Explorative Datenanalyse (EDA)

Die Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Ansatz in der Statistik und Data Science, der darauf abzielt, die Strukturen, Muster, Beziehungen und Anomalien in den Daten zu entdecken, bevor formale Modellierungs- oder Hypothesentests durchgeführt werden. Sie dient dazu, ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen, was für die Auswahl der richtigen statistischen Tests und Modelle entscheidend ist. EDA ist insofern ein kritischer Schritt, als dass sie hilft, Einsichten zu gewinnen, Fragen zu formulieren und Hypothesen für weitere Analysen zu entwickeln.

Hauptziele der Explorativen Datenanalyse

• Verstehen der Datenverteilungen: Untersuchung der Verteilung einzelner Variablen, um ein Gefühl für die Spannweite, Zentralität und Streuung der Daten zu bekommen.
• Identifizierung von Mustern und Beziehungen: Aufdecken von Korrelationen oder Mustern zwischen Variablen, die auf mögliche kausale Beziehungen oder Abhängigkeiten hinweisen könnten.
• Erkennung von Anomalien und Ausreißern: Identifizierung von Datenpunkten, die erheblich von anderen abweichen, was auf Messfehler oder besondere Fälle hinweisen kann.
• Testen von Hypothesen: Vorläufiges Überprüfen von Annahmen oder Hypothesen über die Daten, die in späteren Analysen genauer untersucht werden können.
• Vorbereitung der Datenmodellierung: Bereitstellung von Einblicken, die bei der Auswahl von Modellen und der Entscheidung über Modellanpassungen hilfreich sein können.

Methoden und Werkzeuge der EDA:

• Visuelle Methoden: Grafische Darstellungen wie Histogramme, Boxplots, Scatterplots und Heatmaps, die helfen, die Verteilung der Daten und Beziehungen zwischen Variablen zu visualisieren.
• Deskriptive Statistiken: Zusammenfassende Maßzahlen wie Mittelwert, Median, Modus, Varianz, Standardabweichung und Quantile, die einen Überblick über die zentralen Tendenzen und die Streuung der Daten geben.
• Gruppierung und Segmentierung: Untersuchung, wie sich die Daten über verschiedene Kategorien oder Gruppen hinweg verhalten, um Unterschiede oder Ähnlichkeiten zu erkennen.
• Korrelationsanalysen: Bewertung der Stärke und Richtung der Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen.

EDA wird typischerweise mit Hilfe von Programmiersprachen wie Python oder R durchgeführt, die Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib, Seaborn (Python) oder Pakete wie ggplot2 und dplyr (R) für die Datenmanipulation und Visualisierung bieten.

Der explorative Charakter der EDA ermöglicht es, die Daten auf eine offene und flexible Weise zu untersuchen, ohne vorab formulierte Hypothesen, was oft zu neuen Erkenntnissen und Richtungen für die Forschung oder Analyse führt.