Datenexploration: Ein umfassender Leitfaden 

Ein klares Verständnis der Datengesundheit verbessert die Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit. Hier kommt die Datenexploration ins Spiel. 

Die Datenexploration bietet umfassende Einblicke in die Eigenschaften Ihrer Daten. Sie können Datenanomalien aufdecken und lernen, wie Sie sie beheben können, indem Sie tief in die Materie eintauchen. Ganz gleich, ob Sie Ausreißer identifizieren, Korrelationen verstehen oder die Auswahl von Merkmalen verfeinern möchten – die Datenexploration ermöglicht es Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Was ist Datenexploration? 

Die Datenexploration ist der erste Schritt bei der Datenvorbereitung und -analyse mithilfe von Datenvisualisierungstools und statistischen Techniken, um Muster und Beziehungen innerhalb eines Datensatzes aufzudecken. Es hilft dabei, Ausreißer zu identifizieren, Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen und die Natur von Daten zu verstehen. 

Datenexploration vs. Datenvisualisierung 

Die Datenexploration umfasst häufig eine Datenvisualisierung, um Ihnen zu helfen, die Struktur des Datensatzes, das Vorhandensein von Ausreißern und die Verteilung der Datenwerte zu verstehen. Andererseits sind Datenvisualisierungstools wie Balkendiagramme und Streudiagramme bei der visuellen Datenerkundung wertvoll, da sie eine visuelle Darstellung der Daten bereitstellen, die bei der Identifizierung von Mustern und Beziehungen hilfreich sein kann.  

Datenexploration vs. Data Mining 

Bei der Datenexploration werden Daten manuell durchsucht, um deren Eigenschaften und Struktur zu verstehen. Beispielsweise könnte ein Datenanalyst ein Streudiagramm verwenden, um Ausreißer zu identifizieren oder die Verteilung von Datenpunkten zu verstehen. 

Andererseits ist Data Mining ein automatisierter Prozess, der darauf abzielt, nützliche Informationen und Muster aus großen Datensätzen zu extrahieren. Es verwendet ausgefeilte Algorithmen, um Muster zu entdecken, die nicht sofort erkennbar sind. Data Mining wird häufig für prädiktive Analysen eingesetzt, beispielsweise zur Vorhersage zukünftiger Trends oder Verhaltensweisen auf der Grundlage historischer Daten. 

Datenexploration vs. Datenermittlung 

Datenexploration und Datenermittlung sind verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Bei der Datenerkennung handelt es sich um die Katalogisierung von Datenbeständen, wodurch es für Benutzer einfacher wird, die verfügbaren Daten zu durchsuchen und zu verstehen. Andererseits werden bei der Datenexploration Daten untersucht und visualisiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und Bereiche oder Muster zu identifizieren, in die man tiefer eintauchen kann. 

Warum ist die Datenexploration für Unternehmen wichtig? 

Die Datenexploration deckt Muster und Beziehungen zwischen Variablen auf. Diese Erkenntnisse sind von unschätzbarem Wert für Unternehmen, die das Kundenverhalten verstehen, Abläufe optimieren und die Konkurrenz übertreffen möchten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Datenexploration: 

Identifizieren Sie Muster und Trends 

Die Datenexploration ist ein wesentlicher Bestandteil der explorativen Datenanalyse (EDA). Es analysiert und visualisiert Daten statistisch und deckt Trends auf, die Ihnen, sobald sie bestätigt sind, bei der Entwicklung effektiverer Geschäftsstrategien helfen können.  

Verbessern Sie die betriebliche Effizienz 

Laut McKinseyMithilfe datengesteuerter Arbeitsabläufe können Unternehmen 42 % der Zeit bei internen Prozessen einsparen und so die betriebliche Effizienz verbessern. Die Datenexploration dient als wertvoller Ausgangspunkt für die Aufdeckung potenzieller Verbesserungsbereiche.  

