A manipulação de dados é uma parte extremamente importante do trabalho com dados e análises. De acordo com uma pesquisa citada no vídeo, mais de 50% do tempo dos cientistas de dados é gasto com atividades de coleta, classificação, limpeza e organização dos dados. Outros 19% do tempo é dedicado à modelagem e preparação dos dados para análise. Ou seja, cerca de 70% do trabalho envolve manipulação de dados de alguma forma.

Portanto, dominar técnicas eficientes de manipulação de dados é fundamental para qualquer profissional que trabalhe com análises, não importa se é um cientista de dados, analista de dados ou engenheiro de dados. As etapas de preparação e tratamento de dados precisam estar alinhadas com as necessidades das análises e modelos que serão construídos posteriormente.

O que é Manipulação de Dados?

A manipulação de dados é o processo de alterar, organizar e analisar conjuntos de dados para obter insights e informações relevantes. Esse processo envolve diversas etapas, como limpeza, transformação e integração de dados, com o objetivo de garantir a qualidade e a utilidade das informações obtidas.

  • A manipulação de dados é essencial para a tomada de decisões estratégicas.
  • Envolve a utilização de ferramentas e técnicas específicas para manipular grandes volumes de dados.
  • É fundamental para a eficiência e eficácia das operações das organizações.

A importância dos Dados nas organizações

Os dados desempenham um papel fundamental nas organizações, pois fornecem insights valiosos que auxiliam na compreensão do mercado, no desenvolvimento de produtos e na tomada de decisões. A manipulação adequada dos dados permite que as empresas otimizem processos, identifiquem oportunidades e antecipem tendências, o que é essencial para a competitividade e o sucesso nos negócios.

A manipulação de dados também é um processo fundamental para a geração de insights e a tomada de decisões embasadas em informações precisas e confiáveis. Através da manipulação correta dos dados, as organizações podem extrair valor significativo de suas informações, impulsionando a inovação, a eficiência operacional e a vantagem competitiva.

  • Os dados são ativos estratégicos que impulsionam a inovação e o crescimento.
  • A manipulação eficiente dos dados possibilita a identificação de padrões e comportamentos do mercado.
  • A análise de dados é crucial para a compreensão das necessidades dos clientes e a personalização de produtos e serviços

Funcionalidades de manipulação de dados

As principais funcionalidades que o Tableau oferece para manipulação de dados são:

  • Filtros: permitem selecionar quais dados serão exibidos em uma visualização ou dashboard com base em certos critérios.
  • Agregações: resumem os dados em medidas estatísticas como soma, média, contagem etc.
  • Hierarquias: organizam dados categóricos em níveis, como país > estado > cidade.
  • Contexto: filtra os dados com base no contexto atual da visualização.
  • Parâmetros: variáveis que podem ser usadas para alterar filtros e visualizações dinamicamente.
  • Grupos e Conjuntos: funcionalidades para agrupar e combinar campos.

Veremos cada uma dessas funcionalidades em mais detalhes a seguir.

Filtros

Filtros são a maneira mais simples e direta de manipular quais dados são exibidos em uma visualização ou dashboard. Eles permitem selecionar um subconjunto dos dados com base em certos critérios, ocultando todos os outros registros.

Alguns tipos de filtros disponíveis no Tableau incluem:

Filtros rápidos: filtros simples aplicados a uma única visualização. Basta clicar no ícone de funil na parte superior de uma visualização e selecionar os valores desejados.

Filtros de dashboard: filtros que afetam todas as visualizações de um dashboard. São criados arrastando campos para a área de filtros e selecionando valores.

Filtros de extração: permitem importar uma lista de valores de outra origem de dados e usar essa lista para filtrar os dados. Úteis para filtrar por valores externos.

Filtros com hierarquias: ao criar hierarquias com níveis como país > estado > cidade, é possível filtrar dados em diferentes níveis de agregação.

Filtros de contexto: filtram os dados com base no contexto atual da visualização, removendo valores não aplicáveis. Por exemplo, ao filtrar por um estado, cidades de outros estados não serão mais exibidas.

Os filtros são extremamente úteis para focar a análise apenas nos dados relevantes para a pergunta que desejamos responder. Além disso, reduzir a quantidade de dados com filtros também pode melhorar o desempenho das visualizações.

Agregações

As agregações resumem os dados brutos em medidas estatísticas como soma, média, contagem, mínimo, máximo etc. Elas são essenciais para entender tendências e padrões nos dados além do nível individual de cada registro.

Alguns exemplos de uso de agregações:

  • Somar vendas por região para entender qual vende mais
  • Obter a contagem de clientes por faixa etária para análises demográficas
  • Calcular a média de avaliações de produtos para análises de satisfação
  • Encontrar o preço máximo/mínimo de produtos para análises de precificação

As agregações podem ser aplicadas arrastando campos que contêm os dados brutos para a área de colunas ou linhas e selecionando a operação desejada. O Tableau conta com diversas funções de agregação desde as mais simples como soma e média até algumas mais avançadas como percentil, desvio padrão, variação etc.

