigir e organizar dados antes de usá-los para análise. É como lavar e cortar os ingredientes antes de cozinhar, você não colocaria um tomate sujo e inteiro na salada, certo?

Alguns problemas comuns que a limpeza de dados resolve:

• Dados faltando (como um cadastro sem e-mail)

• Erros de digitação (nome escrito errado, como “Joãp” em vez de “João”)

• Dados duplicados (a mesma pessoa cadastrada duas vezes)

• Formato inconsistente (datas escritas de formas diferentes: 01/05/2023, 1-maio-2023)

• Valores impossíveis (idade = 150 anos, altura = 5 metros)

Para que serve?

A limpeza de dados serve para:

✔ Evitar erros em relatórios e análises.
✔ Garantir que as decisões tomadas com base nos dados sejam confiáveis.
✔ Economizar tempo, porque analisar dados sujos pode levar a retrabalhos.
✔ Melhorar a qualidade dos resultados (seja em negócios, saúde, pesquisa, etc.).

Exemplo simples: Se você está calculando a média de idades de um grupo, mas alguns registros estão com “0” ou “999” no campo “idade”, o resultado final vai ficar totalmente errado!

Por que é tão importante?

Imagine essas situações:

• Um hospital usa dados sujos para estudar uma doença, pode chegar a conclusões perigosas.

• Uma loja online tem preços errados por causa de dados não verificados, pode perder as vendas.

• Um banco não detectar clientes duplicados, pode liberar crédito duas vezes para a mesma pessoa.

Dados não limpos = decisões erradas = prejuízos. Por isso, empresas e o pessoal da área de dados gastam até 80% do tempo em um projeto só limpando e organizando os dados!

Ferramentas para Data Cleaning:

Felizmente, existem ferramentas que ajudam nesse trabalho, e facilitam muito a nossa vida, vamos separar algumas por níveis:

Para iniciantes:

• Excel/Google Sheets → Filtros, remoção de duplicatas, fórmulas como CORRIGIR e PROCX.

• OpenRefine → Ferramenta gratuita e fácil para limpar dados manualmente.

Para quem já conhece programação:

• Python (Pandas) → Biblioteca poderosa para automatizar a limpeza.

• SQL → Para limpar dados diretamente em bancos de dados.

Ferramentas avançadas:

• Trifacta → Software profissional para limpeza automática.

• DataWrangler → Ferramenta visual para arrumar dados rapidamente.

Além dessas, óbvio, existem muitas outras, acima são apenas alguns exemplos do que podemos utilizar.

Exemplos de Casos de Uso

Agora para que fique ainda mais claro, e faça mais sentido, vou listar alguns casos de uso, para que você possa associar tudo que euu já disse até o momento.

1. E-commerce (Amazon, Mercado Livre):

• Problema: Produtos cadastrados com preços errados (R$ 1,00 em vez de R$ 100,00).

• Solução: Usar Data Cleaning para corrigir valores discrepantes automaticamente.

2. Pesquisa Médica:

• Problema: Pacientes com dados incompletos (exames sem resultados).

• Solução: Remover ou completar registros faltantes antes de analisar.

3. Redes Sociais (Instagram, Twitter):

• Problema: Contas falsas ou bots com nomes repetidos.

• Solução: Identificar e remover duplicatas para melhorar estatísticas.

Recapitulação e Conclusão

Bom, para esse artigo, era isso pessoal, bora resumir o que aprendemos hoje:

🔹 Data Cleaning é o processo de arrumar dados antes de analisá-los.
🔹 Serve para evitar erros e garantir que decisões sejam baseadas em informações confiáveis.
🔹 É crucial porque dados sujos levam a prejuízos em negócios, saúde, finanças e mais.
🔹 Ferramentas como Excel, Python e SQL ajudam a automatizar a limpeza.

Se você trabalha com dados (ou quer começar), lembre-se: dados limpos = análises confiáveis = melhores resultados.

E aí, já precisou limpar dados alguma vez? Conta nos comentários como foi sua experiência! 🚀

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Por hoje era isso pessoal, um forte abraço. E até o próximo assunto. 😊