Os 5 erros mais comuns na análise de dados que você deve evitar

Os 5 erros mais comuns na análise de dados que você deve evitar

Neste artigo falarei sobre os 5 erros mais comuns que você deve evitar como analista de dados .

Erro 1: limpeza de dados imprópria

A falta de limpeza adequada dos dados pode levar a conclusões errôneas. Dados inconsistentes, duplicados ou ausentes podem levar a resultados tendenciosos e imprecisos.

Para limpeza e pré-processamento de dados corretos, recomendo estas práticas: 

  1. Elimine duplicatas .
  2. Tratar valores faltantes (com imputação de meios, através de um algoritmo de previsão, ou simplesmente não utilizar essas linhas, existem várias formas de fazer isso).
  3. Corrija inconsistências no formato e certifique-se de que todas as variáveis estejam na mesma escala.

Erro 2: Ignorar valores atípicos (outliers)

Outliers podem ter um impacto significativo nos resultados da análise de dados, distorcendo a média, a mediana e a correlação entre as variáveis.

Para detectar e lidar com valores discrepantes, use métodos gráficos como gráficos de caixa ou gráficos de dispersão e métodos estatísticos como o intervalo interquartil ou o escore Z.

Considere remover, transformar ou ajustar esses valores com base no contexto.

Erro 3: Confundir correlação com causalidade

A correlação indica uma relação linear entre duas variáveis, enquanto a causalidade implica que uma mudança em uma variável produz uma mudança na outra.

Erro 4: Modelos super ajustados ou sub ajustados

O quarto erro é o overfitting ou underfitting dos modelos. Se nosso modelo for muito complexo, ele pode ajustar demais os dados de treinamento e não ter um bom desempenho com novos dados.

Se nosso modelo for muito simples, não conseguirá capturar todos os relacionamentos nos dados.

Para evitar esse erro, precisamos validar nossos modelos e ajustá-los adequadamente . Podemos usar técnicas como validação cruzada e seleção de recursos para melhorar a precisão do modelo.

Erro 5: Não validar suposições

O quinto e último erro é não validar as suposições. É importante verificar se nossas suposições estão corretas antes de realizar qualquer análise. Se nossas suposições estiverem erradas, podemos obter resultados imprecisos.

Para evitar esse erro, precisamos validar nossas suposições e verificar se os dados são apropriados para a análise que queremos realizar.

Podemos usar técnicas como o teste de normalidade e o teste de homogeneidade de variância .

Resumo dos 5 erros mais comuns na análise de dados

Em resumo, os 5 erros mais comuns na análise de dados são: limpeza inadequada de dados , ignorar outliers , confundir correlação com causalidade , super ajustar ou sub ajustar modelos e falha em validar suposições .

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