Em 2023, ou já utiliza IA, ou quer aprender a utilizar IA, ou está a ficar para trás; nas áreas financeira e contabilística, a adoção da inteligência artificial (IA) tornou-se uma prática comum.
No entanto, para aproveitar o poder destas tecnologias de ponta, é crucial garantir que os dados utilizados estão limpos e devidamente preparados.
Criei uma lista de verificação da limpeza de dados para si, composta por 5 passos essenciais de pré-processamento que deve realizar antes de alimentar o seu algoritmo com estes dados. Além disso, explico quando deve utilizar o Microsoft Excel para este efeito e quando deve utilizar uma ferramenta de análise de dados mais poderosa.
1. Remoção de valores atípicos
Os valores atípicos são pontos de dados que se desviam significativamente dos valores médios de um conjunto de dados. Na análise financeira, é essencial remover os valores atípicos para evitar conclusões distorcidas.
Por exemplo, se tiver um conjunto de dados com 100 faturas, sendo 95 de milhares e 5 de milhões para clientes empresariais, analisá-las em conjunto conduziria a resultados imprecisos.
Para resolver esta questão, identifique os valores atípicos utilizando métodos estatísticos como o valor-z ou o intervalo interquartil (IQR) e, em seguida, remova-os ou transforme-os utilizando técnicas como a winsorização ou a transformação logarítmica. O valor-z, em particular, é muito útil para a contabilidade e as finanças - é uma medida estatística simples que podemos utilizar para identificar valores atípicos nos dados financeiros. Ao calcular quantos desvios-padrão um ponto de dados se encontra afastado da média, podemos determinar se é significativamente diferente do resto do conjunto de dados e tomar as medidas adequadas para garantir uma análise e uma previsão precisas.
2. Análise de componentes principais (PCA) para a limpeza de dados
O passo 2 da lista de verificação da limpeza de dados: PCA.
A PCA é uma técnica de redução da dimensionalidade que pode ser utilizada para agrupar resultados e analisá-los eficazmente. Nas áreas financeira e contabilística, onde são comuns os grandes conjuntos de dados, a PCA ajuda a identificar as variáveis mais significativas que contribuem para a variância global.
Ao reduzir as dimensões e preservar simultaneamente o máximo de informação, a PCA simplifica a análise subsequente, permitindo aplicações de IA mais eficientes.
É excelente observar este algoritmo a trabalhar com os seus dados! Utilizando Python (explicarei mais abaixo), pode visualizar a forma como os seus resultados estão a ser agrupados com base nos dados e compreender melhor a situação financeira dos seus clientes!
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3. Formatação inconsistente ou dados irrelevantes no seu conjunto de dados
A formatação inconsistente refere-se a discrepâncias na representação dos dados, como formatos de data ou representações numéricas inconsistentes. Esta lista de verificação da limpeza de dados exige que uniformize estes formatos, o que é essencial para garantir a uniformidade dos dados e uma análise precisa.
Para resolver a formatação inconsistente, identifique as variações nos dados e aplique as transformações adequadas.
Por exemplo, pode converter diferentes formatos de data num único formato normalizado ou corrigir a ortografia e as abreviaturas inconsistentes em todo o conjunto de dados.
No Excel, pode utilizar funções condicionais IF; se passar para algo como o Power Query (também incluído no Excel), pode automatizar o processo adicionando esta técnica ao fluxo de pré-processamento da sua análise.
4. Gestão de dados desequilibrados, dados em falta ou dados incorretos
Os dados desequilibrados ocorrem quando a distribuição das classes-alvo apresenta uma assimetria significativa.
Em cenários financeiros e contabilísticos, isto pode conduzir a previsões enviesadas ou a modelos imprecisos.
Para resolver esta questão, podem ser utilizadas várias técnicas, como a subamostragem da classe maioritária, a sobreamostragem da classe minoritária ou a utilização de algoritmos avançados concebidos para dados desequilibrados, como a Técnica de sobreamostragem de minorias sintéticas (SMOTE).
Estes métodos ajudam a equilibrar o conjunto de dados e a melhorar o desempenho dos modelos de IA e, por isso, constituem uma parte importante desta lista de verificação da limpeza de dados.
5. Gestão de dados duplicados
Este ponto parece muito lógico, mas ficará surpreendido com a quantidade de vezes que os algoritmos não funcionam por causa disto!
Os dados duplicados podem conduzir a conclusões enganadoras e a análises redundantes. É crucial identificar e eliminar registos ou entradas duplicados.
Isto pode ser conseguido comparando valores em campos ou colunas relevantes e removendo as ocorrências duplicadas. Prestar atenção aos identificadores únicos ou utilizar algoritmos avançados para detetar duplicados pode garantir a integridade dos dados e melhorar a precisão dos modelos de previsão baseados em IA.
Guia passo a passo para implementar estas 5 técnicas no mundo real
Para implementar eficazmente as técnicas de limpeza de dados acima referidas, recomenda-se começar com o Excel e o Power Query/Tabela Dinâmica para problemas mais simples ou conjuntos de dados inferiores a 25 GB.
