PROCESSAMENTO DOS DADOS
SUBETAPA 2.5
PROCESSAMENTO DOS DADOS
A fase de processamento de dados em um diagnóstico é uma série de passos fundamentais onde os dados coletados são refinados e preparados para análise. Os dados coletados são transformados em informações úteis e significativas.
FLUXO DA SUBETAPA 2.5
1. Organização dos Dados
Consiste em estruturar os dados coletados de forma sistemática para facilitar o processamento. Isso pode envolver a catalogação, a classificação e a codificação dos dados, especialmente se eles forem provenientes de diversas fontes e formatos.
2. Limpeza dos Dados
Esta etapa é crucial para garantir a qualidade dos dados. Envolve a identificação e correção de erros, a remoção de duplicatas, o tratamento de valores faltantes e a padronização de formatos. O objetivo é assegurar que os dados sejam precisos e consistentes.
3. Integração dos Dados
Como os dados serão coletados de múltiplas fontes, esta fase envolve a combinação desses dados em um conjunto unificado. A integração é essencial para uma análise holística e para evitar visões fragmentadas.
4. Transformação dos Dados
Nesta etapa, os dados podem ser transformados ou reestruturados conforme necessário para análise. Isso pode incluir a conversão de formatos, a criação de novas variáveis agregadas ou derivadas e a normalização de conjuntos de dados.
5. Análise Exploratória dos Dados (AED)
Antes da análise formal, realiza-se uma AED para obter um entendimento inicial das características dos dados. Isso pode incluir estatísticas descritivas, a identificação de padrões e anomalias, e a visualização de dados para insights preliminares.
6. Segurança dos Dados
Garantir a segurança dos dados durante todo o processo de processamento é fundamental. Isso inclui proteger os dados contra acessos não autorizados e garantir a conformidade com as regulamentações de proteção de dados.
7. Backup dos Dados
Realizar backups regulares dos dados processados para evitar a perda de informações em caso de falhas técnicas ou outros problemas.
8. Preparação para Análise
Finalmente, os dados são preparados para a análise. Isso envolve garantir que eles estejam no formato correto e estruturados de maneira a facilitar a aplicação de técnicas estatísticas, modelos de machine learning ou outros métodos de análise.