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A Análise Exploratória de Dados (EDA) é um processo que resume as características de um conjunto de dados utilizando métodos visuais para revelar padrões, detectar anomalias e orientar a limpeza dos dados, a seleção de modelos e a análise usando ferramentas como Python, R e Tableau.
A correspondência aproximada é uma técnica de busca utilizada para encontrar correspondências aproximadas a uma consulta, permitindo variações, erros ou inconsistências nos dados. Comumente aplicada na limpeza de dados, vinculação de registros e recuperação de textos, utiliza algoritmos como distância de Levenshtein e Soundex para identificar entradas semelhantes, mas não idênticas.
A limpeza de dados é o processo crucial de detectar e corrigir erros ou inconsistências nos dados para aprimorar sua qualidade, garantindo precisão, consistência e confiabilidade para análises e tomada de decisões. Explore processos-chave, desafios, ferramentas e o papel da IA e automação em uma limpeza de dados eficiente.
Lixo Entra, Lixo Sai (GIGO) destaca como a qualidade do resultado de sistemas de IA e outros sistemas depende diretamente da qualidade da entrada. Saiba mais sobre suas implicações em IA, a importância da qualidade dos dados e estratégias para mitigar o GIGO, obtendo resultados mais precisos, justos e confiáveis.
