Data cleaning

Data cleaning é o processo de identificar e corrigir erros, inconsistências e redundâncias em conjuntos de dados. É uma etapa crucial na análise de dados, pois dados sujos podem levar a conclusões imprecisas e decisões errôneas. 

Durante o processo de limpeza, os dados são submetidos a várias técnicas, como remoção de valores ausentes, detecção e correção de erros de digitação, padronização de formatos e normalização de dados. Além disso, é comum tratar outliers e eliminar duplicatas para garantir a qualidade dos dados. 

A automação desempenha um papel importante na limpeza de dados, pois pode acelerar o processo e reduzir erros humanos. 

Ferramentas de software especializadas em data cleaning, como OpenRefine, facilitam esse trabalho. Uma vez que os dados estão limpos, os analistas podem ter maior confiança nos insights gerados e nas decisões tomadas com base neles. 

Em resumo, o data cleaning é uma etapa essencial para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados antes de sua análise e uso em tomadas de decisão.

SAE J 1739-2021

A SAE J1739-2021 é uma norma desenvolvida pela Sociedade de Engenheiros Automotivos (SAE) que trata da Análise de Modo e Efeito de Falha Potencial (FMEA) para veículos automotores e seus componentes. 

Ela fornece diretrizes detalhadas para a identificação, avaliação e mitigação de potenciais modos de falha e seus efeitos em veículos automotores, com o objetivo de melhorar a confiabilidade e a segurança dos produtos. 

A norma descreve os procedimentos para a realização de FMEA, incluindo a identificação de funções, modos de falha, efeitos e causas, a avaliação de sua severidade, ocorrência e detecção, e a priorização dos itens de acordo com os critérios definidos. 

A SAE J1739-2021 é amplamente utilizada na indústria automotiva como uma ferramenta eficaz para identificar e mitigar riscos em projetos de veículos e componentes, garantindo a qualidade e confiabilidade dos produtos automotivos.

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