As 4 Melhores Ferramentas de Limpeza de Dados

Publicado em 20 de março de 2024 por satoshihirai

A principal razão para a baixa qualidade dos dados é a existência de dados sujos no banco de dados e erros na entrada de dados. Métodos de representação diferentes e inconsistências entre os dados causados por dados de diferentes fontes são a causa de dados sujos. Portanto, antes da análise de dados, devemos primeiro realizar a limpeza de dados. A limpeza de dados é um processo de coleta e análise de dados, reexame e verificação de dados. Seu objetivo é lidar com diferentes tipos de dados, como faltantes, anormais, duplicados e ilegais, para garantir a precisão, completude, consistência, validade e singularidade dos dados.

Vamos dar uma olhada em 4 ferramentas de limpeza de dados comumente usadas.

  1. IBM InfoSphere DataStage O IBM InfoSphere DataStage é uma ferramenta ETL e faz parte do conjunto de soluções IBM Information Platforms Solutions e IBM InfoSphere. Ele usa uma notação gráfica para construir soluções de integração de dados e está disponível em várias versões, como a Server Edition, a Enterprise Edition e a MVS Edition. Ele usa uma arquitetura cliente-servidor. Os servidores podem ser implantados tanto no Unix quanto no Windows. É uma poderosa ferramenta de integração de dados, frequentemente usada em projetos de Data Warehousing para preparar os dados para a geração de relatórios.

  2. PyCharm O Pycharm é um ambiente de desenvolvimento integrado PythonIDE. Ele possui um conjunto de ferramentas que podem ajudar os usuários a melhorar a eficiência ao usar o desenvolvimento de linguagem Python, como depuração, destaque de sintaxe, gerenciamento de projetos, saltos de código, prompts inteligentes, conclusão automática, teste unitário, controle de versão, etc.

  3. Excel O Excel é a principal ferramenta de análise para muitos profissionais relacionados a dados. Ele pode lidar com todos os tipos de dados. Análise estatística e operações auxiliares de tomada de decisão. Se o desempenho e o volume de dados não forem considerados, a maioria dos processamentos relacionados a dados pode ser tratada.

  4. Python A linguagem Python é concisa, fácil de ler e extensível. É uma linguagem dinâmica orientada a objetos. Foi originalmente projetada para escrever scripts automatizados. Está sendo cada vez mais usado para desenvolver projetos independentes em larga escala, porque a versão está constantemente atualizada e novos recursos de linguagem também estão aumentando.