Data munging é o processo humano de limpeza de dados antes da análise. É um processo demorado que frequentemente impede que o valor e o potencial genuínos dos dados sejam extraídos. Aqui, explicaremos como funciona a transferência de dados, incluindo as etapas envolvidas no processo. Também veremos como a coleta de dados difere da limpeza de dados.
O que é Data Munging?
Data munging é o processo de preparação de dados para uso ou análise, limpando-os e alterando-os. Este procedimento pode ser trabalhoso, sujeito a erros e manual sem os instrumentos adequados. Excel e outras tecnologias de processamento de dados são usadas por muitas organizações. O Excel pode ser usado para processar dados, mas carece da sofisticação e automação necessárias para fazê-lo de forma eficaz.
Por que a coleta de dados é importante?
Os dados estão desorganizados e alguma limpeza é necessária antes que eles possam ser usados para análise e para promover os objetivos da empresa. A coleta de dados possibilita o uso de dados para análise, removendo erros e dados ausentes. Aqui estão algumas das funções mais significativas que a distribuição de dados executa no gerenciamento de dados.
#1. Qualidade, Integração e Preparação de Dados
As coisas seriam simples se todos os dados fossem armazenados em um único local com a mesma estrutura e formato. Em vez disso, os dados são difundidos e geralmente se originam de uma variedade de fontes em vários formatos.
A execução de processos de aprendizado de máquina, ciência de dados e IA pode ser impossibilitada por dados incompletos e inconsistentes, o que resulta em análises menos precisas e confiáveis. Antes de enviar dados para data workers para análise ou modelos de ML para uso, o data munging ajuda a encontrar e corrigir erros, preencher valores ausentes e verificar se a formatação dos dados está padronizada.
#2. Transformação e enriquecimento de dados
O objetivo do enriquecimento de dados é frequentemente melhorar análises ou modelos de ML. No entanto, os conjuntos de dados devem ser de alta qualidade e em um formato consistente antes que possam ser usados para algoritmos de aprendizado de máquina, modelos estatísticos ou ferramentas de visualização de dados. Particularmente ao trabalhar com dados complicados, o processo de distribuição de dados (ou transformação de dados) pode envolver engenharia de recursos, normalização e codificação de valores categóricos para consistência e qualidade.
#3. Análise de dados
O resultado final do procedimento de distribuição de dados deve ser dados confiáveis e de alta qualidade que os cientistas e analistas de dados possam usar imediatamente. Para que a análise seja precisa e confiável, dados limpos e bem estruturados são essenciais. A distribuição de dados faz com que os dados que estão sendo usados para análise sejam apropriados e tenham o menor risco possível de serem imprecisos.
#4. Eficiência de Recursos e Tempo
A coleta de dados aumenta a produtividade e o uso de recursos de uma empresa. Ao manter um armazenamento de dados bem preparados, analistas e cientistas de dados adicionais podem começar a examinar os dados rapidamente. As empresas podem economizar tempo e dinheiro usando essa técnica, especialmente se estiverem pagando pelo download e upload de dados.
#5. Reprodutibilidade
É mais simples para os outros compreender, replicar e desenvolver seu trabalho quando os conjuntos de dados foram cuidadosamente preparados para análise. Isso encoraja a abertura e a confiança nas descobertas e é especialmente crucial em ambientes de pesquisa.
Etapas no processo de coleta de dados
Todo projeto de dados requer uma abordagem específica para garantir que o conjunto de dados final seja confiável e acessível. Aqui estão as etapas envolvidas no processo de munging ou wrangling de dados.
#1. Descoberta
O processo de organização de dados começa com a fase de descoberta. É um passo na direção certa para uma maior compreensão dos dados. Você deve olhar para seus dados e pensar em como deseja que os dados sejam organizados para torná-los mais simples de usar e analisar.
Durante o processo de descoberta, os dados podem revelar tendências ou padrões. Porque afetará todas as atividades subsequentes, esta é uma etapa chave. Além disso, ele identifica problemas óbvios, como valores ausentes ou insuficientes.
#2. Estruturação
Dados brutos insuficientes ou formatados incorretamente são frequentemente inadequados para o uso pretendido. Estruturação de dados é o processo de pegar dados brutos e alterá-los para que possam ser usados de forma mais conveniente.
