A filtragem de dados é o processo de revisão e remoção de informações indesejadas ou irrelevantes de um conjunto de dados. É como peneirar areia para manter apenas o ouro - você está isolando os pontos de dados que atendem a critérios específicos, deixando para trás tudo o que não o faz. Isso melhora a qualidade dos dados, acelera a análise e reduz as necessidades de armazenamento.
A filtragem de dados pode ser aplicada a vários tipos de dados, incluindo:
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Dados numéricos: Valores de filtragem dentro de um intervalo específico (por exemplo, mostrando apenas idades entre 25 e 40).
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Dados categóricos: Selecionando categorias específicas (por exemplo, mostrando apenas clientes de um país específico).
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Dados de texto: Encontrar entradas contendo palavras -chave ou frases específicas (por exemplo, filtrando emails contendo "urgente").
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Dados de data/hora: Selecionando dados dentro de um período específico (por exemplo, dados de vendas do último trimestre).
Os métodos usados para filtragem dependem do contexto e das ferramentas usadas, incluindo:
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software de planilha (Excel, Google Sheets): Usando funções de filtro interno e opções de filtragem avançada.
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Sistemas de banco de dados (SQL): Empregando `where` clausas em consultas SQL para especificar condições de filtragem.
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linguagens de programação (Python, r): Utilizando bibliotecas como Pandas (Python) ou DPLYR (R) para executar a manipulação e filtragem de dados com base em condições lógicas.
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Ferramentas de visualização de dados (Tableau, Power BI): Opções de filtragem interativa, permitindo que os usuários selecionem dinamicamente os subconjuntos de dados.
O objetivo da filtragem de dados é refinar o conjunto de dados para se concentrar nas informações mais relevantes para uma tarefa ou análise específica. Ao remover o ruído e os dados irrelevantes, ele aprimora a precisão e a eficiência do processamento e análise de dados subsequentes.
