Acerca de Power BI, exploração de dados e pareamento de dado...

Errado. No método de pareamento probabilístico, não é necessário que os registros sejam completamente iguais em todos os indexadores. Em vez disso, o pareamento probabilístico compara os registros com base em probabilidades e critérios estatísticos, permitindo que registros sem correspondência exata ainda sejam considerados como possíveis matches. Essa abordagem é especialmente útil quando os dados contêm erros ou variações. O Power BI, por sua vez, oferece recursos avançados de análise e exploração de dados, permitindo filtrar, segmentar e fatiar dados para obter insights específicos12. Além disso, o pareamento de dados, também conhecido como record linkage, é uma técnica que visa identificar registros semelhantes ou duplicados em diferentes bases de dados, como as do Sistema Único de Saúde (SUS)3. Portanto, o método probabilístico é mais flexível e eficaz para lidar com variações nos dados.

Fonte: Copilot

Essa afirmação está parcialmente incorreta. No método de pareamento probabilístico no pareamento de dados (record linkage), não é necessário que dois registros sejam completamente iguais em todos os indexadores para serem considerados um "match". Em vez disso, são utilizadas técnicas estatísticas para calcular a probabilidade de dois registros serem correspondentes com base em uma combinação de indexadores (ou atributos) comuns entre eles.

Em outras palavras, o pareamento probabilístico leva em conta não apenas a igualdade absoluta dos valores nos indexadores, mas também a probabilidade de que dois registros são correspondentes, mesmo que haja pequenas diferenças nos valores dos indexadores. Isso permite encontrar correspondências mesmo em situações onde os dados estão incompletos, inconsistentes ou com ruído.

Portanto, ao utilizar o método de pareamento probabilístico, não é necessário que os registros sejam completamente iguais em todos os indexadores, mas sim que exista uma alta probabilidade estatística de que eles sejam correspondentes.

Errado.

A afirmação de que o método de pareamento probabilístico no Power BI compara todos os registros de uma só vez e exige correspondência completa em todos os indexadores está incorreta.

O pareamento probabilístico no Power BI funciona de maneira diferente:

• Comparação em pares: Em vez de comparar todos os registros de uma só vez, o método probabilístico compara cada registro com outros registros relevantes um a um. Isso torna o processo mais eficiente e escalável para conjuntos de dados grandes.
• Correspondência parcial: Ao contrário da exigência de correspondência completa em todos os indexadores, o pareamento probabilístico permite correspondências parciais. Isso significa que dois registros podem ser considerados uma correspondência mesmo que não coincidam em todos os campos, desde que a concordância geral seja alta o suficiente.
• Atribuição de probabilidade: O método probabilístico atribui uma probabilidade a cada correspondência. Essa probabilidade indica a confiança de que os registros realmente correspondem à mesma entidade. Isso permite que você filtre e refine os resultados de acordo com o nível de confiança desejado.

Benefícios do pareamento probabilístico no Power BI:

• Maior precisão: O pareamento probabilístico pode identificar correspondências que seriam perdidas por métodos determinísticos, como pequenas diferenças de ortografia ou formatação.
• Redução de falsos positivos: A atribuição de probabilidade ajuda a reduzir o número de falsos positivos, ou seja, registros que são incorretamente identificados como correspondências.
• Flexibilidade: O método probabilístico é flexível e pode ser adaptado a diferentes tipos de dados e cenários de pareamento.

Exemplos de uso do pareamento probabilístico no Power BI:

• Combinação de dados de diferentes fontes: O pareamento probabilístico pode ser usado para combinar dados de diferentes fontes, como um sistema de CRM e um banco de dados de transações.
• Enriquecimento de dados: O pareamento probabilístico pode ser usado para enriquecer dados com informações de outras fontes, como dados demográficos ou de mídia social.
• Detecção de fraude: O pareamento probabilístico pode ser usado para detectar fraudes, identificando padrões incomuns na atividade de clientes ou funcionários.