Datenbereinigung und -vorbereitung
Die Datenbereinigung und -vorbereitung sind entscheidende Schritte im Data Science Prozess, die die Qualität der Datenanalyse und die Genauigkeit der daraus resultierenden Einsichten maßgeblich beeinflussen. Diese Phase umfasst eine Reihe von Aufgaben, die darauf abzielen, die Daten für die Analyse zu optimieren, indem Fehler korrigiert, Inkonsistenzen beseitigt und die Daten in ein nutzbares Format überführt werden. Hier sind die Hauptaktivitäten, die während der Datenbereinigung und -vorbereitung durchgeführt werden:
Datenprüfung
- Erkennung von Anomalien und Ausreißern: Einsatz statistischer Methoden oder visueller Techniken, um Datenpunkte zu identifizieren, die stark von anderen abweichen.
- Überprüfung auf Vollständigkeit: Feststellung, ob in den Daten fehlende Werte vorhanden sind und wie mit ihnen umgegangen werden soll.
Behandlung von fehlenden Daten
- Löschen: Entfernen von Datensätzen oder Spalten mit fehlenden Werten, wenn ihr Fehlen nicht signifikant die Analyse beeinflusst.
- Imputation: Ersetzen fehlender Werte durch Schätzungen, die auf anderen verfügbaren Daten basieren, z.B. durch den Mittelwert, Median oder durch komplexere Methoden wie KNN-Imputation oder Regression.
Datenbereinigung
- Korrektur von Tipp- und Schreibfehlern: Identifizierung und Korrektur von offensichtlichen Fehlern in den Daten.
- Standardisierung von Formaten: Angleichung verschiedener Datums-, Zeit- und Währungsformate auf ein einheitliches Format.
- Deduplizierung: Identifizierung und Entfernung von Duplikaten, um Redundanzen in den Daten zu vermeiden.
Datentransformation
- Normalisierung und Skalierung: Anpassung der Wertebereiche von Merkmalen, um eine gemeinsame Skala zu schaffen, besonders wichtig bei maschinellem Lernen.
- Kodierung kategorischer Variablen: Umwandlung von kategorischen Daten in ein Format, das von Analysewerkzeugen verarbeitet werden kann, z.B. durch One-Hot-Encoding.
Feature Engineering
- Entwicklung neuer Merkmale: Erstellung neuer Variablen aus bestehenden Daten, um potenziell nützliche Muster oder Zusammenhänge zu enthüllen.
- Dimensionalitätsreduktion: Anwendung von Techniken wie PCA (Principal Component Analysis), um die Anzahl der Variablen zu verringern und dabei wichtige Informationen zu bewahren.
Datensegmentierung
- Aufteilung in Trainings- und Testdatensätze: Trennung der Daten in Sets zum Trainieren von Modellen und zur unabhängigen Bewertung ihrer Leistung.
Für jede dieser Aufgaben stehen verschiedene Tools und Techniken zur Verfügung, von einfachen Skripten in Python oder R, die Pandas oder dplyr verwenden, bis hin zu spezialisierten Softwarelösungen. Der Schlüssel zur effektiven Datenbereinigung und -vorbereitung liegt in der sorgfältigen Planung und der Anwendung geeigneter Techniken, die auf die spezifischen Anforderungen der Daten und die Ziele der Analyse abgestimmt sind.