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Data Wrangling: Avaliação de Dados



Avaliação de Dados

Etapa que tem como objetivo avaliar as características dos dados e verificar possíveis inconsistências. As inconsistências podem ser relacionadas à qualidade ou à sua estrutura dos conjuntos de dados.


Qualidade dos dados

Inconsistência de qualidade significa qualquer evento que prejudique o entendimento pleno da informação do conjunto de dados.

Exemplos de inconsistência de qualidade dos dados incluem:

  • falta de dados;
  • dados inválidos (p.ex. uma coluna Idade possui um dado com uma letra);
  • dados corrompidos (p.ex. corrupção por codificação inadequada);
  • dados errados (p.ex. por problemas de digitação)
  • dados imprecisos;
  • dados com múltiplos valores para um mesmo significado; e
  • dados inconsistentes.

Inconsistência de estrutura

Inconsistência de estrutura designa qualquer distorção da organização dos dados que impeça sua análise de forma adequada.

Exemplos de inconsistência de estrutura de dados incluem:

  • Variáveis diferentes em uma mesma coluna;
  • Observações diferentes em uma mesma observação; e
  • Nomes de colunas não descritivos.

Tipo de análise

A análise da qualidade dos dados pode ser realizada:

  • Visualmente: isto é, olhando os dados para detectar o que for necessário. Isto só é adequado para um conjunto pequeno de dados.
  • Automaticamente: através do uso de software para detectar erros e realizar correções.
  • Semi-automaticamente: utiliza software para detectar erros, que são avaliados visualmente. Exemplo inclui utilizar Microsoft Excel para classificar uma lista e detectar dados errados.


Para citar este artigo

REVISTABW. Data Wrangling: Avaliação de Dados.Revista Brasileira de Web: Tecnologia. Disponível em https://www.revistabw.com.br/revistabw/data-wrangling-avaliacao-de-dados/. Criado em: 22/05/2018. Última atualização: 22/05/2018. Visitado em: 22/06/2018


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