Wachstum vorantreiben 

Die Datenexploration legt den Grundstein für ausgefeiltere Analysen, die das Geschäftswachstum vorantreiben. Es kann Ihnen dabei helfen, neue Chancen und Segmente oder Märkte zu identifizieren, auf die Sie abzielen. Accenture stellt fest, dass Unternehmen, die Datenanalysen nutzen, um neue Möglichkeiten und Märkte zu identifizieren, eine um 23 % höhere Wahrscheinlichkeit haben, ihren Umsatz zu steigern. Durch die Datenexploration können Sie Erkenntnisse für die Formulierung von Strategien gewinnen, die das Wachstum vorantreiben und eine solide Grundlage für zukünftige Business Intelligence schaffen. 

 So erkunden Sie Daten in 10 einfachen Schritten 

Schritt 1: Identifizieren Sie die Datendomäne 

Wenn Sie die Domäne kennen und sich mit ihrer Struktur und ihrem Inhalt vertraut machen, können Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen. Das Verständnis des Kontexts ermöglicht ein besseres Verständnis der Bedeutung, Relevanz und des Zwecks der Daten. Beispielsweise sind Daten aus elektronischen Patientenakten (EHR) komplex und erfordern umfassende Kenntnisse der medizinischen Terminologie, der klinischen Arbeitsabläufe und der Gesundheitsinformationstechnologie. Ohne dieses Wissen könnten Benutzer diese Daten nicht so effektiv nutzen. 

Sie müssen auch verstehen, warum Sie diesen Datensatz verwenden. Wenn Sie Ihre Ziele kennen, können Sie die richtigen Datenexplorationsziele festlegen. Versuchen Sie, Muster oder Ausreißer zu erkennen? Oder möchten Sie Fehler erkennen oder die Verteilung Ihrer Daten nachvollziehen? Wenn Sie Ihre Ziele verstehen, können Sie Ihre Daten effektiver profilieren. 

Schritt 2: Sammeln Sie relevante Daten 

Sie müssen Daten aus verschiedenen Quellen entsprechend Ihren Anforderungen konsolidieren, kombinieren oder zusammenführen. Diese Quellen können Datenbanktabellen oder andere Formate sein, die relevante Daten speichern. Allerdings sind nicht alle Quellen miteinander kompatibel. Oft müssen Sie ein gemeinsames Feld oder einen gemeinsamen Schlüssel finden, um sie zu verknüpfen. 

Wenn Sie beispielsweise mit EHR-Daten arbeiten, können Sie die Patienten-ID als gemeinsamen Schlüssel verwenden, um Daten aus Tabellen wie Patientendemografie, Krankengeschichte, Medikamentenbestellungen, Laborergebnissen usw. zusammenzuführen. Auf diese Weise können Sie mehr erreichen umfassendes Verständnis der Informationen. 

Schritt 3: Machen Sie sich mit Ihren Daten vertraut 

Bevor Sie mit der Analyse Ihrer Daten beginnen, müssen Sie sich damit vertraut machen. Sie sollten die Qualität und Eignung Ihrer Daten für Ihre Analyseziele prüfen. 

Wenn Sie beispielsweise über einen Datensatz mit Kundentransaktionen verfügen, könnten Sie die folgenden Aspekte Ihrer Daten untersuchen: 

• Die Verteilung: Wie verteilen sich die Transaktionsbeträge auf verschiedene Bereiche? Wie hoch sind Durchschnitt, Varianz und Standardabweichung der Transaktionsbeträge? 
• Die Häufigkeit der Transaktionen pro Kunde: Wie oft tätigen Kunden Transaktionen? Was ist der Durchschnitt, Median und Modus der Anzahl der Transaktionen pro Kunde? Gibt es Kunden, die sehr wenige oder sehr viele Transaktionen tätigen? 
• Irgendwelche ungewöhnlichen Muster in den Daten: Gibt es Trends, Zyklen oder Saisonalität in den Daten? Gibt es fehlende oder falsche Werte in den Daten? 

