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SQL | Mapeamento de Valores Nulos em SQL: A Auditoria de Qualidade que Antecede Qualquer Cálculo

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Valores NULL representam uma das ameaças mais silenciosas à integridade analítica. Um dataset pode estar sintaticamente correto, com todas as estruturas de tabela bem definidas, mas conter padrões de valores faltantes que comprometem conclusões. Um analista que calcula ticket médio sem primeiro diagnosticar quantos NULL existem na coluna de valores está, efetivamente, operando com dados invisíveis.


A detecção de valores faltantes não é verificação cosmética ou validação secundária. É investigação diagnóstica fundamental que precede qualquer cálculo agregado, média, proporção ou função estatística. Profissionais experientes reconhecem essa tarefa como primeira linha de defesa contra conclusões enviesadas.


SELECT 

    SUM(CASE WHEN col_a IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS nulos_col_a,

    SUM(CASE WHEN col_b IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS nulos_col_b

FROM sua_tabela;


Este padrão de query oferece contagem absoluta de valores faltantes por coluna. A estrutura pode ser expandida para incluir cálculo de percentual, facilitando compreensão de proporção de dados ausentes em relação ao total. Quando você descobre que uma coluna contém 30% de NULL, você enfrenta decisão metodológica clara: essa coluna é utilizável para análise? Qual tratamento de valores faltantes é apropriado?


No contexto de dados clínicos, como dataset de pacientes hospitalizados, certos padrões de NULL ganham significado semântico. Se a coluna "data_alta" contém 30% de valores nulos, isso reflete realidade operacional: pacientes ainda internados não possuem data de alta. Esse NULL é informativo e apropriado. Porém, se a coluna "diagnóstico" contém 50% de NULL, você enfrenta problema de qualidade de entrada. Diagnósticos não deveriam ser omitidos durante internação; sua ausência sugere processo de coleta quebrado, documentação incompleta, ou inconsistência sistêmica.


Em bases de e-commerce, esta query funciona como auditoria de conformidade. Se sua coluna de CPF, campo obrigatório para processamento de pagamento, contém NULL, você identificou fratura no processo de checkout. O problema não é apenas estatístico; é operacional. Essa descoberta transforma-se em incidente que você reporta à equipe de engenharia, impactando potencialmente receita e conformidade regulatória.


A expansão dessa abordagem inclui análise de correlação entre padrões de NULL. Frequentemente, valores faltantes não distribuem-se aleatoriamente. Se NULL em coluna "renda" correlaciona perfeitamente com NULL em "profissão", isso sugere que registros de determinado segmento demográfico foram coletados com menos detalhe. Essa descoberta modifica sua estratégia de imputação ou exclusão.


Analistas que dominam essa prática documentam perfil de NULL por coluna em seu primeiro contato com dados novos. Este perfil funciona como baseline de qualidade, permitindo identificar degradação de dados ao longo do tempo.


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SQL | Como Dimensionar o Volume de Dados com SQL: O Primeiro Passo para Análises Confiáveis

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O tamanho de uma base de dados não é um detalhe técnico menor—é a fundação sobre a qual toda análise exploratória deve ser construída. Compreender o volume de registros disponíveis determina não apenas a viabilidade de suas análises, mas também as escolhas metodológicas que você fará ao longo do projeto. Uma tabela com 1 milhão de registros apresenta dinâmicas completamente diferentes de um dataset com 100 milhões.


Quando você trabalha com uma ferramenta de análise visual como Power BI ou Tableau, essa informação básica pode passar despercebida. No entanto, profissionais de dados experientes sabem que os primeiros segundos de contato com um novo dataset devem incluir a execução de um comando simples mas revelador: contar o total de registros.


SELECT 

    COUNT(*) AS total_registros

FROM sua_tabela;



No contexto de um e-commerce, esse comando revela o histórico transacional que você está analisando. Se sua tabela de vendas mostra 500 mil transações, você está trabalhando com dados de alguns meses de operação de uma pequena loja. Se apresenta 50 milhões de transações, você tem material suficiente para análises de sazonalidade, comportamento cíclico e padrões macroeconômicos. A magnitude do dataset permite ou restringe tipos de conclusões que você pode extrair com confiança estatística.


