Aprenda as etapas fundamentais da preparação de dados para projetos de ciência de dados, incluindo seleção, limpeza, construção e integração de dados.

A Importância da Preparação de Dados

A preparação de dados é uma etapa crucial no processo de ciência de dados, pois é responsável por organizar, limpar e transformar os dados brutos para que possam ser utilizados na modelagem e avaliação. Essa fase consome as saídas da fase anterior, como os objetivos do negócio e o plano do projeto. O principal objetivo é garantir que os dados estejam consistentes, precisos e adequados para extrair insights e permitir uma boa performance dos modelos.

  • Organização, limpeza e transformação dos dados brutos
  • Garantia de consistência, precisão e adequação dos dados para extrair insights e permitir boa performance dos modelos
  • Consumo das saídas da fase anterior, como objetivos do negócio e plano do projeto

Entendendo Dataset e Dataset Description

Dentro do contexto do CRISP-DM, é importante compreender o significado de ‘Dataset‘ e ‘Dataset Description’. O ‘Dataset‘ é o conjunto final de dados estruturados que será utilizado para treinar os modelos de machine learning ou extrair insights. Já a ‘Dataset Description’ é um relatório que descreve detalhadamente as características do dataset final gerado após o processo de preparação dos dados. É essencial documentar de forma transparente o resultado final do processo de preparação de dados antes de partir para as próximas fases.

  • Dataset: conjunto final de dados estruturados para treinar modelos de machine learning ou extrair insights
  • Dataset Description: relatório detalhado das características do dataset final gerado após o processo de preparação dos dados
  • Documentação transparente do resultado final do processo de preparação de dados

Seleção de Dados

A seleção de dados é a primeira tarefa da fase de preparação dos dados. Ela consome como input o plano do projeto, que define quais são os objetivos do negócio e tipos de análise requeridos. As subatividades incluem a coleta inicial dos dados brutos e a análise exploratória inicial.

  • Coleta inicial dos dados brutos: identificação das fontes de dados relevantes e extração inicial utilizando consultas SQL, APIs ou outras formas de acesso aos dados
  • Análise exploratória inicial: análise rápida para entender o conteúdo e estrutura dos dados

Seleção das variáveis relevantes

Ao trabalhar em um projeto de análise de dados, a seleção das variáveis relevantes é crucial para atingir os objetivos estabelecidos. Isso envolve escolher o subconjunto de variáveis necessárias para treinar os modelos ou realizar as análises requeridas, garantindo que estejam alinhadas com os objetivos do projeto.

  • Identificar as variáveis mais relevantes para os objetivos do projeto
  • Escolher o subconjunto de variáveis necessárias para treinar os modelos ou realizar as análises
  • Remover variáveis desnecessárias ou não relacionadas aos objetivos do projeto

Definição do conjunto inicial de treino e teste

Após a seleção das variáveis relevantes, é essencial definir o conjunto inicial de treino e teste. Isso envolve separar aleatoriamente os dados em conjuntos de treino e teste, garantindo que os dados de teste sejam representativos da população e que não haja vazamento entre os conjuntos.

  • Separar aleatoriamente os dados em conjunto de treino e teste
  • Garantir que os dados de teste sejam representativos da população
  • Assegurar que não haja vazamento entre os conjuntos de treino e teste

Clean Data

A limpeza de dados é uma etapa crucial em qualquer projeto de análise de dados. Nesta fase, identificamos e corrigimos problemas nos dados, como valores faltantes, dados duplicados, outliers e inconsistências.

  • Identificar variáveis com muitos valores faltantes
  • Detectar e tratar outliers nas observações
  • Identificar e remover dados duplicados
  • Corrigir inconsistências nos dados

Construct Data

Em muitos projetos de análise de dados, é necessário construir novas variáveis derivadas das variáveis originais. Isso pode incluir a transformação de variáveis contínuas em categorias, o cálculo de índices financeiros, a extração de informações de data/hora, entre outros.