Schritt 4: Bewerten Sie die Eignung Ihrer Daten 

Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten für Ihre Analyseziele geeignet sind. Daher ist die Bewertung seiner Relevanz, Aktualität und Repräsentativität von entscheidender Bedeutung. Relevanz bedeutet, wie eng Ihre Daten mit den Fragen zusammenhängen, die Sie beantworten möchten. 

Aktualität bedeutet, wie aktuell Ihre Daten sind und ob sie die aktuelle Situation widerspiegeln. Repräsentativität bedeutet, wie gut Ihre Daten die Bevölkerung oder das Phänomen abdecken, an dem Sie interessiert sind. Durch die Bewertung dieser Aspekte können Sie entscheiden, ob Ihre Daten ausreichend sind oder ob Sie weitere Daten sammeln müssen. 

Wenn Sie die langfristigen Trends im Kundenverhalten für einen Online-Shop analysieren möchten. Wenn Sie nur über einen Datensatz mit Kundentransaktionen aus dem vergangenen Jahr verfügen, müssen Ihre Daten möglicherweise relevanter, aktueller und repräsentativer sein. Möglicherweise müssen Sie mehr historische Daten aus früheren Jahren sammeln, um die Veränderungen und Muster im Kundenverhalten im Laufe der Zeit zu erfassen.  

Schritt 5: Identifizieren Sie Datentypen, Formate und Strukturen 

Der nächste Schritt besteht darin, die Datentypen, Formate und Strukturen Ihrer Daten zu identifizieren. Ihre Daten können Datum, numerisch, boolesch, kategorisch, Zeichenfolge usw. sein. Sie sollten jede Spalte Ihrer Daten überprüfen und ihren Datentyp identifizieren. Dies wird Ihnen helfen zu verstehen, wie Ihre Daten organisiert sind, was jede Variable bedeutet und welche Werte sie haben kann. 

Es ist auch wichtig, die Struktur Ihrer Daten detailliert zu überprüfen. Dies hilft Ihnen bei der Auswahl der richtigen statistischen Methoden für Ihre Analyse. Sie können mehr über Ihre Daten erfahren, indem Sie das mit Ihren Daten gelieferte Datenwörterbuch, Codebuch oder die Metadaten überprüfen. Diese Ressourcen können Ihnen dabei helfen, Ihre Daten zu interpretieren und bessere Entscheidungen über deren Analyse zu treffen. 

Schritt 6: Suchen Sie nach Nullwerten oder fehlenden Werten 

Fehlende oder Nullwerte sind ein häufiges Problem bei Daten. Sie treten in Daten aus verschiedenen Gründen auf, beispielsweise aufgrund von Fehlern bei der Datenerfassung oder -eingabe oder aus Datenschutzgründen. Fehlende Werte beeinträchtigen die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Analyse. 

Mit der Datenprofilierung können Sie die Häufigkeit fehlender Werte in den einzelnen Feldern ermitteln. Visualisierungen wie Heatmaps oder Balkendiagramme können Ihnen dabei helfen, das Ausmaß fehlender Werte in einem Datensatz und deren Verteilung auf verschiedene Variablen zu untersuchen. Auf diese Weise können Sie Muster und Trends in den Daten erkennen und entscheiden, wie Sie mit den fehlenden Werten umgehen.

 

 Schritt 7: Duplikate erkennen 

Unter doppelten Daten versteht man Datenzeilen mit identischem oder ähnlichem Inhalt. Solche redundanten Daten können die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Analyse sowie den Speicherplatz und die Leistung Ihres Systems beeinträchtigen. Daher entfernen Datenexperten häufig doppelte Datensätze und behalten nur eine Instanz jedes einzelnen Datensatzes.  

