Was ist Datenvorbereitung? + 9 Schritte für eine effektive Datenvorbereitung

 Eine Umfrage von ergab, dass 76 % der Datenwissenschaftler die Datenvorbereitung als den am wenigsten bevorzugten Teil ihrer Arbeit betrachten. Dies kann daran liegen, dass die Datenvorbereitung eine komplexe und zeitintensive Aufgabe sein kann, die Stunden, Tage und manchmal sogar Wochen ihrer wertvollen Zeit in Anspruch nimmt.

Es ist jedoch auch notwendig, Rohdaten für die Analyse und Nutzung bereitzustellen und dabei zu helfen, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Wie können Sie also Daten vorbereiten, ohne mehrere Stunden aufzuwenden? Gerangel Es? Lesen Sie weiter, um mehr in unserem umfassenden Leitfaden zur Datenvorbereitung zu erfahren.

Was ist Datenvorbereitung? 

Datenaufbereitung (auch bekannt als Datenvorbereitung) ist das Wesentliche Prozess der Verfeinerung von Rohdaten, um sie für die Analyse und Verarbeitung geeignet zu machen. Rohdaten, die mit Fehlern, Duplikaten und fehlenden Werten gefüllt sind, haben Auswirkungen Datenqualität und letztendlich datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Die Datenvorbereitung ist von entscheidender Bedeutung, da sie in einem maschinellen Lernprojekt bis zu 80 % der Zeit in Anspruch nehmen kann. Um diesen Prozess zu rationalisieren und zu optimieren, ist der Einsatz spezieller Datenaufbereitungstools unerlässlich.

Laut Umfragen von Anaconda und Forbes geben Datenwissenschaftler Geld aus 45-60 % ihrer Zeit Sammeln, Organisieren und Aufbereiten von Daten, mit Datenbereinigung verantwortlich für mehr als ein Viertel ihres Tages. Dadurch wird wertvolle Zeit von ihren Kernaufgaben wie Modellauswahl, Schulung und Bereitstellung verschwendet. Daher bezweifeln viele, dass es sinnvoll ist, hochqualifizierte Datenwissenschaftler damit zu beauftragen, das Äquivalent einer digitalen Hausmeisterarbeit zu übernehmen. 

[Herausforderungen bei der Datenvorbereitung über Statista] 

Warum ist eine Datenvorbereitung notwendig? ?

Rohdaten sind chaotisch, unvollständig und inkonsistent. Darüber hinaus ist es über verschiedene Quellen, Formate und Typen verteilt. DDie ata-Vorbereitung hilft Unternehmen durch: 

Extrahieren unstrukturierter Daten 

Die Datenaufbereitung ist unerlässlich für Extrahieren von Daten aus unstrukturierten Quellen B. PDFs, .TXT, .CSV usw. Bei der Datenvorbereitung geht es darum, unstrukturierte Daten in ein Format umzuwandeln, das für die Analyse und die Erschließung von Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen geeignet ist.  

Durch die Datenaufbereitung können Sie beispielsweise Finanzdaten aus PDFs und CSV-Dateien extrahieren, um Trends und Muster bei Einnahmen, Ausgaben und Gewinnen zu analysieren. Durch die Umwandlung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format ermöglicht die Datenvorbereitung eine umfassende Datenanalyse, die verborgene Erkenntnisse und Chancen aufdecken kann. 

Verbesserung der Datenqualität 

Die Datenvorbereitung verbessert die Datenqualität durch die Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen, fehlenden Werten, Ausreißern und mehr. Außerdem validiert und verifiziert es die Daten, um ihre Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. Zum Beispiel effektiv Datenqualitätsmanagement kann ungenaue Analysen verhindern, indem doppelte Einträge von einem Kunden entfernt werden Datenbank. 

