Pré-processamento de dados é um conjunto de técnicas usadas para preparar dados para uso em algoritmos e programas de computador. É uma etapa fundamental no processo de mineração de dados e envolve a seleção, limpeza, integração, transformação e extração de dados para posterior processamento.
O pré-processamento de dados é um procedimento que envolve diversas atividades. Essas atividades incluem limpeza de dados, normalização, transformação e redução da quantidade de dados. O objetivo é ter dados consistentes e de alta qualidade em um formato que possa ser facilmente inserido em algoritmos de computador.
A limpeza de dados remove ou preenche valores ausentes, elimina dados inconsistentes com o formato original dos dados e remove valores discrepantes. Normalização é o processo de transformar valores de diversas variáveis em uma escala comum, como 0 a 1 ou -1 a +1. Os dados normalizados tornam-se mais fáceis de analisar, interpretar e comparar.
A transformação de dados inclui escalonamento, agregação, discretização e codificação. A escala ajusta os dados para magnitudes uniformes e é crítica quando variáveis diferentes têm unidades de medida diferentes ou escalas diferentes. A agregação combina múltiplas observações em uma e fornece uma visão geral dos dados. A discretização atribui rótulos e categorias às observações, e a codificação é usada para projetar um conjunto de dados em dimensões menores.
A redução da quantidade de dados é feita para reduzir a complexidade e otimizar o desempenho dos algoritmos computacionais. Técnicas de redução de dimensionalidade são usadas para remover componentes redundantes e ruidosos dos dados, levando à visualização de dados e modelos de melhor desempenho.
No geral, o pré-processamento de dados é uma etapa importante antes da aplicação de algoritmos avançados, como aprendizado de máquina, inteligência artificial e aprendizado profundo. Ele garante que apenas dados de alta qualidade entrem no processo, permitindo que algoritmos façam melhores previsões e decisões.