Em sistemas que geram logs continuamente, como APIs em produção, este script assume papel ainda mais estratégico. Se seus logs de integração registravam 10 milhões de eventos por dia e você identifica apenas 50 mil eventos em uma data, você não está observando comportamento normal do sistema. Existe uma anomalia—talvez um serviço caiu, uma integração falhou, ou um fluxo foi desativado. A ausência dessa contagem deixaria o problema invisível até que impactos cascata fossem detectados.


Este é o motivo pelo qual análise exploratória em SQL precede dashboards. Você não está apenas visualizando dados; você está diagnosticando a saúde da informação disponível. Profissionais que dominam essa prática entram em qualquer base com ceticismo informado, sabendo que números anormais frequentemente revelam problemas sistêmicos.


A recomendação é salvaguardar esses scripts elementares em seu repositório corporativo. Quando receber uma tabela nova, execute primeiro este comando. Documente o resultado. Compare com períodos anteriores se disponível. Essa rotina de 30 segundos pode prevenir análises enviesadas que consumiriam semanas de trabalho posterior.


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SQL | Validação de Períodos Temporais em Datasets: Por Que MIN e MAX Evitam Conclusões Enviesadas

Validação de Períodos Temporais em Datasets: Por Que MIN e MAX Evitam Conclusões Enviesadas

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Uma das armadilhas mais comuns em análise de dados ocorre quando você tira conclusões sobre tendências sem primeiro validar a janela temporal dos dados disponíveis. Um analista pode descobrir que o ticket médio de um marketplace cresceu 40% e, entusiasmado com a descoberta, apresentá-la como validação de estratégia de precificação. Minutos depois, ao rodar uma query de data mínima e máxima, descobre que o dataset contém apenas 2 semanas de informação. A conclusão completa desaba.


Esta situação exemplifica por que a segunda pergunta que você deve fazer a qualquer tabela nova não é "qual o padrão?", mas "qual o período coberto?". A estrutura temporal dos dados determina a validade estatística de qualquer conclusão extraída.


SELECT 

    MIN(data_evento) AS inicio,

    MAX(data_evento) AS fim

FROM sua_tabela;


Este comando aparentemente simples executa função crítica na validação metodológica de análises. Ele estabelece a amplitude temporal disponível, permitindo que você contextualize cada descoberta subsequente. Se você está investigando padrões sazonais de vendas, precisa ter pelo menos 2-3 anos de dados históricos. Se pretende avaliar impacto de uma campanha de marketing, necessita dados de um período pré-campanha e pós-campanha com janelas equivalentes.


No setor farmacêutico, essa validação assume importância regulatória. Quando você analisa dados de vendas de medicamentos, o período temporal conecta-se diretamente a conformidade com períodos de relatório que agências regulatórias exigem. Se sua tabela de dispensação contém apenas janeiro de 2024 e você gera relatório anual, há desconexão fundamental entre dados e conclusões. Uma auditoria interna ou externa identificaria rapidamente essa inconsistência.


Outro cenário frequente ocorre quando dados são carregados em batches desiguais. Um dataset de cadastro de clientes pode ter registros com data mínima em 2020, mas 99% dos registros ocorrem nos últimos 3 meses. Se você assume distribuição uniforme ao longo de 4 anos, seus cálculos de taxa de crescimento, churn, e lifetime value estarão fundamentalmente errados. Esta query revela não apenas o intervalo, mas quando você deve começar a aprofundar investigação sobre distribuição temporal interna.


Em sistemas de inteligência de mercado, a validação de período temporal previne comparações apológicas. Se um concorrente lançou produto novo em maio e você analisa seu desempenho usando dados de janeiro a março, você ainda não viu o impacto real do lançamento. A query MIN/MAX funciona como guardião metodológico, forçando reconhecimento dos limites temporais antes que você publique análise que prejudique credibilidade corporativa.


A prática recomendada para analistas sênior é registrar data mínima e máxima em documento de metodologia junto com cada análise compartilhada. Isso comunica transparência sobre scope temporal e facilita discussões sobre suficiência de dados para conclusões apresentadas.


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