Wert steigern  

Die Datenaufbereitung steigert den Wert der Daten durch die Einbeziehung zusätzlicher Informationen wie Geolokalisierung, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung. Es hilft auch dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, um einen zusammenhängenden Überblick zu schaffen. Beispielsweise kann ein Datenwert die Kundenzufriedenheit aufzeigen, indem Sentimentanalyse-Scores zu Feedback-Kommentaren hinzugefügt werden. 

Erleichterung der Datenanalyse 

Die Datenvorbereitung erleichtert die Datenanalyse, indem sie Daten in ein konsistentes Format umwandelt, das mit Analysetools und -anwendungen kompatibel ist. Es hilft auch dabei, Muster, Trends, Korrelationen und andere Erkenntnisse zu entdecken. Beispielsweise kann die Datenanalyse die Zeitreihenanalyse vereinfachen, indem sie verschiedene Datumsformate in eine standardisierte Struktur umwandelt. 

Verbesserung des Datenverbrauchs 

Durch die Datenaufbereitung werden Daten besser nutzbar, indem Metadaten und Dokumentation bereitgestellt werden, die Transparenz und Benutzerfreundlichkeit gewährleisten. Es gibt auch Daten weiter APIs, Webdienste, Dateien oder Datenbanken, um sie für verschiedene Benutzer und Anwendungen zugänglich zu machen. Beispielsweise kann der Datenverbrauch das Benutzerverständnis verbessern, indem eine Datendokumentation bereitgestellt wird, die den Ursprung und die Definitionen jedes Felds detailliert beschreibt.

Nachdem Sie nun die Bedeutung sauberer, gesunder Daten verstanden haben, wollen wir uns direkt damit befassen, wie Sie und Ihr Team Daten aufbereiten können.

9 Schritte zur Vorbereitung wichtiger Daten  

Schritt 1: Ziele und Anforderungen definieren 

Sie müssen mit der Datenvorbereitung beginnen, indem Sie Ihre Ziele und Anforderungen für das Datenanalyseprojekt definieren. Stellen Sie sich folgende Fragen: 

• Was ist Zweck und Umfang des Datenanalyseprojekts? 
• Was sind die wichtigsten Fragen oder Hypothesen, die Sie anhand der Daten testen oder untersuchen möchten? 
• Wer sind die vorgesehenen Nutzer und Konsumenten der Datenanalyseergebnisse? Was sind ihre Rollen und Verantwortlichkeiten? 
• Auf welche Datenquellen, Formate und Typen müssen Sie zugreifen und diese analysieren? 
• Welche Qualitäts-, Genauigkeits-, Vollständigkeits-, Aktualitäts- und Relevanzkriterien müssen Sie für die Daten erfüllen? 
• Welche ethischen, rechtlichen und regulatorischen Implikationen und Einschränkungen müssen Sie berücksichtigen? 

Die Beantwortung dieser Fragen kann Ihnen helfen, die Ziele, den Umfang und die Anforderungen Ihres Datenanalyseprojekts zu klären und die potenziellen Herausforderungen, Risiken und Chancen zu identifizieren, denen Sie dabei begegnen könnten. 

Schritt 2: Daten sammeln 

Als Nächstes müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, z. B. Dateien, Datenbanken, Webseiten, sozialen Medien und mehr. Nutzen Sie zuverlässige und vertrauenswürdige Datenquellen, um hochwertige und relevante Daten für Ihre Analyse bereitzustellen.  

Fühlen Sie sich frei, geeignete Tools und Methoden zu nutzen, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu erfassen, wie z. B. Web Scraping, APIs, Datenbanken, Dateien usw. 

Das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen hilft Ihnen, ein umfassenderes und genaueres Verständnis Ihres Geschäftsproblems zu erlangen. Verschiedene Quellen können unterschiedliche Arten von Daten liefern, beispielsweise quantitative oder qualitative, strukturierte oder unstrukturierte oder primäre oder sekundäre. 

