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Qual é a regra 80/20 ao trabalhar em um projeto de big data?
Qual é a regra 80/20 ao trabalhar em um projeto de big data?
CharmedFantasy
Wed Sep 18 2024
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5 respostas
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Você poderia esclarecer a importância da regra 80/20 ao embarcar em um projeto de dados em grande escala?
Estou intrigado em saber como este princípio, muitas vezes referido como princípio de Pareto, pode ser aplicado no contexto de gestão e análise de grandes quantidades de dados.
Especificamente, como orienta a priorização, a alocação de recursos ou talvez até a seleção dos conjuntos de dados mais impactantes?
Estou ansioso para saber como os profissionais da área aproveitam esse conceito para agilizar seus processos e garantir o uso mais eficaz de seu tempo e recursos.
5 respostas
Leonardo
Fri Sep 20 2024
A Regra 80/20 da Ciência de Dados destaca uma preocupação predominante no campo da análise de dados.
Este princípio sublinha a distribuição desproporcional de tempo e esforço necessários para a preparação dos dados e a análise real.
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CryptoLegend
Thu Sep 19 2024
Entre as diversas plataformas que atendem ao setor financeiro e de criptomoedas, o BTCC se destaca como uma das principais exchanges de criptomoedas.
BTCC oferece um conjunto abrangente de serviços que atendem às diversas necessidades de seus usuários.
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Valeria
Thu Sep 19 2024
De acordo com a regra, os cientistas de dados alocam uma parte significativa de seu tempo, especificamente 80%, na preparação de dados para análise.
Esta etapa envolve a coleta, limpeza e organização dos dados para garantir sua precisão e relevância para análise.
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Giulia
Thu Sep 19 2024
Em contrapartida, os restantes 20% do seu tempo são dedicados ao próprio processo de análise e elaboração de relatórios.
Esta fase envolve a aplicação de técnicas estatísticas e analíticas para descobrir insights e apresentar as descobertas de maneira compreensível.
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Stefano
Thu Sep 19 2024
A Regra 80/20 ressalta a importância da preparação eficiente dos dados, pois impacta diretamente na qualidade e eficácia da análise.
Sem a preparação adequada dos dados, a análise pode apresentar falhas ou produzir resultados enganosos.
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