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# Limpar e Calibrar Dados de Produtividade

Aprenda como garantir uma limpeza e calibração estatisticamente sólidas dos seus conjuntos de dados de produtividade usando um LLM com o GeoPard MCP.

Neste caso de uso, trabalhamos com conjuntos de dados de produtividade para entender a distribuição e a qualidade dos dados colhidos ao longo da área. Usando o GeoPard MCP conectado, um LLM recupera resumos estatísticos do conjunto de dados de produtividade original, detecta irregularidades ou ruído de sensor e identifica onde é necessário fazer limpeza ou calibração.

Assim que as verificações de qualidade são concluídas, o LLM aciona o fluxo de trabalho de limpeza e calibração do GeoPard MCP com os parâmetros ideais.

{% hint style="success" %}
Certifique-se de que o GeoPard MCP esteja conectado antes de executar este fluxo de trabalho. Os detalhes de configuração são fornecidos [aqui](/geopard-tutorials/pt-br/tour-do-produto-aplicativo-web/geopard-mcp/conectar-o-geopard-mcp.md).
{% endhint %}

## Conjunto de Dados de Produtividade Individual

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L>" flowId="Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L" %}

### Antes

<figure><img src="https://1397135423-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBTboCq739Ds6EWIoN8YI%2Fimage.png?alt=media&amp;token=d7b2b51d-a67b-43c1-9a57-7e9338abc93a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Depois

<figure><img src="https://1397135423-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FcIBWxG32gH31rkN45Cq9%2Fimage.png?alt=media&amp;token=970b3cd3-1a7c-438d-bac0-a2db73d146de" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Calibração em Lote de Conjunto de Dados de Produtividade

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/bibREyFI1hqQvPk7rBFq>" flowId="bibREyFI1hqQvPk7rBFq" %}

### Antes

<figure><img src="https://1397135423-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FUATNQLP0u88zsnlLkAAm%2Fimage.png?alt=media&amp;token=a85329be-0cb9-4c38-88c5-8b591638edf9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Depois

<figure><img src="https://1397135423-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fimu4ak8G06puVVlpSS6w%2Fimage.png?alt=media&amp;token=51ec2b97-fa4e-403a-af7c-e68506a872c7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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```

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`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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