Como referenciar este texto: ‘Case: Análise de Inconsistências em Bases de Dados de Transações’. Rodrigo Terra. Publicado em: 23/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/case-analise-de-inconsistencias-em-bases-de-dados-de-transacoes/.
Conteúdos que você verá nesta postagem
Objetivo
Este projeto tem como foco a validação e a integridade de uma base de dados fictícia relacionada a transações de vendas. A análise busca identificar inconsistências nos dados, como valores nulos, duplicados e referências inválidas, oferecendo sugestões para aprimorar a confiabilidade das informações.
Metodologia
A metodologia adotada para este trabalho utiliza ferramentas robustas de análise de dados, incluindo:
Linguagem Python: Principais bibliotecas utilizadas: Pandas, para manipulação e análise dos dados.
Fonte de dados: Os arquivos foram armazenados em um repositório do GitHub para carregamento dinâmico e reprodutibilidade.
Métodos: Aplicação de técnicas de validação cruzada entre tabelas de transações, produtos e locais, além de detecção de inconsistências por meio de funções nativas do Pandas.
Processo de Análise
Carregamento dos Dados:
O arquivo principal foi carregado diretamente de um repositório no GitHub. Três abas foram processadas: transações, produtos e locais.
Exploração Inicial:
Visualização das primeiras linhas de cada dataframe para compreensão do formato e conteúdo dos dados.
Validação de Consistência:
Verificação de valores nulos: Identificação de campos obrigatórios ausentes.
Detecção de duplicatas: Avaliação de registros repetidos que podem comprometer a precisão das análises.
Validação de referências cruzadas: Checagem de produtos e locais cadastrados nas tabelas principais.
Resultados Encontrados
A análise identificou problemas significativos:
Valores Nulos: Presença de lacunas em campos essenciais como produtos e locais.
Registros Duplicados: Existência de duplicatas na tabela de transações.
Referências Inválidas: Produtos e locais mencionados em transações sem correspondência nas tabelas de referência.
Sugestões de Correção
Tratar Valores Nulos:
Implementar validações obrigatórias na entrada de dados.
Preencher lacunas com valores padrão ou excluir registros comprometidos.
Corrigir Produtos e Locais Inválidos:
Revisar as tabelas de referência e garantir consistência entre elas.
Automatizar validação para evitar referências incorretas.
Automatizar Processos:
Adotar sistemas de entrada de dados com validação automática baseada nas tabelas de referência.
Governança de Dados:
Estabelecer políticas claras de qualidade e revisões periódicas.
Documentar fluxos e padrões de dados.
Conclusão
O diagnóstico realizado forneceu uma visão clara sobre as deficiências nos dados analisados, servindo como base para melhorias. Implementar as sugestões destacadas garantirá uma base de dados mais consistente e confiável para futuras análises.
Para ver e/ou baixar o notebook deste projeto, basta clicar aqui.
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