Bevor Sie jedoch doppelte Datensätze löschen, müssen Sie überlegen, welche Instanz Sie behalten und welche Sie verwerfen möchten. Manchmal können doppelte Datensätze geringfügige Unterschiede aufweisen, die für Ihre Analyse relevant sind. Wenn Sie über einen Datensatz mit Kundenbestellungen verfügen, einige Datensätze jedoch Fehler oder fehlende Informationen aufweisen. In diesem Fall können Sie doppelte Datensätze verwenden, um die Lücken zu schließen oder die Fehler zu korrigieren. 

In anderen Fällen müssen Sie möglicherweise doppelte Datensätze zu einem einzigen Datensatz zusammenführen. Wenn der Kunde beispielsweise über zwei Konten mit unterschiedlichen Informationen verfügt, müssen Sie möglicherweise die Informationen beider Konten in einem Datensatz zusammenfassen, um Verwirrung und Inkonsistenzen zu vermeiden. 

Schritt 8: Identifizieren Sie Inkonsistenzen 

Datensätze weisen häufig Inkonsistenzen auf, die zu ungenauen Analysen führen können. Diese Inkonsistenzen sind darauf zurückzuführen, dass bei der Dateneingabe und -erfassung explizitere Formatierungen oder Standards erforderlich sind. Die Validierung Ihrer Daten auf Fehler kann dabei helfen, solche Unstimmigkeiten zu erkennen und zu kennzeichnen. 

 

Hier sind einige der häufigsten Diskrepanzen in Datensätzen. 

Tippfehler in allen Datenfeldern	Inkonsistenzen bei den Maßeinheiten
Variationen in den Namenskonventionen	Felder mit ungültigen Telefonnummern
Inkonsistente Verwendung von Abkürzungen	Felder mit unerwünschten Zeichen
Ungültige Adressen	Felder mit nicht druckbaren Zeichen
Variationen in der Formatierung oder den Datentypen	Felder mit führenden, nachgestellten und doppelten Leerzeichen

Schritt 9: Markieren Sie Ausreißer 

Ausreißer sind Datenpunkte, die sich stark vom Rest der Daten unterscheiden. Sie resultieren aus verschiedenen Faktoren wie Messfehlern, Dateneingabefehlern oder natürlichen Schwankungen der Daten. Ausreißer können die Gesamtergebnisse der statistischen Analyse verzerren. Daher ist es wichtig, sie zu identifizieren und möglicherweise zu entfernen. 

Eine einfache Möglichkeit, Ausreißer in einem Datensatz zu finden, besteht darin, die Daten in einem Diagramm, beispielsweise einem Streudiagramm, darzustellen und nach Punkten zu suchen, die weit vom Hauptcluster entfernt sind. Diese Methode kann jedoch subjektiv und ungenau sein. 

Eine zuverlässigere Methode ist die Verwendung statistischer Maße wie des Z-Scores, der angibt, wie viele Standardabweichungen ein Datenpunkt vom Mittelwert hat. Eine gängige Regel ist, dass ein Datenpunkt mit einem Z-Score, der signifikanter als 3 oder kleiner als -3 ist, ein Ausreißer ist. 

Allerdings ist die Identifizierung von Ausreißern selten einfach. Je nach Kontext und Zweck der Analyse können einige Ausreißer relevanter sein als andere. Auch das Domänenwissen und die statistischen Methoden zur Definition von Ausreißern können das Ergebnis beeinflussen. Daher ist es wichtig, die Art und die Quelle der Ausreißer zu verstehen, bevor man entscheidet, wie mit ihnen umgegangen wird. 

Wenn Sie beispielsweise die Einkommensverteilung in einer Stadt analysieren, würden Sie eine Stichprobe von 100 Personen sammeln und deren Jahreseinkommen berechnen. Die Untersuchung zeigt, dass die meisten Menschen zwischen 15,000 und 120,000 US-Dollar pro Jahr verdienen, zwei jedoch zwischen 1 und 10 Millionen US-Dollar pro Jahr verdienen. Bei diesen Personen handelt es sich um Ausreißer, da sie sich stark vom Rest der Stichprobe unterscheiden. 

