Limpeza de dados

Descubra como o processo de limpeza de dados pode ser feito

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Você já ouviu falar em limpeza de dados? Pois essa prática, também chamada de data cleaning, é um processo que analisa a quantidade de dados em uma devida fonte, aprovando e rejeitando manualmente as sugestões de mudanças feitas pelo sistema de informações. 

A limpeza de dados desempenha função importante pois permite identificar se os dados em mãos são suficientes para orientar a tomada de decisão, entendendo quais tipos de conteúdo exigem recolhimento no futuro.

Ao longo do artigo, vamos falar um pouco melhor a respeito do que é limpeza de dados, quais são os benefícios de realizar esse processo e como colocá-lo em prática. Continue a leitura para tirar todas as suas dúvidas!

O que é limpeza de dados?

Data cleaning, ou limpeza de dados, é um processo de eliminação de dados inválidos, “sujos” ou pouco informativos. Assim, a empresa consegue focar naqueles de fato importantes para o processo de tomada de decisão.

A limpeza de dados representa um exercício para se chegar a dados de maior qualidade, partindo do princípio de que, munido deles, será possível atingir melhores resultados. É comum confundir o conceito, aliás, com o de data mining, mas vamos de uma vez por todas nos livrar desse comparativo.

Enquanto a limpeza de dados é a identificação dos que são mais valiosos para alimentar um algoritmo de maneira adequada, o data mining volta seu foco à descoberta de padrões. Para que aconteça, a limpeza deve ocorrer antes.

Como acontece a limpeza de dados?

Para compreender melhor como se dá a limpeza de dados, vale a pena recorrer a um exemplo. Imagine que uma empresa queira fazer a segmentação dos produtos que têm à disposição para atender a um público específico, como os donos de pets.

Ela, então, identifica o perfil dessas pessoas (por exemplo: mulher, solteira, entre 25 e 30 anos, moradora de São Paulo capital). Mas sua base de dados contém uma série de variações que não condizem com esse perfil.

Ao olhar para os dados, encontra-se informações como São Paulo (estado) ou São Paulo (bairro). Alimentar os algoritmos a partir daí gera um problema na segmentação, portanto é necessário limpar os dados.

Ao aplicar as características do perfil traçado nos dados brutos, é possível eliminar ruídos, como as variações de localização capazes de interferir na tomada de decisão. Isso permite que sejam realmente encontradas informações úteis na hora da escolha.

Por que a limpeza de dados é importante?

Agora que já sabe como a limpeza de dados funciona, fica mais fácil entender os motivos pelos quais esse processo é importante. Veja, nos tópicos abaixo, as principais razões para fazê-lo.

Precisão

O primeiro motivo consiste no aumento da precisão da análise. Embora o processo de limpeza já represente em si uma análise — em que se decide conteúdos válidos que fazem sentido para a análise de dados —, não é difícil identificar que se trata de uma avaliação preliminar.

A limpeza garante que os dados processados pelos sistemas farão sentido para atingir os objetivos do negócio. Nesse cenário, ainda que preliminar, o processo é fundamental para garantir o máximo de eficácia na análise.

Familiarização

Outro ponto importante na limpeza dos dados: ela ajuda os profissionais a se familiarizarem com eles. Muitas vezes há dificuldade em realizar o processo nas empresas porque é complicado determinar quais informações estarão à disposição e a quais não se tem acesso.

Ao executar a análise de dados, o profissional ganha familiaridade com o contexto e o que querem dizer para a empresa. Isso assegura que a transformação dos dados em informação acionável (insights) recebe um acréscimo de eficiência.

Remoção de inconsistências

Há ainda outra vantagem importante na limpeza dos dados: encontrar inconsistências nas informações armazenadas pela empresa. 

Dados em duplicidade podem ser fatais na hora de traçar um perfil do seu consumidor, e o processo de limpeza ajuda a eliminá-los, bem como outras inconsistências — entre elas erros de digitação — que aparecerem pelo caminho.

Como fazer a limpeza de dados?

Pronto para começar a fazer a limpeza de dados? Então confira o passo a passo, evitando erros ao longo do processo.

Passo 1: elimine as respostas em branco

O primeiro estágio da limpeza de dados é o mais simples: eliminar as respostas em branco que não trazem nenhuma informação sobre a sua pesquisa. Respostas em branco podem surgir porque o respondente da pesquisa ou formulário deixou de inserir aquelas informações ou porque elas não foram captadas pelo seu time no momento do estudo.

Dissolver essas respostas não significa a impossibilidade de aprender com elas. Lembre-se que respostas em branco acontecem por um motivo — pesquisa longa demais, pesquisa pouco envolvente ou pesquisa incompleta, por exemplo. Considere isso na hora de organizar formulários no futuro ou treinar a sua equipe para preenchê-los.

Passo 2: equipare os critérios

O segundo passo da limpeza de dados consiste em eliminar todos os respondentes que não atendem ao seu critério.

Seguindo o exemplo do tópico anterior, esses respondentes seriam homens, pessoas acima dos 30 anos, ou todos aqueles que não vivem em São Paulo (capital). Eliminar essas pessoas ajuda a chegar aos dados buscados.

Passo 3: elimine respostas fora da curva

Além de riscar da lista os dados incompatíveis com aquilo que se procura, você também deve eliminar respostas fora da curva.

Se no campo “endereço”, em vez de submeter um endereço válido, o respondente inseriu qualquer outra informação, isso também exige remoção da pesquisa, mesmo que outros critérios estejam de acordo à segmentação traçada anteriormente.

Passo 4: não faça colunas desnecessárias

É provável que a sua pesquisa inclua algumas colunas desnecessárias para o tipo de análise feita. Atendo-se ao exemplo anterior, podemos ter a seguinte informação: ensino superior completo.

Se durante a segmentação esse não foi um dos critérios adotados por você para traçar o perfil dos dados procurados, elimine a coluna de informação desnecessária.

Passo 5: reduza os outliers

Há ainda uma importante etapa na limpeza de dados: eliminar os outliers. São chamados de outliers os dados que fogem do padrão e dificultam o processo de generalização em um modelo de dados. Se estamos generalizando donos de pet como mulheres entre 25 e 30 anos, por exemplo, um outlier pode ser uma mulher de 31 anos que segue o mesmo perfil.

Incluir essa outlier na sua pesquisa puxa a média de idade do seu grupo para cima, um resultado não desejado. Por isso, verifique se não há esse tipo de inconsistência na hora de limpar os dados.

O processo de limpeza de dados é de suma importância para o sucesso da análise de dados. Por isso, dê atenção especial a ele e leve em consideração as dicas que aprendeu aqui na hora de limpá-los.

E aí, gostou de conhecer melhor o processo de limpeza de dados? A Aloo Telecom é especialista em TI e pode ajudá-lo a realizar essa prática com muito mais agilidade. Visite nosso site e descubra como!

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