Estratégias de normalização de dados para painéis do Excel

Introdução

A normalização de dados é uma parte essencial da criação de painéis Excel precisos e abrangentes. Normalizar dados envolve reescrever valores de dados para que caiam dentro de um intervalo especificado e/ou pegar dados categóricos e transformá-los em dados numéricos. Isso permite que as organizações comparem e analisem adequadamente os dados em diferentes prazos e fluxos. Quando feita corretamente, a normalização de dados pode tornar a análise e a geração de relatórios de dados muito mais eficientes.

Existem dois tipos principais de normalização de dados: Normalização Numérica e Normalização Categórica. Nesta postagem de blog, discutiremos como as organizações podem aproveitar melhor as funcionalidades do Excel para implementar essas duas estratégias para seus painéis.

Consultas de banco de dados de cache

O cache de consulta de banco de dados é uma ótima maneira de otimizar as estratégias de normalização de dados para painéis do Excel. O armazenamento em cache reduz a quantidade de dados que precisam ser processados, melhorando assim o desempenho dos painéis orientados por análises.

Por que fazer consultas em cache?

O cache de consulta é uma ótima maneira de listar e armazenar consultas usadas com frequência. Ele pode melhorar o desempenho do painel, pois as consultas armazenadas são acessadas rapidamente e não precisam mais passar pela sobrecarga de um processo completo de geração de consultas. Isso pode ser especialmente útil ao lidar com consultas complexas e grandes conjuntos de dados.

Quando usar o cache

O armazenamento em cache pode ser útil para projetos em que os dados são acessados ​​com frequência. Se uma consulta for usada repetidamente, ela deve ser armazenada para acesso posterior. Isso pode ajudar a melhorar o desempenho e a precisão dos resultados, pois a consulta não será gerada incorretamente.

Desempenho de cache

O armazenamento em cache pode ser especialmente benéfico ao lidar com grandes conjuntos de dados. A sobrecarga de geração de consultas complexas pode ser eliminada, o que pode reduzir significativamente o tempo de processamento de dados. O armazenamento em cache de consultas pode ajudar a melhorar o desempenho dos painéis do Excel e de outros painéis baseados em análises.

3. Otimizando o tamanho do conjunto de dados

A. Reduzindo conjuntos de dados

A redução de conjuntos de dados é uma das estratégias de normalização de dados mais comuns ao lidar com painéis do Excel. Isso envolve identificar e remover colunas, linhas e outros elementos de dados desnecessários que não são necessários para o painel. Para fazer isso, comece revisando os dados armazenados no conjunto de dados. Remova quaisquer colunas ou linhas que não sejam essenciais para análises e painéis criados a partir do conjunto de dados. Também é importante verificar se há duplicatas, pois ter dados redundantes pode expandir desnecessariamente o tamanho do conjunto de dados. Ao remover dados desnecessários, você poderá reduzir significativamente o tamanho do conjunto de dados.

Depois de identificar os dados desnecessários, execute etapas extras para limpar o conjunto de dados classificando e reformatando os dados. Isso inclui digitar os dados em tipos de dados específicos, como texto, números e datas, a fim de garantir a precisão e a consistência dos dados. Além disso, o processo de classificação envolve a aplicação de filtros aos dados, a substituição de erros e o alinhamento adequado dos dados.

B. Redução de brilho e contraste

A normalização de dados também envolve a redução do brilho e contraste dos gráficos em um painel do Excel. Isso é importante para visuais mais simples, bem como para painéis com muitos gráficos. Ao reduzir o brilho e o contraste desses visuais, você pode minimizar a quantidade de dados no conjunto de dados. Isso ajudará a minimizar o tamanho do arquivo e melhorar o desempenho do painel.

Para reduzir o brilho e o contraste dos gráficos em um painel do Excel, primeiro selecione a imagem para a qual deseja ajustar os níveis de brilho e contraste. Em seguida, abra a janela de ajuste de brilho e contraste e ajuste os níveis de ambos os parâmetros de acordo com o que for necessário. Esse processo pode ser repetido para todas as imagens no painel, resultando em um tamanho de conjunto de dados simplificado e otimizado.

