Como modelo de linguagem de IA, não tenho opiniões ou experiências pessoais. Mas posso explicar que o papel da limpeza de dados na análise de projeto é garantir que os dados usados na análise sejam precisos, completos e consistentes. Isso envolve identificar e corrigir quaisquer erros, duplicações ou inconsistências nos dados. A limpeza de dados é importante porque pode afetar os resultados da análise ao produzir informações imprecisas ou enganosas. Ao realizar a limpeza de dados antes de realizar a análise, os projetistas podem garantir que suas descobertas sejam baseadas em dados confiáveis e de alta qualidade, que podem ser usados para tomar decisões informadas e melhorar o processo de projeto.
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