Dabei handelt es sich jedoch möglicherweise nicht um Fehler oder Anomalien. Sie repräsentieren möglicherweise eine kleine, aber bedeutende Gruppe wohlhabender Menschen im Land. Wenn Sie sie aus der Analyse entfernen, unterschätzen Sie möglicherweise die Einkommensungleichheit im Land. Wenn Sie sie jedoch in der Analyse behalten, kann es sein, dass Sie das Durchschnittseinkommen im Land überschätzen. Daher müssen Sie den Kontext und das Ziel Ihrer Analyse berücksichtigen, bevor Sie entscheiden, wie Sie mit diesen Ausreißern umgehen. 

Schritt 10: Fassen Sie Ihre Daten zusammen und zeigen Sie sie an 

Nachdem Sie Ihre Daten gesammelt haben, müssen Sie sie mithilfe deskriptiver Statistiken und Visualisierungen zusammenfassen und anzeigen. Diese Tools können Ihnen helfen, die Beziehungen zwischen Variablen in Ihren Daten besser zu verstehen. 

Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über einen Datensatz mit Kundentransaktionen aus einem Online-Shop. Verwenden Sie deskriptive Statistiken, um den durchschnittlichen Transaktionsbetrag, die Bandbreite der Transaktionsbeträge und die Variabilität der Transaktionsbeträge zu berechnen. 

Möglicherweise möchten Sie mithilfe von Visualisierungen auch zeigen, wie die Transaktionsbeträge verteilt sind, wie sie je nach Kundenalter variieren und wie andere Faktoren wie Produktkategorie oder Saison sie beeinflussen. Durch das Zusammenfassen und Anzeigen Ihrer Daten können Sie wertvolle Erkenntnisse über das Verhalten und die Vorlieben Ihrer Kunden gewinnen. 

Datenexploration in KI und ML 

Die Datenexploration ist von zentraler Bedeutung für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), da sie dazu beiträgt, Vorhersagemodelle genauer zu machen. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist so gut wie die Daten, die Sie ihm geben. 

Durch die Untersuchung Ihrer Daten können Sie verstehen, wie bestimmte Variablen miteinander in Beziehung stehen und interagieren, und gleichzeitig ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse von Vorhersagemodellen analysieren. 

Wenn Sie beispielsweise verstehen, wie diese Merkmale in einem Datensatz mit Variablen wie Alter, Einkommen und Bildungsniveau zusammenhängen, können Sie ML-Modelle genauer machen.  

Datenwissenschaftler nutzen häufig die Datenexploration, um Muster, Korrelationen und Ausreißer in großen Datensätzen zu erkennen. Dieser Prozess ermöglicht es Ihnen, Ungenauigkeiten oder irrelevante Informationen zu erkennen und diese zu visualisieren, um komplexe Zusammenhänge grafisch darzustellen. 

Die Datenexploration kann Ihnen auch bei der Merkmalsauswahl helfen. Dabei handelt es sich um den Prozess der Identifizierung der relevantesten Variablen, die zur Vorhersagekraft eines Modells beitragen. 

Darüber hinaus kann es Ihnen bei der Bewertung der Modellleistung helfen, indem es zugrunde liegende Datenstrukturen aufdeckt, die sich auf Vorhersagen auswirken könnten. Durch iterative Erkundung können Sie ihre Modelle verfeinern, die Genauigkeit erhöhen und Robustheit gegen Überanpassung sicherstellen. 

Tools zur Datenexploration 

Der traditionelle manuelle Ansatz zur Datenexploration ist arbeitsintensiv und anfällig für menschliches Versagen. Als Reaktion auf diese Herausforderungen haben sich Datenwissenschaftler für automatisierte Datenexplorationstools entschieden. Diese hochentwickelten Tools nutzen Algorithmen und ML-Techniken, um Daten präziser und effizienter zu untersuchen. Sie können umfangreiche Datensätze verwalten und Erkenntnisse gewinnen, die einer manuellen Analyse entgehen könnten. 