Como lidar com dados corrompidos

A normalização de dados pode ser complicada ao lidar com dados corrompidos Isso é especialmente verdadeiro em painéis do Excel, onde o feedback é esperado com rapidez e precisão. O seguinte se concentra em duas estratégias importantes que podem ser empregadas durante a normalização de dados com painéis do Excel - identificação de dados corrompidos e isolamento/remoção de dados corrompidos.

Identificando dados corrompidos

Um dos primeiros passos para lidar com dados corrompidos é identificá-los. É essencial identificar esses dados o mais rápido possível, caso contrário, os resultados do seu painel podem não refletir com precisão o conjunto de dados. Algumas maneiras de reconhecer dados corrompidos são:

• Dados que não se encaixam em uma distribuição normal
• Dados fora dos intervalos esperados
• Dados que estão presentes em uma única coluna, mas não estão espalhados por várias
• Dados que não correspondem ao formato do restante do conjunto de dados

Estes são apenas alguns exemplos de como os dados corrompidos se parecem, e caberá ao usuário determinar como localizá-los no conjunto de dados com o qual está trabalhando.

Isolando e removendo dados corrompidos

Uma vez identificados os dados corrompidos, eles devem ser isolados e removidos para evitar que afetem a precisão do painel. Isso pode ser feito utilizando ferramentas de filtragem, como a função de filtro automático ou a função de filtro avançado. Ao usar essas funções, o usuário pode filtrar os dados corrompidos e exibir apenas os dados válidos. Feito isso, o painel pode ser finalizado e o usuário pode confiar que seus resultados são precisos.

A normalização de dados é uma parte importante da criação de painéis eficazes do Excel. Lidar com dados corrompidos exige que o usuário seja cuidadoso e diligente em identificá-los e depois isolá-los e removê-los. Se isso for feito corretamente, os resultados do painel podem refletir com precisão o conjunto de dados.

Extraindo Dados de Imagens

A extração de dados de imagens está se tornando cada vez mais popular para uma variedade de casos de uso, desde a recuperação de dados de recibos e faturas até a localização e coleta de texto de capturas de tela e documentos digitalizados. Como a extração de dados de imagens requer interpretação e extração manual, ela deve ser combinada com estratégias de normalização de dados para otimizar a utilidade.

Aplicações comuns de extração de imagens

A extração de imagens pode ajudar em várias tarefas, como:

• Recuperação de valores de texto de documentos e recibos digitalizados e fotografados
• Analisar imagens para detectar objetos e áreas de interesse
• Extração de texto de imagens e capturas de tela
• Localizar, rastrear e extrair tabelas de imagens

Técnicas usadas na extração de imagens

A extração de imagens envolve várias técnicas e tecnologias sofisticadas, dependendo dos requisitos. Algumas delas incluem:

• Reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que é usado para identificar e extrair texto de imagens
• Correspondência de modelo, que é usada para detectar objetos de interesse em imagens
• Reconhecimento de objetos, que é usado para reconhecer áreas e objetos dentro da imagem
• Rastreamento de objetos, que é usado para analisar o movimento dentro da imagem e identificar objetos de interesse
• Feature Detection, que é usado para localizar e extrair tabelas de imagens

A extração de imagens pode ser demorada e desafiadora, mas com as técnicas e tecnologias certas pode ser uma ferramenta poderosa para gerar novos insights e desbloquear dados de imagens.

Benefícios da normalização de dados

Certificar-se de que seus dados sejam simplificados e organizados é essencial para qualquer tipo de projeto analítico. Normalizar os dados é uma técnica que permite que sua empresa se beneficie do acesso a dados precisos e de alta qualidade.Ele garante a consistência dos dados, eliminando assim a necessidade de trabalho manual de dados e economiza recursos a longo prazo. Neste artigo, discutiremos os benefícios da normalização de dados no que se refere especificamente aos painéis do Excel.

