Pré-processamento de dados
Pré-processamento de dados se define como um conjunto de técnicas e procedimentos aplicados aos dados antes de sua utilização em um modelo ou algoritmo de análise.
É uma etapa fundamental na análise de dados, pois visa garantir que os dados estejam corretos, completos, coerentes e em um formato apropriado para serem analisados.
O pré-processamento de dados inclui diversas atividades, como limpeza de dados, transformação de dados, redução de dimensão, seleção de recursos, normalização e amostragem.
O objetivo geral do pré-processamento de dados é aumentar a qualidade e a precisão da análise de dados, minimizando a influência de ruídos e inconsistências nos resultados finais.
Importância do pré-processamento
O pré-processamento de dados é uma etapa importante e crítica no processo de análise de dados. Algumas razões pelas quais é importante realizar o pré-processamento são…
- Melhoria da qualidade dos dados: O pré-processamento de dados pode ajudar a melhorar a qualidade dos dados, eliminando dados duplicados, ausentes ou inconsistentes. Isso resulta em dados mais precisos e confiáveis para análise.
- Ajuste dos dados para a análise: Muitos modelos e algoritmos de análise de dados requerem que os dados estejam em um formato específico. Na etapa do pré-processamento de dados ajusta-se os dados para que estejam em um formato adequado para a análise.
- Eliminação de ruídos: Os dados geralmente contêm ruídos, como outliers e valores extremos, que podem afetar negativamente a precisão dos resultados finais. Nesta etapa, elimina-se esses ruídos, tornando os resultados mais precisos.
- Redução da complexidade dos dados: Podemos reduzir a complexidade dos dados, eliminando variáveis desnecessárias e reduzindo o número de dimensões do conjunto de dados. Isso torna mais fácil a análise e interpretação dos dados.
- Melhoria do desempenho do modelo: O pré-processamento de dados pode ajudar a melhorar o desempenho do modelo, ao remover dados redundantes, normalizar os dados e selecionar os recursos mais importantes. Isso resulta em modelos mais precisos e confiáveis.
O que há de errado nessa base?
| Usuário | Idade | Cidade | Data | Salário | Npáginas | Nsessões | Nprodutos | Clique | Comprou |
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| user1 | 22 | Belo Horizonte | 22/10/21 | 1200 | 5 | 2 | 5 | no | no |
| user2 | 1 | São paulo | 20/09/22 | 5000 | 21 | 4 | 11 | yes | yes |
| user 3 | 41 | BH | 23 de dezembro 2022 | 12000 | 2 | 1 | 3 | NA | yes |
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| user5 | 20 | Tokyo | 23/01/25 | 12220 | 5 | 5 | 8 | no | yes |
| user6 | 28 | NY | March 14, 2018 | 250000 | 8 | NA | NA | no | yes |
Principais problemas com dados reais
Tipos de dados
Os dados podem ser classificados em três tipos principais: estruturados, semiestruturados e não estruturados
Estruturados
São dados organizados em uma estrutura definida, como tabelas, colunas e linhas em um banco de dados.
- Exemplos: informações de vendas, cadastros de clientes, registros de transações financeiras, entre outros.
Para dados estruturados, a técnica de pré-processamento mais comum é a limpeza de dados, além da seleção de atributos relevantes, normalização e transformação de dados.
Semiestruturados
São dados que não possuem uma estrutura rígida como os dados estruturados, mas possuem algumas formas de organização, como marcadores, tags ou atributos.
- Exemplos: arquivos XML, JSON, HTML, entre outros.
Para dados semiestruturados, a técnica de pré-processamento mais comum é a extração de informações relevantes, que envolve a identificação de padrões e estruturas em dados como XML, JSON ou HTML, além da extração de dados a partir dessas estruturas.
Não estruturados
São dados que não possuem uma estrutura definida e estão em formato livre, como texto, imagens, vídeos, áudios, e-mails, redes sociais, entre outros. Exigem o uso de técnicas mais avançadas de processamento de linguagem natural, reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina.
Com o aumento da quantidade de dados gerados diariamente, a análise de dados semiestruturados e não estruturados tem se tornado cada vez mais importante para empresas que desejam obter insights valiosos sobre seus clientes, mercado e tendências.
Processo de preparação da base de dados
