Organização de dados

Data Wrangling - O processo de transformação de dados brutos

Data wrangling, também conhecido como data munging, é o processo de transformação de dados brutos em um formato ou estrutura que permita sua análise e manipulação. Normalmente, envolve a extração e a limpeza de dados de várias fontes, bem como a integração dos dados em um formato único e coerente.

A organização de dados normalmente inclui várias tarefas, como integração, limpeza, formatação, normalização e enriquecimento de dados. A integração de dados envolve a coleta de dados de diferentes fontes e a consolidação desses dados em um único conjunto de dados. A limpeza de dados envolve a identificação e a remoção de dados incorretos, incompletos ou irrelevantes do conjunto de dados. A formatação dos dados envolve a reestruturação dos dados em um formato adequado para análise, enquanto a normalização dos dados garante que eles estejam em um formato consistente e sigam as convenções padrão. Por fim, o enriquecimento de dados envolve a inclusão de dados contextuais adicionais em um conjunto de dados existente.

A organização de dados é uma habilidade fundamental e essencial para qualquer cientista de dados. Ela envolve a transformação de dados brutos em um formato ou estrutura que possa ser usado para responder a perguntas e obter insights. Com o uso de técnicas de processamento de dados, os cientistas de dados podem produzir um conjunto de dados preciso e abrangente que pode ser usado para responder a perguntas desafiadoras ou ajudar na tomada de decisões orientadas por dados.

A preparação de dados também é uma habilidade importante para engenheiros e analistas de dados. Ela permite que eles transformem dados brutos de forma rápida e eficaz em um formato adequado para análise. Além de eliminar erros e inconsistências, a organização de dados também pode revelar padrões e correlações que, de outra forma, permaneceriam ocultos nos dados brutos.

Em geral, a preparação de dados é um processo fundamental para qualquer organização orientada por dados. Ele permite que os cientistas de dados transformem, de forma rápida e eficaz, os dados brutos em um formato adequado para análise e fornece a eles os insights necessários para tomar decisões baseadas em dados com confiança.

Ao compreender o processo de coleta de dados e dominar as várias técnicas, as organizações podem garantir que seus dados sejam precisos, concisos e atualizados, o que lhes permite aproveitar insights poderosos para obter uma vantagem competitiva.