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Filtragem de dados: um guia abrangente de técnicas, benefícios e práticas recomendadas 

10 de maio de 2024

A filtragem de dados desempenha um papel fundamental na reduzindo o tempo computacional e melhorando a precisão dos modelos de IA. Dada a crescente necessidade das organizações gerirem grandes volumes de dados, aproveitar a filtragem de dados tornou-se indispensável. 

O que é filtragem de dados?

A filtragem de dados é o processo de restringir as informações mais relevantes de um grande conjunto de dados usando condições ou critérios específicos. Isso torna a análise mais focada e eficiente.

A filtragem de dados permite analisar rapidamente dados relevantes sem examinar todo o conjunto de dados. Você pode filtrar dados independentemente do tipo, incluindo números, categorias, texto e dados complexos de série temporal.

Filtragem de dados versus classificação de dados versus amostragem de dados

Embora a filtragem de dados ajude a processar grandes volumes de dados, não é o único método. A amostragem e classificação de dados também podem ajudar a extrair insights de um grande conjunto de dados. Aqui está uma breve visão geral e comparação:

  • Filtragem de Dados: seleciona um subconjunto de dados com base em critérios específicos.
  • Classificação de dados: organiza os dados em uma ordem especificada, crescente ou decrescente.
  • Amostragem de dados: escolhe um subconjunto representativo de um conjunto de dados maior para análise.
Parâmetro  Filtragem de Dados  Classificação de dados  Amostragem de dados 
Propósito  Para restringir os dados para atender a necessidades específicas condições.  Para organizar os dados em uma ordem significativa.  Para analisar um subconjunto menor e gerenciável de dados que representa o todo. 
Extração  Usa critérios para incluir ou excluir dados.  Reorganize os dados com base nos atributos escolhidos.  Seleciona aleatoriamente ou sistematicamente pontos de dados de todo o conjunto de dados. 
Resultado  Um conjunto de dados reduzido focado em pontos de dados relevantes.  Um conjunto de dados ordenado com base em atributos específicos.  Um conjunto de dados menor que reflete as características do conjunto mais extenso. 

Cada método pode ser usado sozinho ou em combinação para extrair insights de grandes volumes de dados.

Para que é usada a filtragem de dados?

  • Avaliando um conjunto de dados: Auxílios de filtragem em Análise exploratória de dados ajudando a identificar padrões, tendências ou anomalias em um conjunto de dados.  
  • Processando Registros: a filtragem de dados simplifica os fluxos de trabalho processando registros com base em critérios predefinidos.  
  • Remover dados irrelevantes: os dados filtrados podem ajudar a remover dados irrelevantes antes da reestruturação por meio de dinamização, agrupamento/agregação ou outros meios.  

Benefícios de usar filtragem de dados

As organizações que priorizam a filtragem de dados estão em melhor posição para obter insights valiosos de seus dados. Veja como a filtragem de dados pode ajudá-lo a obter uma vantagem competitiva.

  • Melhora o foco: a filtragem de dados permite ignorar dados irrelevantes, possibilitando um foco mais nítido nas informações que se alinham aos seus objetivos, o que pode melhorar a qualidade dos insights.
  • Aumenta a Precisão: Filtrar valores discrepantes e registros errados contribui para um processo de análise de dados mais confiável e melhora a precisão dos resultados.
  • Otimiza o uso de recursos: Trabalhar com conjuntos de dados menores e filtrados pode reduzir os recursos necessários para análise, levando a possíveis economias de custos.
  • Suporta análise personalizada: a filtragem de dados acomoda necessidades analíticas exclusivas em vários projetos ou departamentos, criando conjuntos de dados adaptados a critérios específicos.

Tipos de técnicas de filtragem de dados

As técnicas de filtragem de dados podem ajudá-lo a acessar rapidamente os dados necessários.

Métodos básicos de filtragem

Filtragem básica envolve técnicas simples como intervalo ou associação de conjunto. Por exemplo, numa base de dados de temperaturas registadas ao longo de um ano, filtro de intervalo poderia ser usado para selecionar todos os registros onde a temperatura estivesse entre 20°C e 30°C. Da mesma forma, um definir filtro de associação poderia selecionar registros para meses específicos, como junho, julho e agosto.

Filtrando por Critérios

Filtrando por critérios envolve filtragem mais avançada com base em vários critérios ou condições. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode filtrar dados de clientes para direcionar uma campanha de marketing. Eles poderiam usar vários critérios, como clientes que compraram mais de US$ 100 no último mês, estão na faixa etária de 25 a 35 anos e já compraram produtos eletrônicos.

