Exploração de dados: um guia abrangente 

Uma compreensão clara da integridade dos dados melhora a qualidade e a confiabilidade dos dados. É aqui que entra a exploração de dados. 

A exploração de dados fornece insights abrangentes sobre as características dos seus dados. Você pode descobrir anomalias de dados e aprender como resolvê-las investigando profundamente. Seja identificando valores discrepantes, compreendendo correlações ou refinando a seleção de recursos, a exploração de dados permite que você tome decisões informadas. 

O que é exploração de dados? 

A exploração de dados é a etapa inicial na preparação e análise de dados usando ferramentas de visualização de dados e técnicas estatísticas para descobrir padrões e relacionamentos dentro de um conjunto de dados. Ajuda a identificar valores discrepantes, detectar relacionamentos entre variáveis ​​e compreender a natureza dos dados. 

Exploração de dados versus visualização de dados 

A exploração de dados geralmente envolve a visualização de dados para ajudá-lo a compreender a estrutura do conjunto de dados, a presença de valores discrepantes e a distribuição dos valores dos dados. Por outro lado, ferramentas de visualização de dados, como gráficos de barras e gráficos de dispersão, são valiosas na exploração visual de dados, fornecendo uma representação visual dos dados que pode ajudar na identificação de padrões e relacionamentos.  

Exploração de dados versus mineração de dados 

A exploração de dados analisa manualmente os dados para compreender suas características e estrutura. Por exemplo, um analista de dados pode usar um gráfico de dispersão para identificar valores discrepantes ou compreender a distribuição de pontos de dados. 

Por outro lado, a mineração de dados é um processo automatizado que visa extrair informações e padrões úteis de grandes conjuntos de dados. Ele usa algoritmos sofisticados para descobrir padrões que não são imediatamente aparentes. A mineração de dados é frequentemente usada para análises preditivas, como previsão de tendências ou comportamentos futuros com base em dados históricos. 

Exploração de dados versus descoberta de dados 

A exploração e a descoberta de dados são conceitos relacionados, mas distintos. A descoberta de dados está catalogando ativos de dados, tornando mais fácil para os usuários pesquisar e entender quais dados estão disponíveis. Por outro lado, a exploração de dados explora e visualiza dados para descobrir insights e identificar áreas ou padrões para aprofundar. 

Por que a exploração de dados é importante para as empresas? 

A exploração de dados revela padrões e relacionamentos entre variáveis. Esses insights são inestimáveis ​​para empresas que desejam compreender o comportamento do cliente, otimizar operações e superar os concorrentes. Aqui estão alguns benefícios principais da exploração de dados: 

Identifique padrões e tendências 

A exploração de dados é parte integrante da Análise Exploratória de Dados (EDA). Ele analisa e visualiza dados estatisticamente, revelando tendências que, uma vez confirmadas, podem ajudá-lo a desenvolver estratégias de negócios mais eficazes.  

Melhorar a eficiência operacional 

De acordo com o McKinsey, os fluxos de trabalho orientados por dados podem ajudar as organizações a economizar 42% do tempo em processos internos, melhorando assim a eficiência operacional. A exploração de dados serve como um ponto de partida valioso para descobrir áreas potenciais de melhoria.  

Impulsionar o crescimento 

A exploração de dados estabelece as bases para análises mais sofisticadas que impulsionam o crescimento dos negócios. Pode ajudá-lo a identificar novas oportunidades e segmentos ou mercados a atingir. Accenture constata que as empresas que utilizam análise de dados para identificar novas oportunidades e mercados têm 23% mais probabilidade de aumentar as suas receitas. Por meio da exploração de dados, você pode obter insights para formular estratégias que impulsionem o crescimento e estabeleçam uma base sólida para inteligência de negócios futura. 

 Como explorar dados em 10 etapas fáceis 

Etapa 1: Identifique o domínio de dados 

Aprender o domínio e familiarizar-se com sua estrutura e conteúdo permitirá que você obtenha o máximo valor de seus dados. Compreender o contexto proporcionará uma melhor compreensão do significado, relevância e propósito dos dados. Por exemplo, os dados dos Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) são complexos e requerem profundo conhecimento de terminologia médica, fluxos de trabalho clínicos e tecnologia de informação em saúde. Sem esse conhecimento, os usuários não poderiam utilizar esses dados de forma tão eficaz. 

Você também deve entender por que está usando esse conjunto de dados. Conhecer seus objetivos o ajudará a definir as metas corretas de exploração de dados. Você está tentando identificar padrões ou valores discrepantes? Ou você deseja detectar erros ou entender a distribuição dos seus dados? Ao compreender seus objetivos, você pode criar um perfil de seus dados de maneira mais eficaz. 

