Cientistas de dados gastam em torno de 60% do seu tempo de pré-processamento de dados, o que destaca o quão crucial é para converter dados em insights acionáveis. O pré-processamento de dados desempenha um papel crítico no aprimoramento da confiabilidade e precisão das análises.

Este blog discutirá por que o pré-processamento de dados é essencial para tornar os dados adequados para uma análise abrangente.

O que é pré-processamento de dados?

O pré-processamento de dados é o primeiro passo crítico na análise de dados. Ele permite que você transforme dados brutos em um formato compreensível e utilizável para análise. É um processo abrangente que garante que os dados estejam preparados e prontos para os estágios subsequentes de exploração, modelagem e interpretação.

Embora o pré-processamento de dados deva ser realizado antes da construção de modelos de machine learning (ML), ele não é o único passo que precede a análise. Veja como esses passos diferem:

Limpeza de dados vs. pré-processamento de dados

Embora frequentemente usados ​​de forma intercambiável, limpeza de dados e pré-processamento de dados não são a mesma coisa.

Limpeza de dados é um subconjunto do pré-processamento, preocupado principalmente em identificar e corrigir erros e inconsistências no conjunto de dados.

Pré-processamento de dados, por outro lado, é um termo abrangente que inclui limpeza de dados e outros processos, como normalização, transformação e extração de características, que são essenciais para preparar dados para análise.

Exploração de dados vs. pré-processamento de dados

Exploração de dados é como um trabalho de detetive, onde você procura padrões, anomalias e insights nos dados. Envolve fazer perguntas e obter respostas por meio de métodos visuais e quantitativos.

Pré-processamento de dados, no entanto, é a base que torna tal exploração possível. Envolve limpar, transformar e organizar dados para serem explorados e analisados ​​de forma eficaz para obter insights significativos.

Preparação de dados versus pré-processamento de dados

Preparação de dados e pré-processamento de dados são frequentemente usados ​​como sinônimos, mas podem ter conotações diferentes.

Preparação de dados pode ser uma categoria mais ampla, incluindo pré-processamento, coleta de dados e integração. Ela abrange todo o processo de deixar os dados prontos para análise, desde quando são coletados até quando são inseridos em ferramentas analíticas.

Pré-processamento de dados, embora faça parte da preparação, é focado especificamente na transformação e condicionamento de dados antes da análise.

Por que o pré-processamento de dados é importante?

A integridade da análise de dados é altamente dependente da qualidade do pré-processamento dos dados. O pré-processamento de dados determina a usabilidade e a interpretabilidade dos dados, estabelecendo as bases para modelos precisos de aprendizado de máquina e IA.

Eliminando Erros

Limpeza é uma técnica essencial de pré-processamento de dados. Ele permite eliminar erros, imputar valores ausentes e corrigir inconsistências. Por exemplo, um conjunto de dados de clientes com entradas redundantes devido a erros técnicos seria submetido a uma limpeza para garantir que cada registro de cliente fosse único e representado com precisão.

Tornando os dados uniformes

Normalização é comparável ao estabelecimento de condições equitativas, onde medidas díspares são ajustadas a uma escala uniforme, permitindo comparações equitativas. Por exemplo, a normalização pode ajudá-lo a analisar o desempenho de ações de diferentes países, apesar dos preços das ações estarem disponíveis em diversas moedas e escalas. Com técnicas de normalização como min-max, você pode converter todos os preços das ações em uma moeda comum, por exemplo, USD, e depois aplicar uma escala min-max para comparar o desempenho relativo das ações em uma escala uniforme.

Encontrando padrões ocultos

O pré-processamento diligente pode revelar padrões e insights ocultos. Uma equipe de marketing que analisa dados de mídia social pode identificar horários de pico de engajamento alinhados com a atividade de spam. No entanto, excluir anomalias por meio da limpeza de dados permitirá identificar períodos de pico de engajamento genuínos e otimizar a estratégia.

Pré-processamento de Big Data

À medida que os conjuntos de dados aumentam em tamanho e complexidade, o pré-processamento torna-se ainda mais crítico. Big data tem um grande volume, é heterogêneo e precisa ser processado rapidamente. O pré-processamento transforma big data bruto em um formato mais limpo e estruturado, removendo ruídos e facilitando o processamento.

Da mesma forma, técnicas avançadas como processamento paralelo, computação distribuída e pipelines de pré-processamento automatizados são indispensáveis ​​para o processamento eficaz de big data.

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Como pré-processar dados

O pré-processamento de dados envolve vários estágios principais que transformam os dados brutos em um formato pronto para análise.

1. Criação de perfil de dados

Compreender seus dados é a primeira etapa do pré-processamento. O perfil de dados envolve examinar os dados usando estatísticas resumidas e distribuições para compreender sua estrutura, conteúdo e qualidade. Esta etapa pode revelar padrões, anomalias e correlações cruciais para um pré-processamento informado.