Análise simplificada

A normalização de dados garante que os dados vitais sejam armazenados em mais de um local. Isso torna mais fácil identificar e executar consultas nos dados. Ele ajuda a simplificar os dados em várias tabelas e garantir que todas as partes dos dados sejam vinculadas de forma ativa e precisa para análise. Com a normalização dos dados, fica mais fácil para os usuários gerenciá-los e acessá-los. Isso não apenas reduz o tempo de processamento, mas também facilita a busca de dados. Também elimina complexidades desnecessárias relacionadas à modificação de dados.

Qualidade de dados aprimorada

As técnicas de normalização de dados podem ajudá-lo a melhorar a qualidade dos dados inseridos nas planilhas. Isso ocorre porque os padrões de normalização de dados estabelecem certas restrições para entrada de dados, garantindo que todos os dados sejam inseridos no mesmo formato. Isso ajuda a identificar e eliminar qualquer informação incorreta, garantindo assim que apenas dados válidos e precisos sejam acessados. Além disso, a normalização de dados reduz muito o risco de introdução de erros no sistema, pois garante que todos os dados sejam armazenados de forma consistente no lugar certo, com os valores certos.

Tempo de processamento reduzido

Ao normalizar os dados, você pode eliminar a necessidade de entrada de dados redundantes, pois pode criar atalhos com os dados normalizados. Isso significa que os mesmos dados não precisam ser inseridos várias vezes. Isso não apenas diminui o tempo necessário para inserir os dados, mas também reduz a quantidade de dados armazenados na planilha. Além disso, a normalização de dados ajuda a tornar os dados mais fáceis de reconhecer, pois todos os registros serão consistentes e não conterão informações desnecessárias.

No geral, a normalização de dados ajuda a agilizar a entrada e recuperação de dados em painéis do Excel e garante a precisão dos dados. É uma ferramenta eficiente para eliminar a entrada redundante de dados e melhorar a qualidade dos dados. A normalização de dados é uma estratégia fundamental para o sucesso ao lidar com planilhas, e seus benefícios podem ser ainda mais aprimorados quando combinados com outras técnicas de análise de dados.

Conclusão

A normalização de dados é um componente importante da criação de painéis eficazes do Excel. Ao reconhecer áreas de possíveis inconsistências ou redundâncias, a normalização de dados permite que o painel se torne funcional e acionável, fornecendo ao usuário insights mais profundos sobre seus dados de negócios. Este artigo explorou algumas das estratégias de normalização de dados mais comuns, bem como os principais benefícios que elas oferecem quando incorporadas a um painel do Excel.

Resumo das estratégias de normalização de dados

Em resumo, a normalização de dados pode ser alcançada reestruturando o layout dos dados, criando tabelas separadas para pontos de dados relacionados, usando uma única fonte de verdade para valores de dados, estabelecendo uma convenção de nomenclatura consistente para campos dentro do conjunto de dados e auditoria de precisão. Ao implementar essas estratégias básicas, a natureza dos dados pode ser realmente compreendida pelo usuário, proporcionando a capacidade de tomar decisões rapidamente.

Benefícios da normalização de dados para painéis do Excel

A incorporação da normalização de dados em um painel do Excel cria confiança nos dados e promove uma tomada de decisão mais eficaz. Ele aumenta a precisão e a confiabilidade do painel, permitindo que os usuários confiem com confiança nos insights que estão explorando. Além disso, a normalização de dados reduz a complexidade do painel ao eliminar a necessidade de cálculos manuais ou alterações na formatação, liberando um tempo valioso.

Concluindo, a normalização de dados é um componente chave de qualquer painel Excel bem-sucedido.Ao reestruturar os dados, normalizar valores e criar uma fonte única de verdade, o usuário pode obter uma visão mais ampla de seus dados. Isso torna a normalização de dados uma ferramenta essencial para empresas que buscam aproveitar ao máximo seus painéis do Excel.