Transforme seu conjunto de dados em informações relevantes para usuários em potencial
A qualidade dos dados é crucial para a disseminação científica. Cada usuário de dados pode consultar o mesmo conjunto de dados, mas ter uma pergunta de pesquisa diferente. A partir de sua pesquisa original, você pode transformar seus dados em informações úteis e valiosas para outros usuários.
Os conjuntos de dados podem ser muito variados dependendo da ciência em estudo e para dar sentido a eles é necessário ter um plano e avaliar novas formas de pensar sobre o esquema inicial de dados. O DQA (Data Quality Assurance) é o processo de verificação da confiabilidade e eficácia que inclui atualizar dados, padronizá-los e controlá-los para criar uma visão única dos dados. Neste blog, damos algumas dicas iniciais para realizar esse processo.
1. Organize
Use técnicas para organizar e coletar seus dados de forma proativa. Para organizar nossos dados, cada conjunto de dados deve ter uma variável que identifique exclusivamente observações (identificadores únicos). Cada linha nos dá a observação particular de cada variável e cada coluna nos dá as informações sobre uma característica particular de toda a amostra do conjunto de dados.
Observe que um identificador único é uma variável que define claramente cada uma das unidades de observação no conjunto de dados. Por exemplo: números de série de dados sobre um determinado produto, números aleatórios gerados para identificar usuários que respondem a uma pesquisa, etc.
2. Limpe
Mantenha seus dados limpos para evitar duplicações e erros durante todo o ciclo de vida de sua pesquisa. Lembre-se que a falta de qualidade pode levar, entre outros problemas técnicos, a ineficiências operacionais.
Alguns exemplos de dados impuros são:
- Títulos de categoria inconsistentes.
- Valores numéricos no mesmo campo de observação que suporta apenas texto.
- Valores textuais em um campo numérico, como CEP.
- Dados duplicados.
- Erros de codificação e formatação UTF-8, como caracteres especiais.
- Valores sem referência.
Algumas recomendações para agilizar esse processo:
- Certifique-se de que os dados estão alinhados em colunas apropriadas.
- Verifique se não há dados perdidos ou valores anômalos.
- Procure por exceções, para identificar se houve uma possível contaminação de dados.
- Remova campos que são desnecessários.
- Verifique se os campos não contêm informações relevantes sobre as pessoas.
3. Formate seus dados
Comece com linhas tabulares de dados brutos para garantir que os dados coletados estejam em um formato utilizável para análise. Um conjunto de dados consiste em observações e variáveis individuais e geralmente é exibido em tabelas. Para fins de usabilidade geral, uma vez feito o formato, exporte-o para uma planilha na forma de um arquivo “.csv valores separados por vírgula”, que é um formato universal onde as diferentes colunas são separadas por vírgulas. Esses arquivos podem ser abertos e processados por programas como MS Excel ou Google Sheets, bem como por pacotes estatísticos mais avançados, incluindo Python, R, Pandas, SPSS ou STATA.
Caso seu conjunto de dados tenha um tamanho que não possa ser visualizado por programas de planilha mais tradicionais, você precisará de um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) que permita visualizar os dados de backend (quando dizemos backend queremos dizer as tabelas dentro do banco de dados). Nesse caso, será necessário garantir que os relatórios que os usuários executam, a partir dos dados, sejam precisos e considerando que geralmente existem vários bancos de dados, o objetivo não é apenas o que está nas tabelas, mas também como eles estão relacionados.
Seguindo um fluxo de trabalho semelhante, você pode garantir dados de qualidade a partir da coleta e organização, seguidos de decisões metodológicas e limpeza de dados, à visualização e análise; isso permitirá que você apresente um conjunto de dados significativo que seja fácil para outros usuários explorarem e analisarem. Após seguir essas três etapas, não se esqueça de documentar qual o significado das variáveis dentro de um dicionário de dados.
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