Etapa 2: coletar dados relevantes 

Você deve consolidar, combinar ou mesclar dados de diferentes fontes com base em seus requisitos. Essas fontes podem ser tabelas de banco de dados ou outros formatos que armazenem dados relevantes. No entanto, nem todas as fontes são compatíveis entre si. Freqüentemente, você precisa encontrar um campo ou chave comum para vinculá-los. 

Por exemplo, se você estiver trabalhando com dados de EHR, poderá usar o ID do paciente como uma chave compartilhada para unir dados de tabelas como dados demográficos do paciente, histórico médico, pedidos de medicamentos, resultados laboratoriais, etc. compreensão abrangente das informações. 

Etapa 3: familiarize-se com seus dados 

Antes de começar a analisar seus dados, você deve se familiarizar com eles. Você deve verificar a qualidade e adequação dos seus dados para seus objetivos de análise. 

Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados de transações de clientes, poderá explorar os seguintes aspectos dos seus dados: 

• A distribuição: Como os valores das transações são distribuídos pelas diferentes faixas? Qual é a média, a variância e o desvio padrão dos valores das transações? 
• A frequência das transações por cliente: Com que frequência os clientes fazem transações? Qual é a média, mediana e moda do número de transações por cliente? Existem clientes que fazem poucas ou muitas transações? 
• Algum padrão incomum nos dados: Há alguma tendência, ciclo ou sazonalidade nos dados? Há algum valor ausente ou incorreto nos dados? 

Etapa 4: avalie a adequação dos seus dados 

Você deve garantir que seus dados sejam adequados aos seus objetivos de análise. Portanto, avaliar sua relevância, atualidade e representatividade é fundamental. Relevância significa o quão próximos seus dados estão relacionados às perguntas que você deseja responder. 

Oportunidade significa quão recentes são seus dados e se eles refletem a situação atual. Representatividade significa quão bem os seus dados cobrem a população ou fenômeno no qual você está interessado. Ao avaliar esses aspectos, você pode decidir se os seus dados são suficientes ou se é necessário coletar mais dados. 

Se você deseja analisar as tendências de longo prazo no comportamento do cliente em uma loja online. Se você tiver apenas um conjunto de dados de transações de clientes do ano anterior, talvez seus dados precisem ser mais relevantes, oportunos e representativos. Talvez seja necessário coletar mais dados históricos de anos anteriores para capturar as mudanças e padrões no comportamento do cliente ao longo do tempo.  

Etapa 5: identificar tipos, formatos e estruturas de dados 

A próxima etapa é identificar os tipos de dados, formatos e estruturas de seus dados. Seus dados podem ser data, numéricos, booleanos, categóricos, string, etc. Você deve revisar cada coluna de seus dados e identificar seu tipo de dados. Isso ajudará você a entender como seus dados estão organizados, o que cada variável significa e quais valores ela pode ter. 

Também é essencial revisar a estrutura dos seus dados detalhadamente. Isso o ajudará a escolher os métodos estatísticos corretos para sua análise. Você pode aprender mais sobre seus dados revisando o dicionário de dados, o livro de códigos ou os metadados que acompanham seus dados. Esses recursos podem ajudá-lo a interpretar seus dados e a tomar melhores decisões sobre como analisá-los. 

Etapa 6: Encontre valores nulos ou ausentes 

Valores ausentes ou nulos são um problema comum em dados. Eles ocorrem nos dados por vários motivos, como erros na coleta ou entrada de dados ou questões de privacidade. Valores ausentes afetam a qualidade e a confiabilidade da sua análise. 

O perfil de dados o ajudará a revelar a frequência de valores ausentes em cada campo. Visualizações como mapas de calor ou gráficos de barras podem ajudá-lo a estudar a extensão dos valores ausentes em um conjunto de dados e sua distribuição entre diferentes variáveis. Isso o ajudará a encontrar padrões e tendências nos dados e a decidir como lidar com os valores ausentes.

 

 Etapa 7: Descubra duplicatas 

Dados duplicados referem-se a linhas de dados com conteúdo idêntico ou semelhante. Esses dados redundantes podem afetar a qualidade e a confiabilidade da sua análise, bem como o espaço de armazenamento e o desempenho do seu sistema. Portanto, os especialistas em dados geralmente removem registros duplicados e mantêm apenas uma instância de cada registro exclusivo.  