Essa técnica é usada para recuperar fatos pertinentes de dados novos. Uma planilha pode ser utilizada para organizar os dados adicionando colunas, classes, cabeçalhos, etc. Isso a tornará mais utilizável, tornando mais simples para o analista empregá-la em sua análise.
#3. Limpeza
A limpeza de erros incorporados de seus dados ajudará sua análise a ser mais precisa e útil. Garantir que os dados finais para análise não sejam afetados é o objetivo da limpeza ou correção de dados.
Para serem úteis, os dados brutos geralmente devem ser limpos de erros. Outliers devem ser corrigidos, dados corrompidos devem ser removidos, etc. durante a limpeza dos dados. Você obtém os seguintes resultados após limpar os dados:
- Os outliers que podem distorcer os resultados da análise de dados são eliminados.
- Para melhorar a qualidade e a consistência, ele modifica o tipo de dados dos dados e os torna mais simples.
- Para tornar os dados mais utilizáveis, ele procura valores duplicados, corrige problemas estruturais e verifica as informações.
#4. enriquecedor
Enriquecimento refere-se a fornecer os dados com mais contexto. Este procedimento altera os tipos de dados que já foram limpos e preparados. Para aproveitar ao máximo as informações que você já tem neste momento, você deve planejá-las estrategicamente.
O método mais eficaz para obter os dados em sua forma mais especializada é reduzir a amostra, aumentar a amostra e depois augurá-la. Repita os procedimentos para quaisquer novos dados coletados se decidir que o enriquecimento é necessário. O processo de enriquecimento de dados é opcional. Você pode ir para esta etapa se os dados que você já possui não atenderem aos seus requisitos.
#5. Validação
Para garantir que os dados sejam precisos, consistentes, seguros e legítimos, são necessários processos de programação repetidos. A validação de dados é o processo de garantir que seus dados sejam precisos e consistentes. Esse processo pode destacar questões que precisam ser resolvidas ou levar à conclusão de que os dados estão prontos para análise.
#6. Publicação
A etapa final na disputa de dados é a publicação, que resume todo o procedimento. Envolve localizar os dados recém-trabalhados em um local onde você e outras partes interessadas possam localizá-los e utilizá-los com facilidade. Os dados podem ser inseridos em um novo banco de dados. Você obterá dados de alta qualidade para insights, relatórios de negócios e muito mais se seguir as instruções anteriores.
Exemplos de Munição de Dados
A transferência de dados ocorre com frequência. Sem dúvida, você participou de pelo menos um aspecto dos processos de processamento de dados (especialmente o estágio de limpeza de dados), mesmo que não se considere um analista, cientista de dados ou outro tipo de especialista em análise de dados.
Exemplos de mastigação de dados incluem:
#1. Coleta de dados
Reunir informações de várias fontes (como planilhas, bancos de dados em nuvem, sistemas de origem etc.) importando, conectando tabelas e resumindo-as de acordo com critérios predeterminados
#2. Compensando a falta de dados
Adicionar valores ausentes, remover linhas ou colunas com uma grande porcentagem de dados ausentes e estimar valores ausentes usando interpolação
#3. Alterar tipos de dados
Data, formatos de hora, tradução de textos para valores numéricos e representação numérica de dados de categoria são exemplos de conversões.
#4. Classificando e filtrando
Escolher linhas ou colunas específicas com base em um conjunto de critérios ou reorganizar os dados de acordo com um conjunto de valores
#5. Eliminando
Duplica a localização e remoção de linhas ou registros redundantes do conjunto de dados
Padronizar ou dimensionar valores de dados para caber em um intervalo predeterminado é conhecido como normalização de dados.
#6. Recursos de engenharia
Adicionar novos elementos ou variáveis a informações já existentes, como calcular a diferença entre duas colunas
#7. Tratamento e detecção de outliers
Encontrar valores discrepantes nos dados e eliminá-los, limitá-los ou alterá-los de outra forma, caso possam ter impacto no resultado da análise
#8. Edição e limpeza de texto
Retirar caracteres extras como espaço em branco ou pontuação, tokenizar texto, alterá-lo para letras minúsculas ou palavras com lematização/lematização são exemplos de processamento de texto.
