No mercado orientado por dados, dados fora da curva - os famosos outliers - podem distorcer análises ou modelos preditivos e, em alguns casos, levar a conclusões erradas. Mas será que esses valores são sempre problemas?
Na verdade, os outliers carregam informações valiosas que podem transformar a maneira como interpretamos os dados. Seja ao identificar fraudes financeiras, prever falhas em sistemas ou descobrir tendências ocultas, aprender a lidar com outliers é essencial.
Por isso, neste guia, vamos apresentar o que são outliers e por que eles surgem, quando são problemas e quando são oportunidades, além do que fazer com eles e quais tecnologias usar.
Assim, você transforma ruídos em insights e valores extremos em decisões estratégicas.
Vamos começar!
O que são outliers?
Os outliers são valores que se destacam dos outros dados por estarem fora do padrão esperado. Eles são atípicos, mais raros e representam eventos genuinamente incomuns.
Imagine um conjunto de dados sobre salários de uma equipe, onde a maioria dos valores varia entre R$ 3.000 e R$ 6.000. Se um único salário for de R$ 100.000, ele claramente se distancia.
Esses valores extremos, que fogem da tendência, podem ser erros de medição ou registro, eventos atípicos, variações e mais. Como, por exemplo, ondas de calor extremas em análises de temperaturas.
Lembre-se também que valores muito altos ou muito baixos podem indicar fraudes ou até alertar para atividades incomuns.
Ou seja, em resumo, os outliers podem ser problemas quando resultam de erros, e podem distorcer a análise, prejudicar modelos estatísticos e mais. Entretanto, são benéficos quando indicam fenômenos e podem revelar descobertas importantes para a sua empresa.
A importância de identificar os outliers
Identificar outliers é uma etapa essencial para garantir a qualidade das informações. Os dados fora da curva, quando não tratados ou compreendidos, podem comprometer as suas soluções.
Ao identificar outliers, você gera qualidade, já que eles podem ser causados por erros de registro, medição ou até digitação. Você passa a corrigir falhas, reduzir ruídos, aumentar a precisão, evitar distorções em análises, e outros benefícios essenciais.
Outliers podem, por exemplo, puxar uma média para cima ou para baixo, gerando equívocos e prejudicando a interpretação dos dados.
Inclusive, em tecnologias muito usadas hoje em dia, como algoritmos de aprendizado de máquina, os outliers são pontos críticos. Identificar e tratar outliers permite melhorar o desempenho e a confiabilidade deles.
Como identificar e lidar com dados fora da curva?
Como você viu, na ciência de dados, nem todos os outliers são erros: muitos representam eventos que merecem atenção - importantes até mesmo para a sua estratégia.
● Na detecção de fraudes, outliers podem indicar transações financeiras suspeitas.
● Na manutenção preditiva, valores fora da curva podem sinalizar falhas em equipamentos.
● Na análise de mercado, picos atípicos de vendas podem indicar tendências.
● Na saúde, existem pacientes com diagnósticos ou respostas a tratamentos tão atípicos que são verdadeiros outliers.
Quando outliers são compreendidos e tratados, é possível tomar melhores decisões, entender os eventos de forma mais completa, e assim aumentar a confiabilidade das suas análises.
A importância de identificar os outliers vai além de removê-los: é uma oportunidade de explorar e transformar problemas em insights valiosos.
Confira os passos para transformar dados em insights!
Então, lidar com outliers de maneira inteligente pode ser o diferencial entre boas análises e descobertas transformadoras. Existem diferentes formas de categorizar os outliers, sejam:
● Univariados: analisados com base em uma única variável.
● Multivariados: quando se analisam várias variáveis simultaneamente.
● Positivos ou Negativos: valores podem estar acima ou abaixo do esperado.
Embora frequentemente vistos como problemas, os outliers podem ser informações muito importantes. Saiba como identificá-los:
1. Visualize os dados com as ferramentas certas
Existem diversas técnicas para identificar outliers, como Boxplot, PCA e Z-Score. Então, use a análise estatística e seus métodos, além das várias ferramentas que permitem analisar outliers automaticamente. Adote tecnologias, como o Zoho Analytics, que possibilitem a visualização de gráficos, relatórios, histogramas e outras ferramentas para identificar os outliers com mais clareza e precisão.
2. Saiba quando remover, transformar, substituir
A remoção, transformação ou substituição dos outliers deve ser feita com cuidado. Afinal, eles podem representar indicações importantes e, sem eles, você reduz a amostra. Apenas exclua se os outliers são resultados de erros e não representam
informações essenciais. Passe a transformar e padronizar os dados para reduzir impactos ou até substituir os outliers por médias previstas.
3. Tome precauções para manter a qualidade
Para prevenir a ocorrência de outliers, você precisa ter certeza da qualidade dos seus dados, com procedimentos padronizados de coleta e tratamento. Use tecnologias para aumentar a precisão, tenha critérios claros para toda a equipe e faça o monitoramento constante para visualizar qualquer alteração. O Zoho Analytics é uma ferramenta avançada, escalável e intuitiva que facilita a análise.
O sistema permite importar, conectar e unificar dados de diversas origens em um único lugar, sejam planilhas, aplicativos, redes sociais, arquivos, dados em nuvem e mais. Você passa a sincronizar os dados em tempo real, de forma visual e intuitiva,
personalizável e responsiva.
Aproveite relatórios dinâmicos, gráficos interativos e tabelas, com fácil criação de
visualizações sem precisar de conhecimento técnico avançado. Compartilhe os
dashboards com sua equipe ou clientes em tempo real e crie apresentações com base
em relatórios ao vivo.
Comments