No entanto, antes de excluir registros duplicados, você deve considerar qual instância manter e qual descartar. Às vezes, registros duplicados podem apresentar diferenças sutis relevantes para sua análise. Se você tiver um conjunto de dados de pedidos de clientes, mas alguns registros apresentarem erros ou informações ausentes. Nesse caso, você pode usar registros duplicados para preencher lacunas ou corrigir erros. 

Em outros casos, pode ser necessário mesclar registros duplicados em um único registro. Por exemplo, quando o cliente tem duas contas com informações diferentes, pode ser necessário combinar as informações de ambas as contas em um único registro para evitar confusão e inconsistência. 

Etapa 8: identificar inconsistências 

Os conjuntos de dados geralmente apresentam inconsistências que podem resultar em análises imprecisas. Estas inconsistências decorrem da necessidade de formatação ou padrões mais explícitos durante a entrada e coleta de dados. Validar seus dados em busca de erros pode ajudar a identificar e sinalizar tais discrepâncias. 

 

Aqui estão algumas das discrepâncias mais comuns em conjuntos de dados. 

Erros de digitação em todos os campos de dados	Inconsistências em unidades de medida
Variações nas convenções de nomenclatura	Campos com números de telefone inválidos
Uso inconsistente de abreviaturas	Campos com caracteres indesejados
endereços inválidos	Campos com caracteres não imprimíveis
Variações na formatação ou tipos de dados	Campos com espaços iniciais, finais e duplicados

Etapa 9: destacar valores discrepantes 

Outliers são pontos de dados muito diferentes do restante dos dados. Eles resultam de vários fatores, como erros de medição, erros de entrada de dados ou variações naturais nos dados. Os valores discrepantes podem distorcer os resultados gerais da análise estatística, por isso é essencial identificá-los e potencialmente removê-los. 

Uma maneira simples de encontrar valores discrepantes em um conjunto de dados é plotar os dados em um gráfico, como um gráfico de dispersão, e procurar pontos distantes do cluster principal. No entanto, este método pode ser subjetivo e impreciso. 

Uma maneira mais confiável é usar medidas estatísticas, como o escore z, que informa quantos desvios padrão um ponto de dados está em relação à média. Uma regra comum é que um ponto de dados com uma pontuação z mais significativa que 3 ou menor que -3 é um valor discrepante. 

Dito isto, identificar valores discrepantes raramente é simples. Dependendo do contexto e da finalidade da análise, alguns valores discrepantes podem ser mais relevantes do que outros. O conhecimento do domínio e os métodos estatísticos utilizados para definir valores discrepantes também podem afetar o resultado. Portanto, é essencial compreender a natureza e a origem dos valores discrepantes antes de decidir como lidar com eles. 

Por exemplo, se você estiver analisando a distribuição de renda em uma cidade, você coletará uma amostra de 100 pessoas e calculará sua renda anual. A pesquisa mostra que a maioria das pessoas ganha entre US$ 15,000 e US$ 120,000 anualmente, mas duas ganham US$ 1 milhão e US$ 10 milhões anualmente. Essas pessoas são discrepantes porque são muito diferentes do resto da amostra. 

No entanto, podem não ser erros ou anomalias. Eles podem representar um grupo pequeno mas significativo de pessoas ricas no país. Se os retirarmos da análise, podemos subestimar a desigualdade de rendimentos no país. Por outro lado, se você os mantiver na análise, poderá superestimar a renda média do país. Portanto, você precisa considerar o contexto e o objetivo da sua análise antes de decidir como lidar com esses valores discrepantes. 

Etapa 10: resumir e exibir seus dados 

Depois de coletar seus dados, você precisa resumi-los e exibi-los usando estatísticas descritivas e visualizações. Essas ferramentas podem ajudá-lo a compreender melhor as relações entre as variáveis ​​nos seus dados. 

Imagine que você tenha um conjunto de dados de transações de clientes de uma loja online. Use estatísticas descritivas para calcular o valor médio da transação, a faixa de valores das transações e a variabilidade dos valores das transações. 

Você também pode usar visualizações para mostrar como os valores das transações são distribuídos, como eles variam de acordo com a idade do cliente e como outros fatores, como categoria de produto ou estação do ano, os influenciam. Resumir e exibir seus dados pode obter insights valiosos sobre o comportamento e as preferências dos clientes. 

Exploração de dados em IA e ML 

A exploração de dados é fundamental na inteligência artificial (IA) e no aprendizado de máquina (ML), pois ajuda a tornar os modelos preditivos mais precisos. Um algoritmo de aprendizado de máquina é tão bom quanto os dados que você alimenta. 

Explorar seus dados ajuda você a entender como certas variáveis ​​se relacionam e interagem entre si enquanto analisa seu impacto nos resultados dos modelos preditivos. 

