DataMotto

Cada caderno escala um agente para a tarefa da vez. O de preparação mexe na estrutura e na limpeza; o de análise assume quando a tabela já está estável, rodando gráficos exploratórios, resumos e modelos simples. Dividir o serviço mantém o foco de cada agente e deixa um ponto claro para revisar o raciocínio antes de avançar.

Você envia um CSV ou Excel e o DataMotto detecta tipos, renomeia cabeçalhos mal cuidados, remove linhas e colunas vazias e descarta colunas que repetem um único valor. Esse último passo pesa mais do que parece: coluna constante não informa nada ao modelo e costuma esconder uma exportação quebrada. As mudanças aparecem para revisão em vez de serem aplicadas em silêncio, e o arquivo original continua original.

A pontuação de qualidade de dados avalia se o conjunto serve para a pergunta que você fez, não se está arrumado no abstrato. Ela lista os problemas encontrados, compara os dados com o seu objetivo e sugere enriquecer colunas vazias demais para sustentar uma conclusão. Leia como sinal de triagem: nota baixa pede cautela, não quer dizer que o arquivo não presta.

Escolha uma coluna, marque um exemplo do que procura e descreva em uma frase. O agente escreve o código de extração e coloca o resultado em uma coluna nova, mais rápido do que montar uma expressão regular à mão e mais fácil de auditar porque o código fica visível. Funciona bem com códigos de pedido, nomes de produto e pedaços de endereço; trava quando a coluna mistura formatos sem marcador comum.

Em vez de exportar uma planilha toda semana, você conecta um banco do Notion, os registros do HubSpot ou os dados do Stripe e o caderno busca tudo. A conexão converte os registros em dataframe, então a mesma limpeza e a mesma análise valem igual. Serve para relatórios recorrentes, e também significa que a análise é tão recente quanto a última sincronização.

Cada página do caderno roda Python, R e Julia em sessões separadas, com uma lista longa de pacotes estatísticos já instalados, e você instala o que faltar em ambiente reprodutível. Variáveis não atravessam sessões, então um dataframe criado em Python não existe para o R. É uma limitação real em fluxos mistos e, ao mesmo tempo, o motivo de o caderno continuar previsível quando você entrega para outra pessoa.