Was ist Datenvorverarbeitung? Definition, Bedeutung und Schritte

Wussten Sie, dass Datenwissenschaftler Geld ausgeben? um 60% ihrer Zeit für die Vorverarbeitung von Daten? Die Datenvorverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Analysen. In diesem Blog wird erläutert, warum die Datenvorverarbeitung unerlässlich ist, um Daten für eine umfassende Analyse geeignet zu machen.

Was ist Datenvorverarbeitung?

Datenvorverarbeitung ist der entscheidende erste Schritt bei der Datenanalyse. Damit können Sie Rohdaten in ein verständliches und nutzbares Format für die Analyse umwandeln. Es handelt sich um einen umfassenden Prozess, der sicherstellt, dass die Daten aufbereitet und für die nachfolgenden Untersuchungs-, Modellierungs- und Interpretationsphasen bereit sind.

Während vor der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen eine Datenvorverarbeitung durchgeführt werden muss, ist dies nicht der einzige Schritt, der der Analyse vorausgeht. So unterscheiden sich diese Schritte:

Datenbereinigung vs. Datenvorverarbeitung

Obwohl oft synonym verwendet, Datenreinigung und Datenvorverarbeitung sind nicht das Gleiche. Datenreinigung ist eine Teilmenge der Vorverarbeitung, die sich hauptsächlich mit der Identifizierung und Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen innerhalb des Datensatzes befasst. Andererseits ist Datenvorverarbeitung ein Oberbegriff, der Datenbereinigung und andere Prozesse wie Normalisierung, Transformation und Merkmalsextraktion umfasst, die für die Vorbereitung von Daten für die Analyse unerlässlich sind.

Datenexploration vs. Datenvorverarbeitung

Datenexploration ist wie Detektivarbeit, bei der man in den Daten nach Mustern, Anomalien und Erkenntnissen sucht. Dabei geht es darum, Fragen zu stellen und mithilfe visueller und quantitativer Methoden Antworten zu erhalten. Datenvorverarbeitungist jedoch die Grundlage, die eine solche Erkundung ermöglicht. Dabei geht es darum, Daten zu bereinigen, umzuwandeln und zu organisieren, um sie effektiv untersuchen und analysieren zu können, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenvorbereitung vs. Datenvorverarbeitung

Datenaufbereitung und Datenvorverarbeitung werden auch synonym verwendet, können aber unterschiedliche Bedeutungen haben. Die Datenvorbereitung kann eine umfassendere Kategorie sein, einschließlich Vorverarbeitung, Datenerfassung und Integration. Es umfasst den gesamten Prozess der Bereitstellung von Daten für die Analyse, von der Erfassung bis zur Eingabe in Analysetools. Die Datenvorverarbeitung ist zwar Teil der Vorbereitung, konzentriert sich jedoch speziell auf die Transformation und Aufbereitung der Daten vor der Analyse.

Warum ist die Datenvorverarbeitung wichtig?

Die Integrität der Datenanalyse hängt stark von der Qualität der Datenvorverarbeitung ab. Die Datenvorverarbeitung bestimmt die Verwendbarkeit und Interpretierbarkeit von Daten und legt den Grundstein für genaue Modelle für maschinelles Lernen und KI.

Fehler beseitigen

Reinigung ist eine zentrale Datenvorverarbeitungstechnik. Es ermöglicht Ihnen, Fehler zu beseitigen, fehlende Werte zuzurechnen und Inkonsistenzen zu beheben. Beispielsweise würde ein Kundendatensatz mit redundanten Einträgen aufgrund technischer Fehler einer Bereinigung unterzogen, um sicherzustellen, dass jeder Kundendatensatz eindeutig und genau dargestellt ist.

Daten vereinheitlichen

Normalisierung ist vergleichbar mit der Schaffung gleicher Wettbewerbsbedingungen, bei der unterschiedliche Maßnahmen auf einen einheitlichen Maßstab angepasst werden, was gerechte Vergleiche ermöglicht. Mithilfe der Normalisierung können Sie beispielsweise die Wertentwicklung von Aktien aus verschiedenen Ländern analysieren, obwohl die Aktienkurse in verschiedenen Währungen und Maßstäben verfügbar sind. Mit Normalisierungstechniken wie Min-Max können Sie alle Aktienkurse in eine gemeinsame Währung, beispielsweise USD, umrechnen und dann eine Min-Max-Skalierung anwenden, um die relative Performance von Aktien auf einer einheitlichen Skala zu vergleichen.

