A primeira aproximação a um conjunto de dados desconhecido pode ser muito desafiadora. É necessário realizar testes e experimentos para tentar encontrar padrões que permitam escalar a análise, o que pode ser um processo lento, complexo e perigoso, já que um viés equivado nos dados em seu estado selvagem pode pôr por terra horas ou dias de esforço.
Data wrangling, é o processo de transformar e mapear dados brutos em um formato mais apropriado e valioso para análise. Esse processo envolve várias etapas para garantir que os dados estejam limpos, consistentes e utilizáveis. É uma parte essencial do trabalho de cientistas de dados, analistas de dados e engenheiros de dados, pois prepara os dados para análise e modelagem.
Quais as aplicações do Data Wrangling?
Preparação de Dados para Análise: Já que os dados coletados de fontes variadas raramente estão prontos para análise direta é necessário preparar esses dados, corrigindo erros e garantindo consistência nas automações.
Análise Exploratório de Dados (EDA): Antes de uma análise mais profunda, data wrangling ajuda a explorar os dados para entender suas principais características e padrões.
Integração de Dados: Muitas vezes, é necessário combinar dados de diferentes fontes para enriquecer e contextualizar os dados. Como essas fontes ainda estão em estado selvagem, o esforço de integrar pode ser considerável.
Limpeza de Dados: Remover valores faltantes, duplicados e corrigir erros e descartar dados inúteis (depois de muita análise) são tarefas comuns no data wrangling, garantindo a qualidade dos dados.
Transformação de Dados: Converter dados para formatos que facilitem a análise, normalizar escalas de valores, e criar novas variáveis a partir de dados existentes.
Quais as Etapas do Data Wrangling?
Coleta de Dados (Data Acquisition):
- Reunir dados de várias fontes, que podem incluir bancos de dados, APIs, planilhas, arquivos CSV, etc.
Exploração de Dados (Data Discovery):
- Entender a estrutura dos dados, o conteúdo e as relações entre diferentes conjuntos de dados.
Limpeza de Dados (Data Cleaning):
- Remover ou corrigir dados inconsistentes, duplicados ou ausentes.
- Tratar valores nulos ou inválidos.
- Corrigir erros de digitação ou formatação.
Estruturação de Dados (Data Structuring):
- Organizar os dados em um formato específico que atenda às necessidades da análise, como tabelas relacionais ou arrays multidimensionais.
Enriquecimento de Dados (Data Enrichment):
- Adicionar informações externas aos dados existentes para fornecer mais contexto ou detalhes, como juntando dados de diferentes fontes.
Validação de Dados (Data Validation):
- Verificar a precisão e a consistência dos dados processados para garantir que estão prontos para a análise.
Transformação de Dados (Data Transformation):
- Converter dados de um formato para outro, agregando dados, normalizando, criando novas variáveis ou atributos, etc.
Armazenamento de Dados (Data Storage):
- Salvar os dados preparados em um banco de dados ou outro sistema de armazenamento adequado para futuras análises ou consultas.
Algumas ferramentas Comuns para Data Wrangling
- Python (pandas, NumPy): Muito usado devido à sua flexibilidade e poderosas bibliotecas de manipulação de dados.
- R: Uma linguagem estatística com fortes capacidades de wrangling através de pacotes como dplyr e tidyr.
- SQL: Essencial para wrangling de dados armazenados em bancos de dados relacionais.
- Excel: Ferramenta comum para wrangling de dados em pequenos conjuntos ou quando se trabalha com dados em formato de planilha.
- ETL Tools (Extract, Transform, Load): Ferramentas como Talend, Informatica e Apache Nifi facilitam processos de wrangling em grande escala.
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