Filtrando por intervalo de tempo

Filtros temporais trabalhe selecionando dados dentro de um período de tempo específico. Um analista financeiro pode usar um filtro de intervalo de tempo analisar as tendências do mercado de ações, filtrando os dados das transações para incluir apenas aquelas que ocorreram no último trimestre. Isso ajuda a focar nos comportamentos recentes do mercado e prever tendências futuras.

Filtragem de texto

Filtragem de texto inclui técnicas para filtrar dados textuais, como correspondência de padrões. Por exemplo, uma plataforma de mídia social pode filtrar postagens contendo palavras-chave ou frases específicas para monitorar o conteúdo relacionado a um evento ou tópico específico. Usando a correspondência de padrões, eles podem filtrar todas as postagens com a hashtag #EarthDay.

Filtragem Numérica

Filtragem numérica envolve métodos para filtrar dados numéricos com base em limites de valor. Um banco de dados de saúde pode ser filtrado para identificar pacientes com pressão alta, definindo um filtro numérico para incluir todos os registros onde a pressão sistólica está acima de 140 mmHg e a pressão diastólica está acima de 90 mmHg.

Filtragem Personalizada

Filtragem personalizada refere-se a filtros definidos pelo usuário para necessidades especializadas. Um biólogo que estuda o crescimento populacional de uma espécie pode criar um filtro personalizado para incluir pontos de dados que correspondam a um conjunto complexo de condições, como marcadores genéticos específicos, tipos de habitat e comportamentos observados, para estudar os fatores que influenciam as mudanças populacionais.

Essas técnicas podem ser aplicadas para extrair informações significativas de grandes conjuntos de dados, auxiliando na análise e nos processos de tomada de decisão.

Ferramentas e software de filtragem de dados

A filtragem de dados pode ser realizada por meio de scripts manuais ou soluções sem código. Aqui está uma visão geral desses métodos:

Filtrando dados manualmente

A filtragem manual de dados geralmente envolve a escrita de scripts personalizados em linguagens de programação como R ou Python. Essas linguagens fornecem bibliotecas e funções poderosas para manipulação de dados.

Exemplo: Em Python, a biblioteca pandas é comumente usada para tarefas de análise de dados. Um cientista de dados pode escrever um script usando pandas para filtrar um conjunto de dados de feedback do cliente, selecionando apenas entradas que contenham determinadas palavras-chave relacionadas a um recurso de interesse do produto. O script poderia ser algo assim:

Python 

importar pandas como pd 

# Carrega o conjunto de dados 

df = pd.read_csv('feedback_do_cliente.csv') 

# Defina as palavras-chave de interesse 

palavras-chave = ['duração da bateria', 'tela', 'câmera'] 

# Filtre o conjunto de dados para feedback contendo as palavras-chave 

filtered_df = df[df['feedback'].str.contains('|'.join(palavras-chave))] 

Usando software de filtragem de dados sem código

O software de filtragem de dados sem código permite filtrar dados por meio de uma interface gráfica do usuário (GUI) sem escrever código. Essas ferramentas são projetadas para serem fáceis de usar e acessíveis a pessoas com pouca experiência em programação. Com os recursos de Expressões Regulares, você tem a flexibilidade de escrever expressões de filtro personalizadas.

Exemplo: O departamento de marketing de um banco deseja analisar dados de transações de clientes para identificar clientes potenciais para um novo produto de investimento. Os dados incluem vários tipos de transações, valores e descrições. A equipe está particularmente interessada em clientes que realizaram grandes transações no último ano que possam indicar interesse em oportunidades de investimento.

Usando uma ferramenta de filtragem de dados sem código, a equipe de marketing pode filtrar registros que contenham termos como 'compra de ações', 'investimento em títulos' ou 'fundo mútuo' no campo de descrição da transação. Eles também definem um filtro numérico para incluir transações acima de um determinado valor. A GUI da ferramenta permite inserir facilmente esses parâmetros sem escrever código complexo.

O resultado é uma lista filtrada de clientes que atendem aos critérios, que o banco pode então usar para direcionar sua campanha de marketing para o novo produto de investimento.

Característica  Filtragem Manual (Python/R)  Filtragem de dados sem código com expressões regulares 
Facilidade de Uso  Requer conhecimento de programação  Fácil de usar com GUI intuitiva 
Correspondência de padrões  Expressões de filtro complexas precisam de codificação  Implementação de filtro simplificada 
Curva de aprendizado  Steep requer aprendizado de sintaxe  Mínimo, muitas vezes com tutoriais úteis 
Velocidade de configuração  Desenvolvimento de script demorado  Configuração rápida com resultados imediatos 
Acessibilidade  Limitado para aqueles com habilidades de codificação  Acessível para usuários não técnicos 
Manutenção  Requer atualizações contínuas de script  Muitas vezes inclui atualizações automáticas 
AMPLIAR  Pode ser menos eficiente para grandes conjuntos de dados  Projetado para lidar com big data de forma eficiente 
Eficiência de custos  Potencial para custos mais elevados a longo prazo  Econômico com modelos de assinatura 
Colaboração  Menos colaborativo, mais focado no indivíduo  Incentiva a colaboração com acesso compartilhado 