Exemplo: Um gerente de varejo analisa um conjunto de dados de compras de clientes para encontrar gastos médios, itens mais comuns e horários de compra para elaborar uma estratégia de marketing baseada em dados.

2. Limpeza de dados

A limpeza de dados detecta e corrige registros de dados corrompidos ou imprecisos, como erros, valores discrepantes, duplicatas e valores ausentes. Métodos como imputação de dados ausentes ou remoção de valores discrepantes ajudam a garantir a precisão do seu conjunto de dados.

Exemplo: Os gerentes de vendas corrigem categorias de produtos com erros ortográficos ou removem registros duplicados nos dados de vendas.

3. Redução de dados

A redução de dados visa diminuir o volume de dados enquanto produz resultados analíticos iguais ou semelhantes. Técnicas como redução de dimensionalidade, binning, histogramas, clustering e análise de componentes principais podem simplificar os dados sem perder padrões e tendências informativos.

Exemplo: Um pesquisador usa apenas os recursos mais relevantes de uma pesquisa com clientes para prever hábitos de compra, em vez de todo o conjunto de dados.

4. Transformação de dados

Transformação de dados ajuda a modificar dados para necessidades específicas. Abrange uma variedade de etapas, como agregação, normalização e classificação, entre outras, cada uma desempenhando um papel vital na compreensão dos dados.

Por exemplo, a agregação de dados reúne pontos de dados individuais para fornecer uma visão geral consolidada, como um resumo dos números de vendas mensais. Da mesma forma, a criação de recursos cria novas variáveis ​​a partir do conjunto de dados existente, o que ajuda a discernir de forma mais eficaz as tendências intrínsecas nos dados.

A transformação de dados também pode ser usada para criar novos atributos no conjunto de dados. Você pode usar expressões matemáticas para extrair CEPs de um endereço e armazená-los separadamente ou criar novos atributos a partir de recursos existentes.

Exemplo: Um analista de dados de saúde aproveita expressões matemáticas para criar novos recursos como Índice de Massa Corporal (IMC) por meio de recursos existentes como altura e peso.

5. Enriquecimento de dados

Aprimorar os dados com fontes adicionais ou atributos derivados pode fornecer mais profundidade e contexto. Envolve a incorporação de informações demográficas nos dados dos clientes ou a adição de dados meteorológicos aos números de vendas para contabilizar os efeitos sazonais.

Exemplo: Um analista de dados adiciona dados meteorológicos aos dados de vendas de um varejista para ver se os padrões climáticos afetam as tendências de compra.

6. Validação de dados

Antes de passar para a análise, é crucial garantir a integridade dos seus dados. A validação de dados verifica se os dados atendem a critérios específicos, como restrições, relações e intervalos. Ajuda a confirmar se os dados são precisos, completos e confiáveis.

Exemplo: Um executivo financeiro verifica se todas as entradas em um conjunto de dados de transação estão dentro dos intervalos de datas e valores de transação esperados.

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Pré-processamento de dados em aprendizado de máquina: principais benefícios

Garantindo dados de alta qualidade

O pré-processamento de dados influencia diretamente a precisão da análise. Os dados pré-processados, desprovidos de ruídos irrelevantes e inconsistências, permitem que os modelos discernam e aprendam com características importantes, melhorando a precisão das previsões e a capacidade de tomada de decisões.

O pré-processamento inclui várias atividades, como limpeza de dados, manipulação de valores ausentes, normalização ou dimensionamento de recursos, codificação de variáveis ​​categóricas e redução da dimensionalidade. Cada etapa ajuda a refinar o conjunto de dados para que os algoritmos de aprendizado de máquina possam interpretar os dados de forma correta e eficiente. Por exemplo, entender como funciona o SVM é crucial ao escolher o certo
algoritmo para tarefas de classificação.

Por exemplo, o dimensionamento de recursos garante que todos os recursos de entrada tenham peso igual, evitando que qualquer recurso influencie desproporcionalmente a saída do modelo. Da mesma forma, a codificação de variáveis ​​categóricas em um formato numérico é essencial para alguns algoritmos que aceitam apenas dados numéricos como entrada.

Refinando a precisão e o desempenho do modelo

O pré-processamento de dados no aprendizado de máquina nos permite remover muitos obstáculos que podem prejudicar o desempenho do modelo. Isso nos ajuda a fazer previsões mais precisas, confiáveis ​​e robustas.

O pré-processamento protege contra sobreajuste, onde um modelo poderia internalizar o ruído como parte do sinal, comprometendo sua capacidade de generalizar para novos dados. Técnicas como normalização e dimensionamento de recursos promovem a adaptabilidade de um modelo.

Engenharia de recursos, uma faceta essencial do desenvolvimento do modelo, é muito facilitada pelo pré-processamento. Ele permite recursos inovadores a partir de dados existentes, refinando o desempenho do modelo.

