Datenbereinigung

Die Datenbereinigung ist ein zentraler Schritt in der Datenanalyse, der sicherstellt, dass die zugrundeliegenden Daten verlässlich und aussagekräftig sind. Unsaubere Daten können zu verzerrten Ergebnissen, falschen Interpretationen und fehlerhaften Entscheidungen führen. Daher ist es essenziell, systematisch vorzugehen und verschiedene Problemfelder zu adressieren – insbesondere fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer.

Fehlende Werte

Fehlende Werte entstehen häufig durch Übertragungsfehler, unvollständige Dateneingaben oder technische Probleme bei der Datenerfassung. Diese Lücken in den Datensätzen können erhebliche Auswirkungen haben, da sie die statistische Analyse verfälschen und die Aussagekraft der Ergebnisse schwächen. Um mit fehlenden Werten umzugehen, gibt es mehrere Ansätze:

• Löschung von Datensätzen: Wenn der Anteil fehlender Werte sehr gering ist, können betroffene Datensätze entfernt werden, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen.
• Imputation: Fehlende Werte können durch Schätzungen ersetzt werden. Einfache Verfahren wie das Ersetzen durch den Mittelwert, Median oder Modus bieten oft erste Lösungsansätze. Fortgeschrittene Methoden wie k-nearest neighbor (kNN) oder multiple Imputation berücksichtigen dabei auch die Zusammenhänge zwischen den Daten und liefern genauere Schätzwerte.
• Modellbasierte Ansätze: Hierbei werden prädiktive Modelle genutzt, um fehlende Datenpunkte anhand vorhandener Variablen zu schätzen. Diese Methoden können besonders dann sinnvoll sein, wenn systematische Zusammenhänge zwischen den Variablen bestehen.

Duplikate

Duplikate in Datensätzen entstehen häufig, wenn Daten mehrfach erfasst oder aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden. Solche doppelten Einträge können zu einer Überbewertung bestimmter Beobachtungen führen und somit die Analyse verzerren. Um Duplikate zu identifizieren und zu entfernen, werden üblicherweise folgende Verfahren angewandt:

• Direkte Duplikaterkennung: Hierbei werden exakte Kopien von Datensätzen ermittelt und bereinigt.
• Regelbasierte Ansätze: Durch die Definition spezifischer Regeln – beispielsweise die Kombination mehrerer Schlüsselattribute – lassen sich potentielle Duplikate identifizieren, selbst wenn einzelne Felder leichte Abweichungen aufweisen.

Ausreißer

Ausreißer sind Werte, die signifikant von den übrigen Daten abweichen. Sie können sowohl auf fehlerhafte Dateneingaben als auch auf seltene, aber reale Extreme hinweisen. Ausreißer können das Gesamtergebnis einer Analyse stark beeinflussen und sollten daher sorgfältig behandelt werden:

• Identifikation: Mithilfe statistischer Verfahren wie Boxplots, Z-Score-Analysen oder der Berechnung des Interquartilsabstands (IQR) lassen sich Ausreißer visuell und rechnerisch bestimmen.
• Bewertung: Es ist wichtig zu unterscheiden, ob ein Ausreißer auf einen Fehler in der Datenerfassung zurückzuführen ist oder ob es sich um einen echten, wenn auch seltenen, Beobachtungswert handelt. Letztere können wichtige Informationen enthalten, die bei der Interpretation der Daten berücksichtigt werden müssen.
• Behandlung: Je nach Bewertung werden Ausreißer entweder entfernt, transformiert oder durch robuste statistische Verfahren berücksichtigt, die weniger empfindlich auf extreme Werte reagieren. Beispielsweise kann eine logarithmische Transformation der Daten helfen, den Einfluss von Extremwerten zu verringern.