Melhores práticas para filtragem de dados eficaz

É essencial seguir as práticas recomendadas abaixo para garantir que a filtragem de dados seja o mais eficaz e eficiente possível:

Definir objetivos claros

Ter objetivos claros sobre o que você deseja alcançar com a filtragem de dados. Antes de começar, pergunte-se:

  • Que insights específicos estou tentando obter?
  • Quais dados são relevantes para minha análise?
  • Como os dados filtrados serão usados?

Objetivos claros orientam o processo de filtragem, garantindo que os resultados estejam alinhados com suas metas analíticas ou operacionais.

Compreenda a estrutura e o formato dos dados

Uma compreensão completa da estrutura e do formato dos dados é essencial. Considere o seguinte:

  • Os dados são estruturados, semiestruturados ou não estruturados?
  • Quais são os tipos de dados das colunas nas quais estou interessado?
  • Existe alguma relação entre os pontos de dados que precisa ser preservada?

Compreender esses aspectos ajuda a aplicar os filtros mais adequados e evita possíveis problemas como perda de dados ou má interpretação.

Utilize vários filtros para análises complexas

Para análises complexas, um único filtro pode não ser suficiente. Em vez disso, use uma combinação de filtros para detalhar os dados:

  • Aplique um filtro de intervalo seguido por um filtro categórico para restringir seu conjunto de dados.
  • Use filtros de texto com filtros numéricos para segmentar ainda mais os dados.

Vários filtros podem fornecer uma visão mais detalhada dos dados, revelando insights mais profundos.

Valide os resultados e ajuste os filtros conforme necessário

Validação regular dos resultados da filtragem é essencial para garantir a precisão. Após aplicar os filtros, verifique se:

  • Os resultados atendem aos seus objetivos iniciais.
  • Os dados filtrados fazem sentido no contexto dos seus objetivos.
  • Quaisquer anomalias ou resultados inesperados necessitam de investigação.

Se os resultados não forem satisfatórios, ajuste os filtros e revalide. Este processo iterativo ajuda a refinar a estratégia de filtragem para produzir os melhores resultados possíveis.

Aderir a essas práticas recomendadas ajuda a maximizar a eficácia da filtragem de dados, gerando insights mais confiáveis ​​e acionáveis.

A filtragem de dados aumenta significativamente a eficiência computacional do treinamento de modelos de IA, melhorando sua precisão. O advento de ferramentas de filtragem de dados sem código simplificou ainda mais esse processo, permitindo desenvolver sistemas de IA que não são apenas mais precisos, mas também mais eficientes.

Como funciona o dobrador de carta de canal AsteraA filtragem de dados sem código da Economiza 80% do seu tempo

Astera O Dataprep é uma ferramenta de filtragem de dados sem código que elimina a necessidade de codificação complexa, simplifica tarefas repetitivas, garante consistência entre projetos e oferece insights imediatos sobre a integridade dos dados, economizando coletivamente até 80% do tempo normalmente gasto na preparação de dados. Oferece: 

  • Interface de arrastar e soltar usa campos apontar e clicar para filtrar dados, simplificando a preparação de dados. 
  • Receitas de preparação de dados estandardizar preparação de dados em vários conjuntos de dados, reduzindo significativamente o tempo e o esforço. 
  • Visuais de integridade de dados forneça feedback visual imediato sobre a qualidade dos seus dados, permitindo identificar e resolver rapidamente problemas como inconsistências ou valores ausentes. 
  • Grade em tempo real fornece um dataframe dinâmico que é atualizado em tempo real à medida que os dados são transformados na plataforma, proporcionando uma visão interativa dos dados e ilustrando os efeitos imediatos da manipulação de dados. 
  • Fluxos de dados automatizados: reduza a necessidade de intervenção manual. 
  • Expressões de filtro intuitivas execute correspondência de padrões complexos por meio da interface amigável, economizando tempo na gravação e depuração de código. 
  • Conectores pré-construídos permitir integração rápida com várias fontes de dados. 
  • Validação avançada de dados e criação de perfil garanta a precisão e a consistência dos dados, permitindo validar os dados em relação a regras predefinidas e dados de perfil para análise de qualidade. 

Pronto para transformar o gerenciamento de dados e economizar um tempo valioso? Tentar Astera Preparação de dados, a ferramenta completa de preparação de dados que simplifica a filtragem, integração e transformação de dados. 

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autores:

  • Fasih Khan
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