Prominente Datenexplorationstools wie Astera haben den Explorationsprozess revolutioniert.  Astera ist eine allumfassende Datenverwaltungsplattform ohne Code, die darauf ausgelegt ist, die gesamte Datenreise zu rationalisieren. Von komplizierten Extraktionsprozessen über verschiedene Datenlandschaften bis hin zur sorgfältigen Datenaufbereitung und -integration – Astera bietet die Tools, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

 

Während Astera konzentriert sich auf die End-to-End-Datenverwaltung und ergänzt außerdem Visualisierungstools wie Power BI und Tableau für Visualisierung und Berichterstellung. Es stellt sicher, dass die Daten sauber und gut strukturiert sind, was für die Erstellung überzeugender Visualisierungen von entscheidender Bedeutung ist. Sie können verwenden Astera um Daten vorzubereiten und dann Power BI oder Tableau für eine detaillierte visuelle Analyse zu nutzen. Diese Kombination ermöglicht einen umfassenden Ansatz zur Datenexploration, der zu fundierteren Geschäftsentscheidungen und -strategien führt. 

Diese Tools beschleunigen den Datenexplorationsprozess und erhöhen seine Genauigkeit. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben können Sie sich auf die strategische Analyse und Entscheidungsfindung konzentrieren. Während sich der Bereich der Datenwissenschaft weiterentwickelt, werden diese Tools weiterhin eine entscheidende Rolle dabei spielen, das volle Potenzial der Datenexploration auszuschöpfen. 

Automatisierung der Datenexploration mit Astera 

Mithilfe der Datenexploration können Sie verschiedene Erkenntnisse innerhalb eines Datensatzes gewinnen. Mit den richtigen Werkzeugen wird der Prozess jedoch deutlich effizienter und effektiver. 

Ein Datenexplorationstool, das mit einem Echtzeit-Vorschau-zentrierten Design ausgestattet ist, ist der moderne Kompass für die Navigation in komplexen Datensätzen. Es rationalisiert den Prozess, indem es sofortigen Zugriff auf Datenvorschauen bietet, was das Verständnis der Struktur des Datensatzes erleichtert, aber auch bei der Überwachung der Datenintegrität hilft. 

Astera bietet: 

• Interaktives Datenraster: Agile Korrekturfunktionen, die eine praktische, sofortige Datenbereinigung und -anpassung ermöglichen. 
• Datenqualitätssicherung: Implementieren Sie umfassende Prüfungen und Regeln, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. 
• Rich-Data-Transformationen: Eine breite Palette von Transformationen zur Formung und Verfeinerung Ihrer Daten, um den Analyseanforderungen gerecht zu werden. 
• No-Code-Schnittstelle: Eine intuitive Point-and-Click-Umgebung, die die Datenvorbereitung demokratisiert und sie für Benutzer aller Erfahrungsstufen zugänglich macht. 
• Konnektoren für verschiedene Datenquellen: Nahtlose Integration mit verschiedenen lokalen und cloudbasierten Quellen, um eine reibungslose Datenextraktion und -konsolidierung zu gewährleisten. 
• Workflow-Automatisierung: Optimieren Sie den gesamten Datenvorbereitungsprozess, von der Integration bis zur Transformation, und sparen Sie wertvolle Zeit und Ressourcen. 

Astera schließt die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen und ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung, prädiktive Modellierung und letztendlich bessere Geschäftsergebnisse.  

Erleben Sie hautnah, wie AsteraDie KI-gestützte Datenextraktion und hochentwickelte Datenaufbereitung von kann Ihre Datenpipelines revolutionieren. Nehmen Sie an einer Live-Demo teil und beginnen Sie noch heute Ihre Reise zu einem nahtlosen, automatisierten und aufschlussreichen Datenmanagement!