# Ferramentas de qualidade de dados, deduplicacao e deteccao de anomalias

Perfilhe datasets CSV/JSON, compare versoes de planilhas e encontre duplicatas, outliers, faltas de dados, quebras relacionais e anomalias de series temporais em um unico hub.

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- **Categoria:** analyze

- **Palavras-chave:** ferramentas de qualidade de dados, remover linhas duplicadas, deteccao de anomalias em dataset, verificador de qualidade csv, comparador de planilhas, validacao de chave estrangeira, limpeza de valores ausentes, deteccao de outliers

## Visão geral

Este hub reune as verificacoes que normalmente acontecem antes de confiar em um dataset para BI, ETL, relatorios, migracao ou machine learning. Ele combina perfilamento, deduplicacao, comparacao de planilhas, validacao de chaves estrangeiras, tratamento de limites, preenchimento de faltantes e revisao de anomalias para levar uma exportacao suspeita a um conjunto de dados mais limpo sem trocar de ferramenta o tempo todo.

## Ferramentas

- Perfilador de qualidade de datasets: Gera um perfil de qualidade para CSV ou JSON com faltantes, duplicados, drift de formato, tipos e outliers.
- Deduplicador de Dados CSV: Remove registros duplicados baseados em combinações de colunas
- Filtro CSV: Filtrar dados CSV por valores de coluna com múltiplas condições e operadores. Suporta 12 operadores de filtro incluindo equals, contains, greater_than, less_than e verificações de valores vazios. Exemplos de Filtros Adicionais: \[{"column": "idade", "operator": "greater_than", "value": "25"}\] \[{"column": "status", "operator": "equals", "value": "ativo"}, {"column": "pontuacao", "operator": "greater_equal", "value": "80"}\] \[{"column": "nome", "operator": "contains", "value": "joao"}, {"column": "email", "operator": "is_not_empty"}\]
- Ferramenta de diff CSV / Excel: Compara duas fontes CSV ou XLSX e exporta um relatorio PDF com diferencas por linha, coluna e celula
- Validador de Chave Estrangeira: Validar relações de chave estrangeira entre múltiplos conjuntos de dados. Perfeito para verificar integridade de dados.
- Processador de Limites de Dados: Ferramenta avançada de processamento de limites que identifica e gerencia valores mínimos e máximos em dados numéricos. Perfeita para validação de dados, verificação de intervalos, análise estatística e pré-processamento de dados.
- Interpolador de Dados: Ferramenta avançada de interpolação de dados que preenche valores ausentes e gera pontos de dados usando vários métodos matemáticos. Perfeito para análise de séries temporais, conclusão de dados, processamento de sinais e computação científica. Recursos: - Múltiplos métodos de interpolação (linear, polinomial, spline, cúbico) - Suporte para interpolação de séries temporais com data/hora - Opções de preenchimento para frente e para trás - Interpolação de vizinho mais próximo - Parâmetros de interpolação personalizados - Detecção e relatório de valores ausentes - Geração e densificação de pontos de dados - Suporte para múltiplas colunas simultaneamente - Visualização de interpolação interativa Casos de Uso Comuns: - Preenchimento de lacunas em dados de sensores - Conclusão de dados financeiros - Processamento de dados de experimentos científicos - Preparação para previsão de séries temporais - Processamento de imagem e sinal - Imputação de dados estatísticos
- Detector de Outliers: Detecte outliers em dados numéricos usando vários métodos estatísticos incluindo IQR, Z-score e Z-score modificado
- Detector de anomalias em series temporais: Envia dados de serie temporal em CSV ou JSON, detecta anomalias com Z-Score e IQR e retorna um relatorio com grafico
- Gerador de Box Plot: Gerar box plots para análise de distribuição estatística com quartis, whiskers e outliers
- Calculadora de z-score: Calcula z-scores a partir de valor bruto, dados ou parametros manuais
- Calculadora de media aparada: Calcula uma media aparada removendo a mesma porcentagem de valores baixos e altos
- Calculadora de media winsorizada: Calcula uma media winsorizada limitando extremos baixos e altos antes da media

## Exemplos

- Exemplos CSV: Arquivos CSV de exemplo com vários tipos de dados, tamanhos e níveis de complexidade

## Perguntas frequentes

### Em que este hub pode ajudar?

Ele ajuda a perfilar dados tabulares, comparar versoes de planilhas, remover linhas duplicadas, revisar outliers, validar relacionamentos, reparar faltas e revisar sinais de anomalia antes que os dados sigam adiante.

### Para quem este hub e util?

Ele e util para analistas, equipes de ETL e plataforma de dados, responsaveis operacionais, projetos de migracao, revisores de QA e qualquer pessoa que precise decidir se um dataset CSV ou JSON e confiavel o suficiente.

### Por onde comecar se os dados ja parecem errados?

Comece com o perfilador de qualidade para uma visao geral e depois siga para deduplicacao, diff de planilhas, revisao de anomalias ou validacao relacional conforme o problema principal pareca ser duplicidade, drift, faltantes ou joins quebrados.

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