Compreendendo duplicatas em conjuntos de dados: tipos e técnicas de tratamento

Duplicatas são dados que aparecem mais de uma vez em um conjunto de dados. Por exemplo, se uma lista de nomes contiver o nome “John” várias vezes, cada ocorrência de “John” será uma duplicata. No contexto da análise de dados, as duplicatas são frequentemente consideradas erros ou inconsistências nos dados e podem levar a resultados imprecisos se não forem tratadas adequadamente.

Existem vários tipos de duplicatas que podem ocorrer em conjuntos de dados, incluindo:

1. Duplicatas exatas: são cópias idênticas do mesmo valor de dados. Por exemplo, “John Smith” aparece duas vezes em uma lista de nomes.
2. Quase duplicatas: são cópias semelhantes, mas não exatas, do mesmo valor de dados. Por exemplo, "Johns Smith" e "John Smithe" são quase duplicados porque soam semelhantes, mas têm pequenas diferenças ortográficas.
3. Duplicatas parciais: são valores de dados que compartilham algumas, mas não todas, as mesmas características entre si. Por exemplo, "John Smith" e "Jane Smith" são duplicatas parciais porque compartilham o mesmo sobrenome, mas têm nomes diferentes.
4. Registros duplicados: são cópias completas do mesmo registro de dados. Por exemplo, se uma lista de clientes inclui dois registros separados para a mesma pessoa, esses registros são registros duplicados.

Para lidar com duplicatas em conjuntos de dados, os analistas costumam usar técnicas como limpeza de dados, normalização de dados e transformação de dados para identificar e remover duplicatas. Em alguns casos, pode ser necessário reter duplicatas para manter a integridade dos dados ou para capturar múltiplas perspectivas no mesmo ponto de dados.