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Encontre e investigue valores discrepantes em planilhas

Autor: AILesson7 min de configuraçãoTestado com:ChatGPTRevisado em: 2026-08-28

Resposta rápida

Sinalize valores incomuns com um método adequado à distribuição e investigue antes de removê-los. Forneça: Métrica e significado para o negócio, Perfil dos dados, Investigação e uso. Resultado esperado: Sinalizações transparentes de valores discrepantes, verificações de contexto e decisões de manter, corrigir ou remover.

1

Adicione seu contexto

Seu texto permanece neste navegador. O AILesson Prompts não o envia para um modelo ou servidor.

2

Seu prompt

Campos não preenchidos permanecem visíveis como marcadores de posição, para que você ainda possa copiar e editar o prompt

Elabore uma análise de valores discrepantes em uma planilha.

Métrica, unidade, intervalo válido e grupos:
[metric]

Perfil dos dados e valores representativos:
[distribution]

Finalidade e política da investigação:
[policy]

Separe valores impossíveis, erros de entrada de dados, eventos raros mas válidos e observações influentes. Escolha um método transparente adequado à assimetria e ao tamanho da amostra, como limites de regras de negócio, IQR, escore z robusto ou comparação dentro dos grupos. Retorne fórmulas, limites, um campo OutlierReason e um fluxo de trabalho de revisão. Não exclua nem winsorize valores automaticamente. Mostre como as conclusões mudam com e sem as observações sinalizadas e como cada linha pode ser rastreada até a evidência de origem.
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Privado por padrãoA montagem do prompt acontece localmente no seu navegador. Evite colocar informações confidenciais em qualquer serviço de IA, a menos que sua organização permita.

Da entrada ao resultado

Um exemplo prático

Veja como um contexto concreto transforma esta receita em um resultado útil

Entrada real

Métrica e significado para o negócio
OrderValue em GBP, não negativo. Analise o valor típico dos pedidos por CustomerType, porque os pedidos Wholesale normalmente são maiores que os Retail.
Perfil dos dados
2.400 pedidos. Retail n=2.100: Q1 £28, mediana £46, Q3 £72, máximo £8.400. Wholesale n=300: Q1 £410, mediana £690, Q3 £1.100, máximo £12.500. Três valores são negativos; uma linha Retail tem £8.400; várias linhas Wholesale ultrapassam £4.000.
Investigação e uso
Encontre erros nos dados e determine se os pedidos extremos distorcem a média. Cada pedido pode ser conferido com uma fatura. Não remova um pedido grande válido.

Exemplo de saída

Aplique primeiro a regra de negócio de valor não negativo: os três valores negativos são Invalid e exigem correção com base na fatura ou na fonte. Detecte valores incomuns dentro de cada CustomerType, não na população combinada.

Para Retail, IQR = 72−28 = 44 e o limite superior é 72+1,5×44 = £138. Isso sinaliza intencionalmente muitos pedidos Retail altos para investigação, não para exclusão. Para Wholesale, IQR = 690 e o limite superior é £2.135. Adicione os quartis de cada grupo a uma tabela de resumo e uma coluna OutlierReason que diferencie Negative-invalid, Above-group-IQR e Not-flagged.

O pedido Retail de £8.400 é muito incomum; verifique o tipo de cliente, a posição decimal, a moeda, duplicatas e a fatura. Se for validado, mantenha-o como Rare-valid e explique sua influência. Pedidos Wholesale acima de £4.000 passam pela mesma verificação de origem, mas não devem ser comparados com o limite de Retail.

Informe a mediana e o IQR como as principais estatísticas do valor típico. Mostre o valor médio dos pedidos com todas as linhas válidas e novamente sem as linhas Rare-valid, como análise de sensibilidade, mantendo inalterada a receita total oficial. Registre OrderID, sinalização, evidência verificada, decisão, revisor e data para cada classificação alterada.

Por que isso funciona

  1. 1

    Separar o que é inválido do que é incomum evita que eventos legítimos de alto impacto sejam apagados.

  2. 2

    Os resultados da análise de sensibilidade revelam se um pequeno número de observações determina a conclusão.

Verifique o resultado

  • O método de detecção é adequado à distribuição e aos grupos da métrica?

  • Valores impossíveis, errôneos e raros, mas válidos, são classificados separadamente?

  • Toda correção é respaldada por evidências de origem?

Use com confiança

Perguntas frequentes

Respostas práticas sobre quando usar esta receita, o que fornecer e onde a revisão humana ainda é importante

O que devo preparar antes de usar “Encontre e investigue valores discrepantes em planilhas”?

Para usar “Encontre e investigue valores discrepantes em planilhas”, prepare a Métrica e significado para o negócio, o Perfil dos dados e a Investigação e uso. Substitua os espaços reservados apenas por informações que você possa verificar. Se algum detalhe for desconhecido, preserve explicitamente essa incerteza, em vez de pedir ao modelo que o infira.

Quando o resultado de “Encontre e investigue valores discrepantes em planilhas” ainda não está pronto para uso?

O resultado ainda não está pronto se não entregar, com base nas evidências fornecidas, o resultado declarado — sinalizações transparentes de valores discrepantes, verificações de contexto e decisões de manter, corrigir ou remover — ou se depender de suposições não resolvidas, aprovações ausentes ou detalhes inventados. Use as verificações como critérios de liberação: revise as entradas de origem ou designe um revisor autorizado e identificado, em vez de aperfeiçoar uma saída sem sustentação.

Quais ferramentas de IA têm testes registrados para “Encontre e investigue valores discrepantes em planilhas”?

O registro de testes publicado para “Encontre e investigue valores discrepantes em planilhas” lista o ChatGPT em 2026-08-28. Isso confirma execuções registradas, não compatibilidade garantida nem resultados idênticos em versões posteriores do produto. Para outra ferramenta ou versão, mantenha todas as restrições visíveis e repita as verificações do resultado antes do uso.

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