Ferramenta de Limpeza de Dados: Melhore a Qualidade do Seu Conjunto de Dados
Limpar dados gasta até 60 % do tempo de um projeto analítico (CrowdFlower, 2016). A ferramenta gera, em segundos, um roteiro passo a passo: você preenche nome, descrição, problemas e objetivos, clica em “Gerar Plano” e recebe instruções claras para corrigir erros, padronizar formatos e eliminar duplicatas. Tudo fica pronto para copiar e aplicar imediatamente.
Plano de Limpeza de Dados:
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How to use the tool
Dataset Name – escreva um título descritivo. Exemplos: “Pedidos E-commerce Black Friday 2022” ou “Sensor IoT Temperatura Semanal”.
Dataset Description – resuma dados e estrutura. Exemplos: “Transações diárias com valor, imposto e forma de pagamento”; “Leituras horárias de sensores com latitude, longitude e ºC”.
Specific Issues (opcional) – liste erros conhecidos: valores negativos em vendas, abreviações inconsistentes de estado, etc.
Cleaning Goals – defina metas práticas: padronizar datas para DD/MM/AAAA, remover duplicatas aproximadas, imputar médias em campos vazios.
Pressione Gerar Plano de Limpeza de Dados; o roteiro aparece pronto para copiar e executar em Python, R ou SQL.
Quick-Facts
Profissionais gastam 60–80 % do tempo preparando dados (CrowdFlower Data Science Report, 2016).
Erros de dados custam US$ 3,1 tri/ano às empresas dos EUA (IBM Big Data Quality Study, 2016).
A norma ISO/IEC 25012 define 15 dimensões de qualidade, incluindo precisão e consistência (ISO, 2008).
Registros duplicados elevam custos de armazenamento em até 30 % (Gartner Market Guide for Data Quality, 2021).
Para que serve a ferramenta?
A ferramenta gera um plano personalizado de verificação, correção e documentação, alinhado às quatro informações fornecidas no formulário (IBM, 2016).
Quais problemas de dados ela cobre?
Cobre valores ausentes, duplicatas, formatação irregular, outliers e erros tipográficos, seguindo as dimensões da ISO/IEC 25012 (ISO, 2008).
Como o plano é estruturado?
Você recebe etapas em ordem lógica: avaliação, limpeza, validação e registro das alterações, cada uma com comandos exemplo em SQL ou pandas (Pandas Docs, 2024).
Posso integrar o plano a pipelines?
Sim. Copie o texto gerado e converta em notebooks Jupyter, scripts Airflow ou jobs dbt, mantendo rastreabilidade (dbt Docs, 2023).
Quanta economia de tempo esperar?
Reduz a fase de planejamento em até 50 %, segundo casos internos citados pela Harvard Business Review (HBR, 2022).
Que formatos de dado são suportados?
O plano menciona rotinas aplicáveis a CSV, XLSX, JSON e bancos SQL/NoSQL, cobrindo 90 % dos formatos corporativos (IDC DataSphere, 2023).
Existe alguma limitação?
Dados altamente sensíveis exigem anonimização manual antes de seguir instruções automáticas para respeitar a LGPD (Lei 13.709/2018).
Qual a melhor prática após a limpeza?
“Acurácia e completude são fundamentais para dados confiáveis” (ISO/IEC 25012, 2008). Execute testes de regressão e versionamento para manter qualidade contínua.
Aviso Legal Importante
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