Quais são as principais ferramentas de limpeza e pré-processamento de dados para cientistas de dados?

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A limpeza e o pré-processamento de dados são etapas críticas no fluxo de trabalho de ciência de dados. Antes de analisar seus dados para obter insights, é essencial garantir que eles sejam precisos e estejam prontos para uso. Isso geralmente envolve remover ou corrigir erros, lidar com valores ausentes e transformar dados em um formato utilizável. Dada a importância desse processo, não é surpresa que uma variedade de ferramentas tenha sido desenvolvida para ajudar os cientistas de dados a agilizar seus esforços de limpeza de dados. Vamos explorar algumas das principais ferramentas que podem ajudá-lo a limpar e pré-processar seus dados de forma eficiente.

Principais especialistas neste artigo

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1 Magia do Excel

O Excel é uma ferramenta surpreendentemente poderosa para limpeza de dados, especialmente se você estiver lidando com conjuntos de dados menores. Você pode usar funções como PROCV para identificar e corrigir inconsistências, empregar formatação condicional para realçar erros e utilizar o recurso Validação de Dados para evitar a entrada incorreta de dados. As tabelas dinâmicas do Excel também são ótimas para resumir dados e detectar outliers. Embora possa não ser a ferramenta mais sofisticada para grandes conjuntos de dados, a interface familiar do Excel e a ampla gama de funcionalidades o tornam uma escolha ideal para muitos cientistas de dados.

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Ishita Malhotra, M.S.

Goldman Sachs| CMU| Udacity| Gartner| KPMG| Google Developer Student Club| Girls Who Code| SRMIST
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Excel is a popular tool for data cleaning and preprocessing due to its user-friendly interface and powerful features. With Excel, you can import data from various sources, perform tasks like filtering, sorting, and removing duplicates, handle missing values, perform calculations and transformations using formulas and functions, visualize data with charts and graphs, and export cleaned data for further analysis. Excel's flexibility and familiarity make it a convenient choice for many data preprocessing tasks, especially for smaller datasets or quick analyses.

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2 Facilidade de script

Para conjuntos de dados maiores ou tarefas de limpeza mais complexas, linguagens de script como Python e R entram em ação. Eles oferecem bibliotecas como pandas em Python e dplyr em R, que fornecem funções extensas para manipulação de dados. Com essas bibliotecas, você pode facilmente lidar com dados ausentes, executar agregações e aplicar funções em conjuntos de dados inteiros. A capacidade de escrever scripts também significa que você pode automatizar tarefas repetitivas, economizando tempo a longo prazo. Além disso, a natureza de código aberto dessas linguagens significa que há uma riqueza de suporte e recursos da comunidade disponíveis.

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Ishita Malhotra, M.S.

Goldman Sachs| CMU| Udacity| Gartner| KPMG| Google Developer Student Club| Girls Who Code| SRMIST
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Python is ideal for data cleaning and preprocessing due to its libraries like Pandas and NumPy. Steps include importing data, exploring its structure, handling missing values and duplicates, transforming data types, normalizing or standardizing numerical data, engineering features, visualizing data, splitting it for analysis, and creating preprocessing pipelines for efficiency and reproducibility.

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3 Poder do banco de dados

Quando você está trabalhando com conjuntos de dados particularmente grandes ou dados em tempo real, os sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) como o SQL pode ser indispensável. O SQL permite que você interaja diretamente com bancos de dados, oferecendo comandos para selecionar, atualizar, inserir e excluir dados. É particularmente bom para limpar dados armazenados em bancos de dados relacionais, pois você pode escrever consultas para filtrar registros indesejados, unir tabelas e garantir a integridade dos dados por meio de restrições e transações. Dominar o SQL pode ser um divisor de águas para lidar com big data de forma eficiente.

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Ayush Kumar🖐️

Business Analyst @Cognizant | Certified Scrum Product Owner CSPO® | 🚀 BFSI, E-commerce | Salesforce CRM, ERP | Around 4 YOE | Agile, SQL, Data Analysis | Spearheaded 30% Process Efficiency Boost 📈
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In the context of data cleaning and preprocessing tools, database power denotes as a tool's capacity to effectively link with and engage databases for functions like data extraction, transformation, and loading. A tool exhibiting robust database capabilities can efficiently manage substantial data volumes stored in databases, aid in data cleaning and preprocessing operations, and seamlessly integrate with different database system.

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Ishita Malhotra, M.S.

Goldman Sachs| CMU| Udacity| Gartner| KPMG| Google Developer Student Club| Girls Who Code| SRMIST
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SQL, commonly used with relational databases, enables data cleaning and preprocessing through commands like SELECT for extraction, WHERE for filtering, DISTINCT for removing duplicates, JOIN for merging, and aggregation functions like SUM and COUNT. It supports handling missing values, creating views for intermediate results, enforcing data integrity constraints, indexing for performance, and exporting data for further analysis. You can also create new columns after performing cleaning operations.

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4 Ferramentas visuais

As ferramentas de limpeza de dados visuais fornecem uma interface amigável que permite que você veja as transformações que estão acontecendo com seus dados. Essas ferramentas geralmente vêm com recursos de arrastar e soltar que permitem aplicar operações complexas de limpeza de dados sem escrever uma única linha de código. Eles são particularmente úteis para aqueles que preferem uma abordagem mais intuitiva para a limpeza de dados. Além disso, muitas ferramentas visuais oferecem a capacidade de visualizar dados antes e depois das transformações, facilitando a identificação e correção de problemas.

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5 Software Especializado

Há também soluções de software de limpeza de dados especializadas projetadas para lidar com tipos específicos de dados ou tarefas. Essas ferramentas podem ser particularmente úteis ao lidar com dados não estruturados, como texto ou imagens, pois geralmente incluem recursos como processamento de linguagem natural ou reconhecimento de imagem para ajudar a limpar e categorizar seus dados. Embora essas ferramentas possam exigir uma curva de aprendizado mais íngreme, elas podem melhorar significativamente a eficiência e a precisão do processo de limpeza de dados para aplicativos especializados.

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6 IA de automação

Por fim, a inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) estão começando a desempenhar um papel na limpeza e pré-processamento de dados. Ferramentas alimentadas por IA podem aprender com seus dados e sugerir automaticamente etapas de limpeza ou até mesmo prever e corrigir erros. Isso pode ser uma grande economia de tempo, especialmente à medida que a IA fica melhor em entender seus dados específicos ao longo do tempo. Embora essas ferramentas ainda estejam evoluindo, elas representam uma fronteira empolgante na automação de processos de limpeza de dados.

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Kosisochukwu Mbachu-Igwe

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Top data cleaning and preprocessing tools for data scientists include Excel for smaller datasets due to its functions like VLOOKUP, Python and R for larger datasets with libraries like pandas and dplyr for extensive data manipulation, SQL for interacting with large databases directly, visual tools for intuitive operations, specialized software for specific data types, and emerging AI and ML tools for automated cleaning processes, each offering unique advantages based on dataset size and complexity.

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1 Magia do Excel

2 Facilidade de script

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5 Software Especializado

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