O estágio de processamento de dados é uma parte crucial de qualquer processo orientado a dados. É a fase em que os dados brutos são transformados em um formato utilizável e significativo para análise, relatório ou outros aplicativos. Isso envolve uma série de etapas que podem variar dependendo do contexto, mas geralmente inclui:
Atividades -chave dentro do estágio de processamento de dados: *
Limpeza de dados: Esta é geralmente a parte mais demorada. Envolve identificar e corrigir ou remover dados imprecisos, incompletos, irrelevantes, duplicados ou inconsistentes. As técnicas incluem lidar com valores ausentes (imputação ou remoção), suavização de dados ruidosos e resolução de inconsistências.
*
Transformação de dados: Este estágio se concentra na conversão de dados em um formato mais adequado para análise. As transformações comuns incluem:
*
Tipo de dados Conversão: Alteração de dados de um tipo para outro (por exemplo, string para numérico).
*
Agregação de dados: Combinando dados de várias fontes em estatísticas resumidas (por exemplo, calculando médias, somas, contagens).
*
Normalização de dados: Escala dados para um intervalo específico para impedir que recursos com valores maiores dominem a análise.
*
Engenharia de recursos: Criando novos recursos a partir dos existentes para melhorar a precisão do modelo (por exemplo, combinar os recursos de data e hora para criar um recurso do dia da semana).
*
Redução de dados: Isso tem como objetivo reduzir o tamanho do conjunto de dados, preservando informações importantes. Técnicas incluem:
*
redução da dimensionalidade: Reduzindo o número de variáveis (recursos), mantendo a maioria das informações relevantes. A análise de componentes principais (PCA) é um método comum.
*
redução de numerosidade: Substituindo dados por representações menores (por exemplo, usando modelos ou histogramas paramétricos).
*
Compressão de dados: Reduzindo o espaço de armazenamento necessário para os dados.
*
Integração de dados: Combinando dados de várias fontes em uma visão unificada. Isso requer manuseio cuidadoso de inconsistências e potenciais redundâncias.
*
Validação de dados: Verificando a precisão e a consistência dos dados processados para garantir que atendam aos padrões de qualidade. Isso pode envolver a comparação de dados processados para obter dados ou usar regras de validação.
A saída do estágio de processamento de dados: O resultado é um conjunto de dados limpo, consistente e transformado, pronto para análise, modelagem ou visualização adicionais. Esses dados processados são normalmente armazenados em um data warehouse ou data lake para facilitar o acesso e a recuperação.
As etapas e técnicas específicas usadas no estágio de processamento de dados dependem muito do tipo de dados, dos objetivos da análise e das ferramentas e recursos disponíveis. Muitas vezes, é um processo iterativo, exigindo vários passes pelas diferentes etapas para atingir o nível desejado de qualidade e adequação dos dados.