#9. transformação de dados
Este é o processo de transformação de dados usando aritmética ou estatística, por exemplo, tomando o logaritmo, raiz quadrada ou exponencial de uma variável.
Processamento de dados em Python
Engenheiros de dados, analistas e cientistas têm acesso a uma variedade estonteante de possibilidades para ferramentas e softwares reais usados para processamento de dados.
As atividades mais simples, incluindo encontrar erros de digitação, usar tabelas dinâmicas e a visualização informativa ocasional e macro simples, podem ser realizadas em software de uso geral como Excel ou Tableau. No entanto, uma linguagem de programação mais poderosa e flexível é significativamente mais útil para os que se preocupam e se preocupam todos os dias.
O Python é frequentemente elogiado como a linguagem de programação amplamente usada mais adaptável, e a distribuição de dados não é exceção. O Python torna muitas tarefas complicadas de processamento de dados mais simples graças a um dos maiores conjuntos de bibliotecas de terceiros, ferramentas particularmente poderosas de processamento e análise de dados como Pandas, NumPy e SciPy. Mesmo que atualmente componha uma porção muito pequena do vasto ecossistema Python, o Pandas é uma das bibliotecas de dados com o crescimento mais rápido e o melhor suporte.
O Python também é mais fácil de aprender do que muitas outras linguagens devido à sua formatação mais simples e intuitiva e à ênfase na sintaxe próxima à da língua inglesa. Além disso, os novos profissionais acharão o Python benéfico muito além dos casos de uso de processamento de dados, em qualquer lugar, desde o desenvolvimento da Web até a automação do fluxo de trabalho, graças à sua ampla aplicabilidade, bibliotecas avançadas e assistência on-line.
O futuro da coleta de dados e da nuvem
A função dos dados corporativos aumentou significativamente em empresas e mercados graças, em grande parte, à computação em nuvem e aos data warehouses em nuvem. A importância de informações rápidas, adaptáveis, mas rigidamente controladas – todas as quais têm sido as principais vantagens das plataformas de dados em nuvem contemporâneas – torna a frase “mundialização de dados” aplicável hoje.
Dados e análises de autoatendimento agora são muito mais prevalentes e úteis devido a ideias como data lake e tecnologias NoSQL. Pessoas em todo o mundo têm acesso a enormes quantidades de dados não processados e são cada vez mais confiáveis para transformá-los e analisá-los de forma eficaz. Todas essas informações precisam ser limpas, transformadas e verificadas pelos próprios especialistas.
A coleta de dados nunca foi um conceito tão relevante, seja na atualização de sistemas antigos, como data warehouses, para melhor confiabilidade e segurança, ou permitindo que usuários como cientistas de dados trabalhem nas informações da empresa de ponta a ponta.
Munging de dados vs limpeza de dados
Os dois, data munging e data Cleaning, ainda são processos completamente diferentes, apesar das possíveis semelhanças das metodologias. Enquanto a disputa de dados se concentra na alteração do formato dos dados, geralmente convertendo dados “brutos” em outro formato mais adequado para uso, a limpeza de dados concentra-se na remoção de dados incorretos de seu conjunto de dados. Enquanto a disputa de dados prepara os dados estruturalmente para modelagem, a limpeza de dados melhora a precisão e a integridade dos dados.
Tradicionalmente, a limpeza de dados seria realizada antes de qualquer técnica de disputa de dados ser usada. Isso mostra que, em vez de serem processos concorrentes, os dois são complementares. Antes da modelagem, os dados devem ser organizados e limpos para otimizar o valor dos insights.
Qual é a diferença entre Data Munging e ETL?
Enquanto o ETL (extrair, transformar, carregar) é um método para integrar dados, a transformação de dados é o processo de extrair dados e transformá-los em um formato que possa ser usado. A disputa de dados é um processo menos estruturado do que o ETL e envolve a extração de dados brutos para processamento futuro em uma forma mais utilizável.
Conclusão
Data munging é o processo amplo para converter dados de formas imprecisas ou inúteis em formas apropriadas para um determinado caso de uso. Os dados não podem ser preparados para qualquer tipo de consumo downstream sem algum grau de munging, sejam eles realizados por sistemas automatizados ou usuários especializados.
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Referências
