# Data Cleaning - Limpeza de dados (Data Analytics) > Valores ausentes, duplicados, outliers, regras de negócio, transformação, qualidade dos dados - 20 perguntas de entrevista - Junior - [Perguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista.md) ## 1. O que é um missing value em um conjunto de dados? **Resposta** Um missing value representa um dado ausente ou não preenchido em um campo. Pode aparecer como uma célula vazia, NULL em um banco de dados ou NaN em um DataFrame. Identificar os missing values é o primeiro passo da limpeza de dados porque podem distorcer as análises estatísticas e as agregações. ## 2. Qual é a diferença entre um valor NULL e uma string vazia em um banco de dados? **Resposta** NULL significa que o valor é desconhecido ou não existe, enquanto uma string vazia é um valor conhecido que está vazio. Essa distinção é fundamental no SQL porque NULL não pode ser comparado com o operador = (deve-se usar IS NULL), enquanto uma string vazia pode ser comparada normalmente com = ''. ## 3. O que é uma duplicata em um conjunto de dados? **Resposta** Uma duplicata é um registro que aparece mais de uma vez em um conjunto de dados, seja de forma exata (todas as colunas idênticas) ou parcial (certas colunas-chave idênticas). As duplicatas distorcem contagens, somas e médias. Sua detecção geralmente depende da identificação de colunas-chave que deveriam ser únicas. ## Mais 17 perguntas disponiveis - Qual técnica permite detectar duplicatas exatas em SQL? - O que é um outlier (valor aberrante) em um conjunto de dados? Cadastre-se gratis: https://sharpskill.dev/pt/login ## Outros temas de entrevista Data Analytics - [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Google Sheets - Fórmulas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 perguntas, Junior - [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 perguntas, Junior - [SQL - Agregações e agrupamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 perguntas, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 perguntas, Junior - [BigQuery - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-fundamentals.md): 20 perguntas, Junior - [KPIs e métricas de negócio](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/kpis-metrics.md): 20 perguntas, Junior - [Estatística descritiva](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 perguntas, Junior - [Zapier e automação No-Code](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 perguntas, Junior - [Princípios de visualização de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-viz-principles.md): 20 perguntas, Junior - [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Subconsultas e CTEs](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 perguntas, Mid-Level - [BigQuery - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Análise de funis e conversão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Análise de coortes e retenção](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/cohort-retention.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 perguntas, Mid-Level - [APIs e webhooks](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 perguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level - [AB Testing e estatística aplicada](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Consultas analíticas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-advanced-analytics.md): 20 perguntas, Senior - [dbt - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-advanced.md): 20 perguntas, Senior - [Power BI - DAX e dashboards avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 perguntas, Senior - [Python Analytics - Análise avançada e ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 perguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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