Como limpar os dados antes de visualizá-los no Datawrapper

A regra de ouro da análise de dados é simples, mas brutal: "Entra lixo, sai lixo."

Se você usa o Datawrapper, provavelmente adora seus recursos de visualização, mas provavelmente odeia a dificuldade de preparar dados para ele. Esteja você lutando com a edição manual de planilhas ou apenas cansado de ver arquivos bagunçados quebrando seus painéis na etapa de upload, limpar os dados antes da importação é o segredo para um fluxo de trabalho sem estresse.

O pesadelo específico: carimbos de data e hora e datas

O maior inimigo de qualquer analista de dados é a coluna Data. Você sabe o que fazer: você importa um conjunto de dados para o Datawrapper e, de repente, seus gráficos de série temporal são quebrados porque: *Algumas datas são "DD/MM/AAAA" (estilo europeu).

• Outros são "MM-DD-YYYY" (estilo americano).
• Alguns são apenas strings de texto como "12 de janeiro de 2024".

Corrigir isso dentro do Datawrapper geralmente requer a escrita de funções de análise complexas, a criação de fórmulas rígidas ou a edição manual de células no Excel. É sujeito a erros e enfadonho.

A filosofia do Datastripes: "Aceite tudo, produza um"

Datastripes adota uma abordagem radicalmente diferente para limpeza de dados, especialmente para carimbos de data/hora.

Em vez de solicitar que você escreva um código para definir o formato da data, o Datastripes usa um mecanismo de ingestão inteligente que aceita formatos mistos automaticamente.

1. Ingestão: você descarta seu CSV bruto. Datastripes detecta a coluna Data, mesmo que contenha 5 formatos diferentes misturados.
2. Padronização: O sistema converte tudo automaticamente em um padrão único e universal (ISO 8601).
3. Verificação visual: você vê uma distribuição na linha do tempo imediatamente. Se houver valores discrepantes (por exemplo, uma data no ano de 2099), você os identifica visualmente e os filtra com um clique. Você não se preocupa com como a data está escrita. Você apenas sabe que o que sai é um carimbo de data/hora limpo e classificável.

Além das datas: um pipeline visual

Não se trata apenas de datas. Ao usar um fluxo de nó visual antes de enviar dados para o Datawrapper, você pode:

• Desduplicar linhas com base em IDs sem escrever SQL.
• Categorias de grupo (por exemplo, transformar "EUA", "EUA" e "EUA" em "Estados Unidos") por meio de uma interface simples.
• Filtrar valores discrepantes visualmente usando histogramas.

Por que não fazer isso apenas no Datawrapper?

Datawrapper foi projetado para visualizar e analisar dados, não necessariamente para limpar arquivos sujos. Quando você sobrecarrega sua edição manual de planilhas com lógica de limpeza pesada, seus painéis ficam mais lentos e difíceis de manter.

Ao usar Datastripes como uma camada leve de "pré-processamento", você entrega um conjunto de dados puro ao Datawrapper.

• Seus painéis carregam mais rápido.
• Suas fórmulas ficam mais simples.
• Você para de depurar formatos de data e começa a encontrar insights.

Experimente

Pare de lutar com CSVs confusos e scripts complexos. Limpe seus dados visualmente em minutos e depois exporte-os para o Datawrapper.

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