  • Transformar variáveis contínuas em categorias
  • Calcular índices ou ratios financeiros
  • Extrair informações de data/hora
  • Gerar novas variáveis de texto

Integrate Data

A integração de dados é comum em projetos de análise de dados, envolvendo a combinação de dados de diferentes fontes. Isso pode incluir junção de tabelas, mesclagem de arquivos e vinculação de dados não estruturados.

  • Realizar junção de tabelas de banco de dados
  • Mesclar arquivos com estruturas compatíveis
  • Vincular dados não estruturados a registros estruturados

Format Data

Por fim, a formatação dos dados é essencial para prepará-los para utilização em modelos de machine learning ou análises. Isso inclui a transformação de tipo de dados, normalização de valores e codificação de variáveis categóricas.

  • Garantir que os tipos de dados estejam corretos
  • Padronizar escalas de atributos contínuos
  • Codificar variáveis categóricas

Amostragem e balanceamento

Ao lidar com conjuntos de dados desbalanceados, é crucial aplicar técnicas de amostragem e balanceamento para garantir que o modelo seja treinado de forma justa e eficaz. Alguns métodos incluem undersampling/oversampling e técnicas como SMOTE. Essas práticas ajudam a lidar com a desproporção entre as classes, melhorando a capacidade do modelo de generalizar para dados futuros.

  • Fazer undersampling/oversampling para balancear classes
  • Aplicar técnicas como SMOTE

Divisão final de treino/teste/validação

A divisão final dos dados em conjuntos de treino, teste e validação é uma etapa crítica no processo de preparação de dados. Ao separar uma parte final exclusivamente para validação e assegurar a estratificação das classes, garantimos que o modelo seja avaliado de forma precisa e justa. Isso é essencial para garantir que o modelo seja capaz de generalizar para novos dados.

  • Separar parte final apenas para validação
  • Assegurar estratificação das classes

Resumo do Data Preparation

A preparação dos dados é uma fase crucial em projetos de ciência de dados. Ela envolve uma série de etapas, desde a seleção e limpeza dos dados brutos até a formatação final para a modelagem. Cada etapa tem sua importância e contribui para a qualidade do conjunto de dados final, que será a base para treinar modelos de machine learning ou extrair insights de negócio.

  • Selecionar – escolher os dados brutos relevantes
  • Limpar – tratar problemas como valores faltantes e outliers
  • Construir – derivar novas variáveis ou features
  • Integrar – unificar dados de várias fontes
  • Formatar – deixar os dados prontos para modelagem

Case Prático – Preparação de Dados na Prática

A aplicação prática das técnicas de preparação de dados é essencial para entender como esses conceitos se traduzem em cenários reais. Neste caso, o objetivo é desenvolver um modelo de classificação para identificar potenciais clientes inadimplentes em uma instituição financeira. O processo de coleta, limpeza e seleção inicial dos dados é o primeiro passo para garantir que o conjunto de dados seja adequado para a modelagem.

  • Coleta dos dados
  • Limpeza inicial
  • Seleção das variáveis
  • Divisão inicial de dados

Etapa 2 – Feature engineering e formatação final

Após a fase inicial de coleta e limpeza, a etapa de feature engineering e formatação final desempenha um papel crucial na preparação dos dados. Nesta fase, novas variáveis são derivadas, atributos contínuos são normalizados e variáveis categóricas são codificadas. Além disso, técnicas de amostragem são aplicadas para rebalancear as classes e uma divisão final é realizada para garantir a validação cruzada do modelo.

  • Engenharia de variáveis
  • Normalização
  • Codificação
  • Amostragem
  • Divisão final

Considerações Finais

A preparação de dados é uma etapa crítica em projetos de ciência de dados e machine learning. Este artigo fornece um guia abrangente sobre as principais tarefas envolvidas, bem como uma aplicação prática dessas técnicas em um case real de modelagem preditiva. Espera-se que este material sirva como um guia útil e completo para orientar a preparação de dados em projetos de ciência de dados e machine learning.

Conclusão

A preparação de dados é essencial para garantir a consistência e precisão dos modelos de machine learning. Este guia completo oferece insights valiosos para orientar sua preparação de dados em projetos de data science.