Manipular e preparar dados é uma parte crítica do processo de análise. A limpeza e a transformação de dados garantem que seus dados estejam prontos para análise e visualização.
Limpeza de Dados envolve a remoção de duplicatas e a correção de erros. Por exemplo, se você está analisando dados de vendas, limpar os dados garante que não haja registros duplicados que poderiam distorcer seus resultados.
Pré-processamento e Manipulação de dados com bibliotecas como Pandas e NumPy facilita a transformação dos dados em formatos úteis. Por exemplo, você pode usar Pandas para agrupar dados de transações e calcular métricas importantes como receita total.
Imputação de Dados e Tratamento de Valores Faltantes ajuda a lidar com dados ausentes. Se você está analisando dados de pesquisas e algumas respostas estão faltando, técnicas de imputação permitem preencher esses valores de forma informada.
Desenvolva suas habilidades com exercícios práticos e torne-se um mestre na preparação de dados.
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