Darüber hinaus hilft Ihnen das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen, Verzerrungen zu reduzieren und die Zuverlässigkeit und Validität Ihrer Daten zu erhöhen. Gleichzeitig hilft Ihnen das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen, neue Chancen und potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Sie können Einblicke in Markttrends, Branchenleistung, Kundenverhalten und Wettbewerbsstrategien gewinnen.  

Schritt 3: Daten integrieren und kombinieren 

Datenintegration bedeutet, Daten aus verschiedenen Quellen oder Dimensionen zu kombinieren, um eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zu erstellen. Es hilft Ihnen, Ihre Daten zusammenzuführen, um einen umfassenden und einheitlichen Datensatz zu erstellen. 

Datenintegrationstools können Operationen wie Verkettung, Vereinigung, Schnittmenge, Differenz, Verknüpfung usw. ausführen. Sie können auch verschiedene Arten von Datenschemata oder -strukturen verarbeiten. 

Bei der Integration und Kombination von Daten müssen Sie jedoch mehrere wichtige Vorgehensweisen berücksichtigen. Zunächst müssen Sie ein gemeinsames Standardformat und eine gemeinsame Standardstruktur zum Speichern und Organisieren Ihrer Daten verwenden. Formate wie CSV, JSON oder XML sorgen für Konsistenz und machen Daten zugänglicher und verständlicher.  

Sie müssen außerdem Ihre Datenspeicherung und -verwaltung mithilfe von Optionen wie Cloud-Speicher usw. zentralisieren Data Warehouseoder ein Datensee. Eine zentralisierte Plattform optimiert den Datenzugriff, gewährleistet Datenkonsistenz und vereinfacht die Datenverwaltung.  

Darüber hinaus müssen Sie für Sicherheit und Zuverlässigkeit sorgen Datenmanagement Verfahren. Setzen Sie robuste Maßnahmen wie Verschlüsselung, Authentifizierung, Autorisierung, Sicherung, Wiederherstellung und Prüfmechanismen ein. Die Verschlüsselung schützt Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, während Authentifizierung und Autorisierung den Zugriff auf vertrauliche Informationen steuern.  

Schritt 4: Profilerstellung der Daten 

Datenprofilierung ist der Prozess der Untersuchung eines Datensatzes, um ein tiefgreifendes Verständnis seiner Eigenschaften, Qualität, Struktur und seines Inhalts zu erlangen. Es hilft Benutzern, Datenqualitätsstandards innerhalb eines organisatorischen Rahmens einzuhalten. Im Kern trägt die Datenprofilerstellung dazu bei, sicherzustellen, dass Datenspalten Standarddatentypen entsprechen, und verleiht dem Datensatz so eine zusätzliche Präzisionsebene.  

Letztendlich hilft die Datenprofilerstellung dabei, Einblicke in die Einheitlichkeit der Daten oder eventuell vorhandene Diskrepanzen, einschließlich Nullwerte, zu gewinnen. Zunächst müssen Sie die Quelldaten überprüfen, auf Fehler, Inkonsistenzen und Anomalien prüfen und die Struktur, den Inhalt und die Beziehungen von Dateien, Datenbanken und Webseiten verstehen. 

Darüber hinaus müssen Sie Aspekte prüfen wie:

• Vollständigkeit.
• Richtigkeit.
• Konsistenz.
• Gültigkeit.
• Aktualität.

Erstellen Sie ein umfassendes Datenprofil, indem Sie Quelldatendetails zusammenfassen, Metadaten, Statistiken, Definitionen, Beschreibungen und Quellen einbeziehen und Formate, Typen, Verteilungen, Häufigkeiten, Bereiche, Ausreißer und Anomalien dokumentieren. 

Schritt 5: Daten erkunden 

Unter Datenexploration versteht man den Prozess, sich mit Ihren Daten vertraut zu machen und deren Eigenschaften, Muster, Trends, Ausreißer und Anomalien zu entdecken. Mithilfe der Datenexploration können Sie Ihre Daten besser verstehen und deren Qualität und Eignung für Ihre Analyseziele beurteilen.  