Por exemplo, compreender como esses recursos estão relacionados em um conjunto de dados com variáveis ​​como idade, renda e nível de escolaridade ajudará você a tornar os modelos de ML mais precisos.  

Os cientistas de dados muitas vezes aproveitam a exploração de dados para discernir padrões, correlações e valores discrepantes em grandes conjuntos de dados. Este processo permite identificar imprecisões ou informações irrelevantes e visualizá-las para ilustrar graficamente relações complexas. 

A exploração de dados também pode ajudá-lo a realizar a seleção de recursos, que é o processo de identificação das variáveis ​​mais relevantes que contribuem para o poder preditivo de um modelo. 

Além disso, pode ajudá-lo a avaliar o desempenho do modelo, revelando estruturas de dados subjacentes que podem afetar as previsões. Através da exploração iterativa, você pode refinar seus modelos, aumentar a precisão e garantir robustez contra overfitting. 

Ferramentas de exploração de dados 

A abordagem manual tradicional para exploração de dados exige muito trabalho e é suscetível a erros humanos. Os cientistas de dados gravitaram em torno de ferramentas automatizadas de exploração de dados em resposta a esses desafios. Essas ferramentas sofisticadas aproveitam algoritmos e técnicas de ML para examinar os dados de forma mais precisa e eficiente. Eles podem gerenciar extensos conjuntos de dados e descobrir insights que podem escapar da análise manual. 

Ferramentas proeminentes de exploração de dados como Astera revolucionaram o processo de exploração.  Astera é uma plataforma de gerenciamento de dados abrangente e sem código, projetada para agilizar toda a jornada de dados. Desde processos intrincados de extração em diversos cenários de dados até meticulosa preparação e integração de dados, Astera fornece as ferramentas para transformar dados brutos em insights acionáveis.

 

Enquanto Astera concentra-se no gerenciamento de dados ponta a ponta e também complementa ferramentas de visualização como Power BI e Tableau para visualização e relatórios. Ele garante que os dados sejam limpos e bem estruturados, o que é crucial para a criação de visualizações atraentes. Você pode usar Astera para preparar dados e, em seguida, utilizar Power BI ou Tableau para análise visual detalhada. Esta combinação permite uma abordagem abrangente à exploração de dados, levando a decisões e estratégias de negócios mais informadas. 

Essas ferramentas agilizam o processo de exploração de dados e aumentam sua precisão. Automatizar tarefas repetitivas permitirá que você se concentre na análise estratégica e na tomada de decisões. À medida que o campo da ciência de dados evolui, estas ferramentas continuarão a desempenhar um papel crucial no aproveitamento de todo o potencial da exploração de dados. 

Automatizando a exploração de dados com Astera 

A exploração de dados ajuda a desbloquear vários insights em um conjunto de dados. No entanto, as ferramentas certas tornam o processo significativamente mais eficiente e eficaz. 

Uma ferramenta de exploração de dados equipada com um design centrado na visualização em tempo real é a bússola moderna para navegar em conjuntos de dados complexos. Ele agiliza o processo, fornecendo acesso instantâneo a visualizações de dados, facilitando a compreensão da estrutura do conjunto de dados, mas também ajuda a monitorar a integridade dos dados. 

Astera oferece: 

• Grade de dados interativa: Recursos de correção ágeis que permitem limpeza e ajustes práticos e imediatos de dados. 
• Garantia de Qualidade de Dados: Implemente verificações e regras abrangentes para manter a precisão e a consistência dos dados. 
• Transformações de dados ricas: uma ampla variedade de transformações para moldar e refinar seus dados para atender aos requisitos de análise. 
• Interface sem código: um ambiente intuitivo de apontar e clicar que democratiza a preparação de dados, tornando-a acessível a usuários de todos os níveis de habilidade. 
• Conectores para diversas fontes de dados: Integração perfeita com várias fontes locais e baseadas na nuvem, garantindo extração e consolidação de dados tranquilas. 
• Automação de fluxo de trabalho: Simplifique todo o processo de preparação de dados, desde a integração até a transformação, economizando tempo e recursos valiosos. 

Astera preenche a lacuna entre dados brutos e insights acionáveis, facilitando a tomada de decisões mais rápida, a modelagem preditiva e, em última análise, melhores resultados de negócios.  

Experimente em primeira mão como AsteraA extração de dados baseada em IA e a preparação sofisticada de dados podem revolucionar seus pipelines de dados. Junte-se a nós para uma demonstração ao vivo e comece hoje mesmo sua jornada em direção ao gerenciamento de dados contínuo, automatizado e criterioso!