Limpeza e Pré-processamento de Dados

Perfile conjuntos de dados brutos para descobrir problemas de qualidade antes do início da análise. Obtenha relatórios estruturados de qualidade de dados que abrangem distribuições, completude, unicidade e anomalias em todas as colunas e variáveis.

Audite conjuntos de dados quanto à consistência entre colunas, integridade referencial, violações de regras de negócio e contradições lógicas. Crie verificações automatizadas de qualidade de dados que detectem falhas de integridade antes que cheguem à produção.

Detete, avalie e trate outliers no seu conjunto de dados com rigor estatístico. Obtenha estratégias personalizadas para deteção de outliers univariados, multivariados e em séries temporais em qualquer domínio de dados.

Escolha e aplique a estratégia de escalonamento de atributos adequada para o seu pipeline de machine learning. Orientação especializada sobre padronização, escalonamento min-max, escalonamento robusto e normalização para qualquer algoritmo e conjunto de dados.

Limpe e normalize dados de texto desorganizados para pipelines de PLN e análises. Orientação especializada em padronização de strings, limpeza com regex, normalização de entidades, correção de codificação e fluxos de pré-processamento de texto.

Codifique variáveis categóricas corretamente para qualquer algoritmo de machine learning. Orientação especializada em estratégias de codificação one-hot, ordinal, target, frequência e baseada em embeddings para features de alta cardinalidade e nominais.

Identifique e elimine registos duplicados dos seus conjuntos de dados com precisão. Apoio especializado em correspondência exata e difusa, resolução de entidades, pipelines de desduplicação e ligação de registos entre fontes de dados.

Lide com dados faltantes com precisão. Obtenha orientação especializada em estratégias de imputação — desde substituição por média/mediana até imputação múltipla avançada e métodos baseados em modelos para qualquer tipo de conjunto de dados.

Limpe e pré-processe dados de séries temporais para previsão e análise. Ajuda especializada com timestamps irregulares, lacunas, reamostragem, remoção de anomalias e preparação para estacionariedade em conjuntos de dados temporais.

Corrija incompatibilidades de tipos de dados e valide a consistência de esquemas em seus conjuntos de dados. Obtenha ajuda especializada com conversão de tipos, padronização de formatos e aplicação de esquemas para pipelines de dados confiáveis.