Während Sie die Daten untersuchen, müssen Sie Datentypen, Formate und Strukturen in Ihrem Datensatz identifizieren und kategorisieren. Als Nächstes müssen Sie einen Überblick über die deskriptive Statistik geben und dabei Maße wie Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung für jede relevante numerische Variable notieren. 

Mithilfe von Visualisierungen wie Histogrammen, Boxplots und Streudiagrammen können Sie Einblicke in Datenverteilungen und zugrunde liegende Beziehungen und Muster gewinnen. Sie können auch fortgeschrittenere Methoden wie Clustering, Dimensionsreduktion und Assoziationsregeln verwenden, um verborgene Trends aufzudecken, Korrelationen zu identifizieren, Ausreißer hervorzuheben und Anomalien aufzudecken. Ebenso wichtig ist es zu bewerten, wie relevant die Daten für das sind, was Sie lernen möchten.  

Schritt 6: Daten transformieren 

Datentransformation Konvertiert Daten von einem Format, einer Struktur oder einem Wert in ein anderes und spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenvorbereitung, indem es Daten zugänglicher und für die Analyse geeigneter macht.  

Durch die Datentransformation werden Quelldaten besser mit dem Zielsystem und der Zielanwendung kompatibel, sodass sie einfacher analysiert und genutzt werden können. Es gibt verschiedene Techniken zum Transformieren von Daten, wie z. B. Normalisierung, Aggregation und Filterung – und wie Sie diese Transformationen anwenden, hängt vom Anwendungsfall ab.  

Beispielsweise kann Ihnen die Datennormalisierung in einem Verkaufsdatensatz dabei helfen, die Preise auf eine gemeinsame Währung zu standardisieren. Gleichzeitig werden Zahlungsmethoden in einheitliche Formate kategorisiert, beispielsweise durch die Änderung von „CC“, „Visa“ oder „MasterCard“ in „Kreditkarte“.  

Schritt 7: Daten anreichern  

Unter Datenanreicherung versteht man den Prozess der Verfeinerung, Verbesserung und Erweiterung eines Datensatzes durch das Hinzufügen neuer Funktionen oder Spalten. Es trägt dazu bei, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Rohdaten zu verbessern. Datenteams reichern Daten an, indem sie neue und ergänzende Informationen hinzufügen und die Informationen anhand von Drittquellen überprüfen. 

• Hängen Sie Daten an, indem Sie mehrere Datenquellen, einschließlich CRM-, Finanz- und Marketingdaten, kombinieren, um einen umfassenden Datensatz zu erstellen, der eine ganzheitliche Ansicht bietet. Diese Anreicherungstechnik umfasst auch die Integration von Daten Dritter, beispielsweise demografischen Daten, um die Erkenntnisse zu verbessern. 
• Segmentieren Sie Daten, indem Sie Entitäten wie Kunden oder Produkte auf der Grundlage gemeinsamer Attribute gruppieren und Standardvariablen wie Alter und Geschlecht verwenden, um diese Entitäten zu kategorisieren und zu beschreiben. 
• Entwickeln Sie neue Funktionen oder zusätzliche Felder, indem Sie sie aus vorhandenen Daten ableiten. Sie können beispielsweise das Alter des Kunden anhand seines Geburtsdatums berechnen. 
• Beheben Sie fehlende Werte, indem Sie sie anhand der verfügbaren Daten schätzen. Sie können beispielsweise fehlende Verkaufszahlen berechnen, indem Sie auf historische Trends zurückgreifen. 
• Identifizieren Sie Entitäten wie Namen und Adressen in unstrukturierten Textdaten und extrahieren Sie verwertbare Informationen aus Texten ohne feste Struktur. 
• Weisen Sie unstrukturierten Textdaten wie Produktbeschreibungen bestimmte Kategorien zu oder kategorisieren Sie Kundenfeedback, um Analysen zu ermöglichen und Erkenntnisse zu gewinnen. 
• Nutzen Sie verschiedene Anreicherungstechniken, um Ihre Daten mit zusätzlichen Informationen oder Kontext anzureichern, z. B. Geokodierung, Stimmungsanalyse, Entitätserkennung, Themenmodellierung usw. 
• Verwenden Sie Bereinigungstechniken, um Fehler oder Inkonsistenzen in Ihren Daten zu entfernen oder zu korrigieren, z. B. Duplikate, Ausreißer, fehlende Werte, Tippfehler, Formatierungsprobleme usw. 
• Verwenden Sie Validierungstechniken, um die Richtigkeit oder Vollständigkeit Ihrer Daten zu überprüfen oder zu bestätigen, wie z. B. Prüfsummen, Regeln, Einschränkungen, Tests usw. 