Por exemplo, há um conjunto de dados de pesquisas médicas com centenas de recursos. Através do pré-processamento de dados, especialmente da seleção de recursos, você pode identificar os recursos mais relevantes — como idade, sintomas e histórico médico — que são essenciais para prever uma doença. Isso descarta detalhes menos importantes, como a cor favorita do paciente, melhorando a precisão do modelo preditivo sem modificar os dados originais.

Acelere o processo de aprendizagem e a confiabilidade do modelo

A eficiência do processo de treinamento também se beneficia imensamente com o pré-processamento. Os algoritmos podem identificar padrões mais rapidamente em dados limpos, reduzindo assim o tempo, o esforço e a energia gastos no treinamento do algoritmo. Todas essas são considerações vitais em ambientes de big data.

Além disso, a confiabilidade dos insights obtidos a partir da IA ​​e do aprendizado de máquina depende da precisão do pré-processamento. Ele garante que a entrada de dados nos modelos seja confiável, permitindo previsões confiáveis ​​e acionáveis.

Técnicas de pré-processamento de dados

As técnicas de pré-processamento de dados ajudam a ajustar os dados para modelos de aprendizado de máquina ou análise estatística. Veja como essas técnicas ajudam a pré-processar os dados:

Imputação de dados

A falta de dados pode distorcer a análise e levar a modelos imprecisos. As estratégias para lidar com valores faltantes incluem imputação (preenchimento de valores faltantes com medidas estatísticas como média ou mediana) ou o uso de algoritmos que podem lidar com dados faltantes, como florestas aleatórias.

Reduza dados barulhentos

Dados ruidosos podem obscurecer padrões significativos. Técnicas como suavização (usando médias móveis) e filtragem (aplicação de algoritmos para remover ruído) ajudam a esclarecer o sinal nos dados. Por exemplo, uma média móvel pode suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências de longo prazo.

Identificar e remover duplicatas

Dados duplicados podem distorcer a análise, levando a resultados tendenciosos. A detecção pode ser tão simples quanto procurar registros idênticos ou tão complexa quanto identificar quase duplicatas usando correspondência difusa. A remoção garante que cada ponto de dados seja único, mantendo a integridade do seu conjunto de dados.

Engenharia de recursos

A criação de novos recursos a partir de dados existentes pode desbloquear insights profundos. Este processo pode envolver a combinação de duas variáveis ​​para criar uma nova, como o cálculo do Índice de Massa Corporal a partir do peso e da altura ou a extração de partes de dados (como o dia da semana) para análise de séries temporais.

Dimensionamento ou normalização de recursos

Dimensionar recursos para uma faixa uniforme garante que nenhum recurso único domine o modelo devido à escala. Os métodos incluem escala min-max, que redimensiona o recurso para um intervalo fixo, geralmente de 0 a 1, ou padronização, que centraliza o recurso em zero com variação unitária.

Redução de dimensionalidade

Técnicas de redução de dimensionalidade, como a Análise de Componentes Principais, diminuem as variáveis ​​em consideração, simplificando o modelo sem perder informações significativas. Este método pode melhorar o desempenho do modelo e reduzir a complexidade computacional.

Discretização

A conversão de recursos contínuos em compartimentos discretos pode tornar os dados mais gerenciáveis ​​e melhorar o desempenho do modelo. Por exemplo, a idade pode ser agrupada em categorias como '18-25′, '26-35′, etc., para simplificar a análise e revelar tendências geracionais.

Codificação de Recurso

Métodos de codificação de dados categóricos, como codificação one-hot ou de rótulo, convertem variáveis ​​categóricas em formato numérico para treinamento de modelo. A codificação é essencial para algoritmos que requerem entrada numérica.

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Ferramentas de pré-processamento de dados

As ferramentas de pré-processamento de dados simplificam a forma como você interage com dados extensos, facilitando a forma e o aprimoramento de dados complexos. Algumas ferramentas de pré-processamento de dados que possibilitam essa transformação são:

• Pandas: esta biblioteca Python oferece uma ampla gama de funções para manipulação de dados, tornando-a ideal para limpeza, filtragem e agregação de grandes conjuntos de dados.
• Scikit-learn: O Scikit-learn está equipado para lidar com tudo, desde o dimensionamento de recursos até a codificação de variáveis ​​categóricas, garantindo que seus dados estejam na melhor forma para modelagem.
• OpenRefine: Projetado para os desafios de dados confusos, o OpenRefine é uma ferramenta independente que limpa e transforma dados. É benéfico para padronizar formatos de dados e enriquecer conjuntos de dados com informações de fontes externas.

As ferramentas automatizadas de pré-processamento de dados permitem que você se concentre na obtenção de insights, em vez de se envolver na preparação de dados.

O pré-processamento de dados garante que os dados brutos estejam prontos para análise e permite extrair insights significativos. No entanto, são necessárias habilidades técnicas, experiência no domínio e tomada de decisões estratégicas para estabelecer as bases para análises precisas e confiáveis.

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