Tratamento de Dados Discretização: A Discretização no Tratamento de Dados
O tratamento de dados discretização é uma técnica importante na área da ciência de dados, permitindo transformar variáveis contínuas em variáveis discretas para simplificar a análise e interpretação dos dados.
Publicado em 31 de julho de 2023
Glossário
O que é o tratamento de dados discretização?
O tratamento de dados discretização é uma técnica importante na área da ciência de dados. No contexto do tratamento de dados, a discretização refere-se à transformação de variáveis contínuas em variáveis discretas, com o objetivo de simplificar a análise e interpretação dos dados.
A importância da discretização no tratamento de dados
A discretização desempenha um papel fundamental no tratamento de dados, pois permite simplificar a análise e a interpretação dos dados, tornando-os mais compreensíveis e úteis para a tomada de decisões. Algumas das principais razões pelas quais a discretização é importante incluem:
- Redução da complexidade dos dados: Ao discretizar variáveis contínuas, é possível reduzir a complexidade dos dados, transformando-os em categorias ou intervalos mais simples de serem compreendidos e analisados.
- Facilitação da análise comparativa: A discretização facilita a comparação entre diferentes grupos ou categorias. Por exemplo, ao discretizar a renda em faixas salariais, podemos comparar a distribuição de renda entre diferentes grupos socioeconômicos de forma mais clara e eficiente.
- Melhoria da eficiência de algoritmos: Alguns algoritmos de aprendizado de máquina podem ter um desempenho melhor quando aplicados a dados discretizados. Isso ocorre porque a discretização pode reduzir a dimensionalidade dos dados, tornando-os mais fáceis de serem processados e analisados pelos algoritmos.
Métodos de discretização no tratamento de dados
Existem diferentes métodos de discretização disponíveis para realizar o tratamento de dados. Alguns dos métodos mais comuns incluem:
- Discretização baseada em intervalos
- Discretização baseada em frequência
- Discretização por árvores de decisão
Discretização baseada em intervalos
Neste método, os dados são divididos em intervalos ou faixas de valores fixos. Por exemplo, podemos discretizar a temperatura em faixas como “baixa”, “média” e “alta”.
Discretização baseada em frequência
Neste método, os dados são discretizados com base na frequência de ocorrência de valores. Por exemplo, podemos discretizar a população de uma cidade em categorias como “muito baixa”, “baixa”, “média” e “alta” com base na frequência de ocorrência de determinados intervalos populacionais.
Discretização por árvores de decisão
Este método utiliza árvores de decisão para identificar os pontos de corte para a discretização. A árvore de decisão é treinada para classificar os valores em diferentes grupos com base em critérios como a pureza dos grupos.
Considerações finais sobre o tratamento de dados discretização
O tratamento de dados discretização é uma técnica valiosa para simplificar a análise e a interpretação de dados contínuos. Ao discretizar variáveis, podemos reduzir a complexidade dos dados, facilitar a comparação entre diferentes grupos e melhorar a eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina.
É importante ressaltar que a escolha do método de discretização adequado depende do tipo de dado, do contexto do problema e dos objetivos da análise. É recomendável realizar uma análise exploratória dos dados e comparar diferentes métodos de discretização para determinar aquele que melhor se adequa às necessidades do projeto.
Em resumo, o tratamento de dados discretização desempenha um papel essencial no campo da ciência de dados, permitindo transformar variáveis contínuas em variáveis discretas para facilitar a análise e a interpretação dos dados. Ao aplicar corretamente a discretização, é possível obter insights significativos e tomar decisões informadas com base nos dados analisados.
A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.
Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.
Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
