Exemplo de preparação de dados

Neste exemplo, uma equipe de conformidade está preocupada com a precisão da detecção de fraudes no setor automotivo; no entanto, os dados precisam ser preparados antes que a análise possa começar. Siga estas etapas para se preparar insurance_fraud_data.csv para uma análise mais aprofundada. Para fazer essas modificações, selecione a coluna e abra Opções de preparação de dados para acessar as opções de limpeza da coluna.

1. Abra Dados de fraude de seguros no Minitab Data Center arquivo .
2. Por claim_number, altere o tipo de dados de numérico para texto.
3. Por claim_number, anexe # aos valores da coluna.
4. Por age_of_driver, filtre para incluir apenas drivers menores ou iguais a 100 anos.
5. No gênero, mude M para masculino e F para feminino.
6. Por annual_income, filtre para incluir apenas drivers que fazem mais de 1.
7. Por address_change, altere o tipo de dados de numérico para texto.
8. Em address_change, altere 1 para sim e 0 para não.
9. Para CEP, altere o tipo de dados de numérico para texto.
10. Use Classificação avançada para classificar por fraude, reivindicação de lesão e CEP.

Depois de aplicar todas as etapas de preparação, salve-as a serem usadas para conjuntos de dados futuros com as mesmas colunas. Para salvar as etapas, exporte-as como um arquivo .mdcs.

1. No painel Etapas, selecione Etapas de exportação no menu suspenso.
2. O arquivo é salvo na pasta de downloads ou em outro local de salvamento e usa o mesmo nome do arquivo de dados. Altere o nome de acordo.

Cada coluna tem um resumo que mostra a forma dos dados, o intervalo dos dados e um ícone que representa o tipo de dados.

Abra o Resumo dos dados para obter mais informações sobre as estatísticas resumidas nessas colunas.