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Para que serve os recursos de transformação de entrada?
Os recursos de transformação de entrada são usados ​​para converter dados brutos ou informações em um formato adequado para processamento ou análise por um sistema ou aplicação. Eles atuam como uma ponte entre a entrada bruta e os componentes do processamento principal. Essa transformação é crucial porque os dados brutos geralmente vêm em vários formatos, estruturas e qualidades que não são diretamente utilizáveis ​​pelo sistema.

Aqui está um colapso de seu propósito:

* Limpeza de dados: Isso envolve lidar com valores ausentes, corrigir erros e remover inconsistências ou informações irrelevantes.

* Transformação de dados: Isso abrange a alteração de tipos de dados (por exemplo, conversão de texto em números), valores de escala (por exemplo, normalização, padronização) e dados de reestruturação (por exemplo, tabelas giratórias).

* Enriquecimento de dados: Adicionando contexto ou informações extras aos dados de fontes externas para melhorar sua utilidade. Por exemplo, adicionar dados de geolocalização a um endereço ou enriquecer dados do cliente com perfis de mídia social.

* Formatação de dados: Garantir que os dados estão em conformidade com o formato esperado exigido pelos componentes de processamento a jusante. Isso pode envolver a conversão de tipos de arquivos, alterações de delimitadores ou aderência a esquemas específicos.

* Engenharia de recursos: Criando novos recursos (variáveis) a partir dos existentes para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina ou outros processos analíticos.

Em essência, os recursos de transformação de entrada garantem que os dados sejam limpos, consistentes, relevantes e no formato correto a serem efetivamente usados ​​pelo sistema. Sem eles, o sistema lutaria para lidar com dados brutos e inconsistentes, levando a resultados imprecisos ou falha do sistema. Exemplos de tais recursos incluem processos ETL (Extrato, Transform, Carga), Bibliotecas de pré-processamento de dados em linguagens de programação (como Scikit-Learn no Python) e ferramentas especializadas de transformação de dados.

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