Na teoria, tudo parece limpo e organizado. Na prática? Os dados nunca vêm “bonitinhos”.
No dia a dia da ciência de dados, temos dados desorganizados são a norma, não a exceção.
🚧 O que encontramos com frequência:
- Tipos de dados errados (texto onde deveria ser número)
- Valores nulos em colunas-chave
- Medidas variadas (quilos, toneladas, libras, m³…)
- Percentuais em texto (“15%”) que precisam ser convertidos para números (0.15)
🎯 Antes de pensar em modelos ou dashboards, o tratamento dos dados é a base de tudo.
Se a entrada está errada, o insight também estará.
🛠️ Preparar os dados não é apenas um “passo técnico”, é um ato de responsabilidade analítica — que garante clareza, precisão e decisões baseadas em fatos.
🔍 O verdadeiro cientista de dados ou analista:
- Avalia
- Corrige
- Padroniza
- E só então analisa