Identificar dados corroborativos, investigar a má reputação e diferenciar entre zero e nulo são estratégias essenciais para lidar com dados ruins em inteligência artificial, permitindo que empresas extraiam insights valiosos e melhorem a qualidade das análises e decisões, garantindo resultados mais precisos.
Os dados ruins podem prejudicar a eficácia da inteligência artificial, levando a previsões imprecisas e insights falhos. Neste artigo, vamos explorar quatro maneiras práticas de corrigir dados ruins e melhorar o desempenho da sua IA.
Identificar dados corroborativos
Identificar dados corroborativos é uma estratégia vital para melhorar a qualidade dos dados e garantir que suas análises sejam precisas. Muitas vezes, é possível utilizar outras fontes de dados para validar as métricas que você está tentando medir. Por exemplo, trabalhei com um varejista que alegou que seus dados de inventário eram pouco confiáveis — um grande problema. No entanto, os dados de ponto de venda (POS) revelaram que SKUs de alta rotatividade apresentavam vendas nulas.
Embora o sistema de inventário mostrasse baixos níveis de estoque (mas não a depleção), os padrões de vendas indicavam claramente um problema de inventário que estava afetando a receita. Com essa percepção, ajustamos os limites e gatilhos de reabastecimento para manter a mercadoria de alta demanda em estoque, mitigando assim a perda de receita.
Dig deeper: Como garantir que seus dados estejam prontos para IA
Investigar a ‘má reputação’
Investigar a ‘má reputação’ de um conjunto de dados é crucial para entender e corrigir problemas que podem afetar a qualidade das análises. Muitas vezes, um conjunto de dados pode ganhar uma má reputação devido a “outliers barulhentos” que recebem atenção desproporcional. Embora esses erros sejam notáveis, eles geralmente representam uma pequena proporção de dados que, de outra forma, são precisos.
Por exemplo, trabalhei com dados de políticas de seguros residenciais para uma seguradora de linhas pessoais. Encontramos casos em que as políticas estavam incorretamente agrupadas sob o mesmo domicílio ou separadas de maneira inadequada. Descobrimos que vários problemas — como endereços incorretos ou repetidos e políticas vendidas por diferentes agentes — eram responsáveis pela maioria dos erros. Conseguimos limpar o conjunto de dados escrevendo um código corretivo, transformando-o em um recurso confiável.
Diferenciar entre zero e nulo
Diferenciar entre zero e nulo é uma etapa fundamental na análise de dados, pois dados ausentes podem prejudicar a tomada de decisões.
O primeiro passo é determinar se os valores estão realmente faltando ou se foram simplesmente registrados como zero. Compreender a lógica por trás de como os dados são gerados é crucial, já que “sem atividade” (zero) não é o mesmo que “informação ausente” (nulo).
Se os dados estão realmente faltando, você tem duas opções:
- Existem valores ou variáveis proxy que podem estimar os valores ausentes? Isso pode exigir experimentação com variáveis combinadas.
- A questão de negócios ainda pode ser abordada usando os dados disponíveis?
Na maioria dos casos, dados ausentes representam mais um obstáculo do que um desafio intransponível, e abordá-los adequadamente pode levar a insights valiosos.
Dig deeper: A hierarquia da análise de dados: onde a IA generativa se encaixa
Conclusão
Em um mundo impulsionado pela inteligência artificial, lidar com dados ruins não precisa ser um fardo. Ao implementar estratégias como identificar dados corroborativos, investigar a má reputação de conjuntos de dados e diferenciar entre zero e nulo, as empresas podem extrair insights valiosos mesmo de dados imperfeitos.
Essas abordagens não apenas melhoram a qualidade dos dados, mas também ajudam a construir uma base sólida para o sucesso da IA.
É fundamental que as organizações não abandonem conjuntos de dados problemáticos prematuramente. Em vez disso, ao adotar essas estratégias, é possível desbloquear o verdadeiro potencial dos dados e garantir que a inteligência artificial funcione de maneira eficaz, levando a decisões mais informadas e resultados mais precisos.
FAQ – Perguntas frequentes sobre correção de dados ruins
Por que é importante identificar dados corroborativos?
Identificar dados corroborativos ajuda a validar métricas e garantir que as análises sejam precisas, utilizando outras fontes para apoiar os dados principais.
O que significa investigar a ‘má reputação’ de um conjunto de dados?
Investigar a ‘má reputação’ envolve examinar outliers ou erros que podem estar distorcendo a percepção do conjunto de dados, permitindo a correção de problemas específicos.
Como posso diferenciar entre zero e nulo em meus dados?
Diferenciar entre zero e nulo é crucial, pois zero indica ‘sem atividade’ enquanto nulo representa ‘informação ausente’. É importante entender a origem dos dados para tomar decisões corretas.
Quais são as consequências de não corrigir dados ruins?
Dados ruins podem levar a previsões imprecisas, decisões erradas e insights falhos, impactando negativamente os resultados de negócios.
Quais estratégias posso usar para melhorar a qualidade dos meus dados?
Você pode usar estratégias como identificar dados corroborativos, investigar a má reputação, diferenciar entre zero e nulo e, quando necessário, aceitar erros aleatórios como parte do processo.
É possível extrair valor de dados imperfeitos?
Sim, com as abordagens certas, é possível extrair insights valiosos mesmo de conjuntos de dados imperfeitos, evitando a perda de informações úteis.
Fonte: https://martech.org/4-ways-to-correct-bad-data-and-improve-your-ai/
