Migração de dados

O Data Munging é um tipo de manipulação de dados, comumente usado na limpeza e preparação de dados. O munging de dados envolve a transformação de dados brutos em um formato que seja mais fácil de analisar ou visualizar. É usado com mais frequência na engenharia de software, especificamente na mineração de dados e no aprendizado de máquina. Esse processo envolve a transformação de dados de uma variedade de fontes em um formato mais uniforme, como CSV, para que possam ser analisados mais facilmente.

O processamento de dados pode envolver a transformação de dados de várias fontes em um único formato, a classificação, a remoção de valores discrepantes, a correção de erros, o preenchimento de valores ausentes e a combinação ou separação de valores. Também pode envolver a combinação de vários conjuntos de dados ou a fusão deles para criar um novo conjunto de dados adequado para a tarefa em questão. O processamento de dados geralmente é usado em conjunto com a visualização de dados para criar visualizações interativas dos dados.

A extração de dados desempenha uma função importante na ciência de dados, pois os cientistas de dados geralmente precisam pegar dados brutos, limpá-los e transformá-los em algo adequado para análise posterior. O data munging também é útil na análise preditiva, pois costuma ser usado para preparar os dados para a construção de modelos preditivos. Ao compreender os dados e descobrir padrões, o data munging pode ajudar a melhorar o desempenho e a precisão do modelo.

O munging de dados também pode ser usado para reduzir o tamanho do conjunto de dados, pois o processamento de conjuntos de dados grandes pode ser demorado. Com o uso de técnicas de processamento de dados, como filtragem, classificação ou agrupamento, os conjuntos de dados podem ser reduzidos a informações relevantes e ter seu processamento mais rápido.

A manipulação de dados é uma parte importante de qualquer processo de ciência de dados, pois ajuda a garantir a precisão e a validade dos dados antes de serem usados para análise posterior. Ao manipular adequadamente os dados, os cientistas de dados podem se certificar de que os dados são adequados para análises posteriores e podem fornecer os melhores insights possíveis.