O Excel é uma ferramenta amplamente utilizada nas áreas financeira e contabilística e disponibiliza funções intuitivas para a manipulação e análise de dados. O Power Query e o Pivot melhoram ainda mais as capacidades do Excel, permitindo uma transformação e automatização avançadas dos dados. O Excel permite aos utilizadores realizar tarefas básicas de limpeza de dados, como remover duplicados, filtrar e ordenar. Também disponibiliza funções para cálculos estatísticos básicos e visualizações. Para conjuntos de dados mais pequenos, o Excel pode ser uma opção eficiente e acessível para realizar operações de limpeza de dados.
No entanto, ao lidar com problemas mais complexos ou conjuntos de dados maiores, recomenda-se vivamente a transição para uma linguagem de programação mais potente, como Python — ou a obtenção de software de análise estatística—.
Python ganhou uma popularidade significativa entre os profissionais das áreas financeira e contabilística devido à sua facilidade de utilização, às suas extensas bibliotecas e ao seu ecossistema robusto para a análise de dados e a aprendizagem automática.
Python disponibiliza várias bibliotecas, como pandas, NumPy e scikit-learn, que fornecem funcionalidades abrangentes para a manipulação, limpeza e análise avançada de dados.
Em particular, o Pandas disponibiliza estruturas de dados e ferramentas potentes para lidar com dados estruturados, o que o torna adequado para tarefas de limpeza de dados, como a remoção de valores atípicos, a correção de formatação inconsistente e a remoção de duplicados.
Além disso, disponibiliza funções convenientes para lidar com valores em falta e imputá-los utilizando várias estratégias.
Para além disso, as bibliotecas de aprendizagem automática do Python permitem aos profissionais das áreas financeira e contabilística explorar modelos de previsão. Com scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, o Python permite aos utilizadores criar e implementar modelos avançados de aprendizagem automática, incluindo modelos de previsão de séries temporais, para prever tendências financeiras futuras e tomar decisões informadas.
Quais são as etapas do processo de limpeza de dados?
Se é um profissional da área financeira que procura melhorar a precisão e a fiabilidade dos seus dados, é fundamental compreender as etapas da limpeza de dados. A limpeza de dados, também conhecida como higienização ou depuração de dados, é um processo sistemático que envolve a identificação e correção de inconsistências, erros e imprecisões em conjuntos de dados financeiros.
A etapa inicial consiste em avaliar de forma abrangente a qualidade e a integridade dos dados. Isto inclui detetar valores em falta, valores atípicos e duplicados, que podem afetar significativamente a análise financeira.
A etapa seguinte envolve a aplicação de técnicas rigorosas de validação para verificar a precisão dos dados face a critérios predefinidos. Depois de identificados, os dados erróneos são corrigidos ou eliminados.
A etapa final da lista de verificação da limpeza de dados consiste em normalizar e harmonizar os dados para garantir a consistência entre várias fontes e formatos. Ao seguir diligentemente estas etapas, os profissionais da área financeira podem garantir a fiabilidade e a integridade dos seus dados, permitindo uma tomada de decisões informada e um planeamento financeiro estratégico.
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Introdução de dados, qualidade dos dados e gestão de dados
A introdução de dados, a qualidade dos dados e a gestão de dados são componentes essenciais para manter dados precisos e fiáveis em qualquer organização, especialmente para os profissionais da área financeira.
A introdução de dados envolve o processo de inserir dados num sistema ou numa base de dados, garantindo a sua integralidade e correção. Uma introdução de dados precisa é essencial para evitar erros que possam comprometer a análise financeira e a tomada de decisões.
No entanto, a introdução de dados, por si só, não é suficiente; a qualidade dos dados é igualmente importante.
A qualidade dos dados refere-se à precisão, consistência e relevância gerais dos dados. Envolve processos rigorosos de validação, verificação e limpeza para identificar e corrigir erros, inconsistências e redundâncias no conjunto de dados.
Manter uma elevada qualidade dos dados é crucial para extrair informações relevantes e tomar decisões financeiras bem fundamentadas. Para gerir os dados de forma eficaz, as organizações devem implementar práticas sólidas de gestão de dados. Isto inclui estabelecer estruturas de governação de dados, definir normas de dados e implementar medidas de segurança dos dados para proteger informações financeiras sensíveis.
Além disso, uma gestão de dados adequada envolve organizar e estruturar os dados de forma a facilitar a sua recuperação, análise e elaboração de relatórios.
Ao dar prioridade à precisão da introdução de dados, à garantia da qualidade dos dados e a uma gestão eficiente dos dados, os profissionais da área financeira podem melhorar os seus processos de tomada de decisões e promover o sucesso financeiro.
Considerações finais sobre os sistemas
Começar com o Excel e o Power Query/Pivot para problemas e conjuntos de dados mais simples pode proporcionar uma base sólida; seguir esta lista de verificação da limpeza de dados transforma essa base numa instituição.
No entanto, à medida que a complexidade dos problemas e o volume de dados aumentam, a transição para Python oferece uma solução mais flexível e potente. A simplicidade, as extensas bibliotecas e as capacidades de automatização do Python fazem dele uma linguagem de programação ideal para os profissionais das áreas financeira e contabilística que procuram tirar partido da IA, da limpeza de dados e da aprendizagem automática no seu trabalho.
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