É importante entender quando utilizar filtros e quando utilizar agregações. Os filtros modificam os dados brutos exibidos, enquanto as agregações resumem os dados brutos de maneiras diferentes. Usados em conjunto, filtros e agregações são ferramentas poderosas de manipulação de dados.

Hierarquias

Hierarquias permitem organizar dados categóricos que possuem uma relação hierárquica, como país > estado > cidade, em níveis. Isso abre diversas possibilidades de análise.

Por exemplo, ao criar uma hierarquia geográfica, podemos analisar métricas como vendas no nível de país, estado ou cidade de maneira flexível apenas clicando nos diferentes níveis. Filtrar e comparar locais diferentes também fica muito mais simples usando uma hierarquia.

No Tableau, as hierarquias podem ser criadas arrastando campos categóricos relacionados para a área de linhas ou colunas e organizando-os em níveis. Depois disso, basta clicar nos cabeçalhos com os nomes dos níveis para alternar entre eles.

Alguns benefícios do uso de hierarquias:

  • Permite análises em múltiplos níveis de agregação
  • Facilita comparações entre locais e níveis
  • Melhora a aplicação de filtros ao permitir filtrar toda uma localidade sem precisar selecionar todas as sub-localidades individualmente

Portanto, ao lidar com dados categóricos que possuem relações hierárquicas como geografia ou tempo, vale a pena investir tempo criando hierarquias para melhorar muito a experiência de análise.

Manipulação de Dados com Pandas em Python

Pandas é uma biblioteca poderosa e flexível do Python, amplamente utilizada para manipulação e análise de dados. Com Pandas, é possível realizar uma variedade de tarefas de manipulação de dados, incluindo a importação, limpeza, transformação e visualização de grandes conjuntos de dados. Este tópico se concentra em explorar as capacidades do Pandas e como ele pode ser utilizado para efetuar a manipulação de dados de maneira eficiente.

  1. Estruturas de Dados do Pandas:
    • O DataFrame é uma estrutura bidimensional, semelhante a uma tabela de banco de dados ou uma planilha do Excel. Cada coluna pode ter um tipo diferente de dado.
    • A Series, por outro lado, é unidimensional e pode ser vista como uma única coluna de um DataFrame.
    • Ambas as estruturas possuem poderosos métodos para indexação, seleção e filtragem de dados.
  2. Importação de Dados:
    • Pandas suporta a leitura de uma variedade de formatos de arquivo, como CSV (pd.read_csv()), Excel (pd.read_excel()), JSON (pd.read_json()), entre outros.
    • Esses métodos convertem os dados dos arquivos diretamente em DataFrames, facilitando a manipulação subsequente.

Inteligência Artificial e a Manipulação de Dados

A inteligência artificial (IA) desempenha um papel crucial na manipulação de dados, permitindo a automatização de tarefas, a identificação de padrões e a geração de insights a partir de grandes volumes de informações. A IA possibilita a análise preditiva, a personalização de experiências e a otimização de processos, contribuindo significativamente para a eficiência e a inovação nas organizações.

Desafios na Manipulação de Dados

Apesar dos benefícios da manipulação de dados, as organizações enfrentam desafios significativos nesse processo. A complexidade e a diversidade dos dados, a garantia da privacidade e segurança das informações, e a necessidade de garantir a conformidade com regulamentações são alguns dos desafios enfrentados pelas empresas na manipulação eficiente dos dados. Superar esses desafios requer a adoção de abordagens inovadoras, a utilização de tecnologias avançadas e a implementação de práticas sólidas de governança de dados.

  • A diversidade de fontes e formatos de dados demanda soluções flexíveis e escaláveis.
  • A garantia da segurança e privacidade dos dados é essencial para a confiança dos clientes e a conformidade com regulamentações.
  • A implementação de práticas de governança de dados é crucial para assegurar a qualidade e a integridade das informações.

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O Futuro da Manipulação de Dados

O futuro da manipulação de dados está intrinsecamente ligado ao avanço da tecnologia, especialmente no campo da inteligência artificial, da análise de big data e da automação. A crescente disponibilidade de dados e o desenvolvimento de ferramentas e algoritmos cada vez mais sofisticados prometem transformar a forma como as organizações manipulam, analisam e utilizam informações. O papel estratégico da manipulação de dados continuará a crescer, impulsionando a inovação, a competitividade e a criação de valor para as empresas.

  • A evolução da inteligência artificial e da análise de big data abrirá novas possibilidades na manipulação de dados.
  • A automação de processos de manipulação e análise de dados permitirá a otimização de recursos e a geração de insights mais rápidos.
  • As organizações que investirem em capacidades avançadas de manipulação de dados terão uma vantagem significativa no mercado.

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