Schritt 8: Daten validieren  

Um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen, müssen Sie Leistung erbringen Datenvalidierung bevor die Daten für den Verbrauch finalisiert werden. Durch die Datenvalidierung können Sie Daten anhand vordefinierter Regeln und Kriterien überprüfen, die Ihren Anforderungen, Standards und Vorschriften entsprechen. Die folgenden Schritte können Ihnen dabei helfen, die Datenvalidierung effektiv durchzuführen: 

• Analysieren Sie die Daten, um ihre Eigenschaften wie Datentypen, Bereiche und Verteilungen zu verstehen. Identifizieren Sie potenzielle Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer oder Inkonsistenzen. 
• Wählen Sie zur Validierung eine repräsentative Stichprobe aus dem Datensatz aus. Dieser Schritt ist bei großen Datensätzen von Vorteil, da er die Verarbeitungslast reduziert. 
• Wenden Sie die vordefinierten Validierungsregeln auf die Stichprobendaten an. Regeln können Formatprüfungen, Bereichsvalidierungen oder feldübergreifende Validierungen umfassen. 
• Identifizieren Sie Datensätze, die die Validierungsregeln nicht erfüllen. Notieren Sie die Art der Fehler und Inkonsistenzen zur weiteren Analyse. 
• Korrigieren Sie identifizierte Fehler, indem Sie Daten nach Bedarf bereinigen, transformieren oder imputieren. Es ist wichtig, einen Prüfpfad über die während dieses Prozesses vorgenommenen Änderungen zu führen. 
• Automatisieren Sie Datenvalidierungsprozesse, um wann immer möglich eine konsistente und kontinuierliche Aufrechterhaltung der Datenqualität sicherzustellen. 

Schritt 9: Daten dokumentieren und teilen 

Schließlich müssen Sie Metadaten und Dokumentation für Ihre Daten bereitstellen, z. B. Definitionen, Beschreibungen, Quellen, Formate und Typen. Ihre Daten sollten vor der Nutzung für andere Benutzer oder Anwendungen zugänglich und nutzbar sein. 

• Verwenden Sie Metadatenstandards und -formate, um Metadaten für Ihre Daten bereitzustellen, z. B. Dublin Core, Schema.org, JSON-LD usw. 
• Nutzen Sie Dokumentationstools und -methoden, um Ihre Daten zu dokumentieren, z. B. README-Dateien, Kommentare, Anmerkungen usw. 
• Nutzen Sie Datenkatalog-Tools und -Plattformen, um Ihre Daten und Metadaten zu organisieren und zu verwalten. 
• Nutzen Sie Tools und Methoden zur Datenfreigabe, um Ihre Daten für andere Benutzer oder Anwendungen verfügbar und zugänglich zu machen, z. B. APIs, Webdienste, Dateien, Datenbanken usw. 

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Die Datenvorbereitung ist ein wichtiger Schritt im Datenanalyseprozess, da sie die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten für die Modellierung und Entscheidungsfindung gewährleistet. Organisationen benötigen jedoch ein Tool, das die Datenaufbereitung vereinfacht.

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