Verborgene Muster finden

Eine sorgfältige Vorverarbeitung kann verborgene Muster und Erkenntnisse aufdecken. Ein Marketingteam, das Social-Media-Daten analysiert, kann Spitzenzeiten der Interaktion identifizieren, die mit der Spam-Aktivität in Zusammenhang stehen. Wenn Sie jedoch Anomalien durch Datenbereinigung ausschließen, können Sie tatsächliche Zeiten mit Spitzeneinbindung ermitteln und Ihre Strategie optimieren.

Big-Data-Vorverarbeitung

Je größer und komplexer Datensätze werden, desto wichtiger wird die Vorverarbeitung. Big Data hat ein großes Volumen, ist heterogen und muss schnell verarbeitet werden. Durch die Vorverarbeitung werden rohe Big Data in ein saubereres, strukturierteres Format umgewandelt, wodurch Rauschen entfernt und die Verarbeitung erleichtert wird.

Ebenso sind fortschrittliche Techniken wie Parallelverarbeitung, verteiltes Rechnen und automatisierte Vorverarbeitungspipelines für die effektive Verarbeitung großer Datenmengen unverzichtbar.

So verarbeiten Sie Daten vor

Die Datenvorverarbeitung umfasst mehrere Schlüsselschritte, die Rohdaten in ein für die Analyse bereites Format umwandeln.

Datenprofilerstellung

Das Verständnis Ihrer Daten ist der erste Schritt bei der Vorverarbeitung. Bei der Datenprofilierung werden die Daten mithilfe zusammenfassender Statistiken und Verteilungen untersucht, um deren Struktur, Inhalt und Qualität zu verstehen. Dieser Schritt kann Muster, Anomalien und Korrelationen aufdecken, die für eine fundierte Vorverarbeitung entscheidend sind.

Beispiel: Ein Einzelhandelsmanager analysiert einen Datensatz von Kundenkäufen, um die durchschnittlichen Ausgaben, die häufigsten Artikel und die Kaufzeiten zu ermitteln und eine datengesteuerte Marketingstrategie zu entwickeln.

Datenbereinigung

Durch die Datenbereinigung werden beschädigte oder ungenaue Datensätze wie Fehler, Ausreißer, Duplikate und fehlende Werte erkannt und korrigiert. Methoden wie die Imputation fehlender Daten oder die Bereinigung auf Ausreißer tragen dazu bei, die Genauigkeit Ihres Datensatzes sicherzustellen.

Beispiel: Vertriebsleiter korrigieren falsch geschriebene Produktkategorien oder entfernen doppelte Datensätze in Verkaufsdaten.

Datenreduzierung

Ziel der Datenreduktion ist es, die Datenmenge bei gleichen oder ähnlichen Analyseergebnissen zu verringern. Techniken wie Dimensionsreduktion, Binning, Histogramme, Clustering und Hauptkomponentenanalyse können die Daten vereinfachen, ohne informative Muster und Trends zu verlieren.

Beispiel: Ein Forscher verwendet nur die relevantesten Merkmale einer Kundenbefragung, um Kaufgewohnheiten vorherzusagen, und nicht den gesamten Datensatz.

Datenumwandlung

Datentransformation hilft dabei, Daten für spezifische Anforderungen zu ändern. Es umfasst eine Vielzahl von Schritten wie unter anderem Aggregation, Normalisierung und Sortierung, die jeweils eine entscheidende Rolle beim Verständnis von Daten spielen.

Bei der Datenaggregation werden beispielsweise einzelne Datenpunkte zu einem konsolidierten Überblick zusammengeführt, etwa bei der Zusammenfassung monatlicher Verkaufszahlen. In ähnlicher Weise werden bei der Feature-Erstellung neue Variablen aus dem vorhandenen Datensatz erstellt, was dabei hilft, die intrinsischen Trends innerhalb der Daten effektiver zu erkennen.

Mithilfe der Datentransformation können auch neue Attribute innerhalb des Datensatzes erstellt werden. Mithilfe mathematischer Ausdrücke können Sie Postleitzahlen aus einer Adresse extrahieren und separat speichern oder neue Attribute aus vorhandenen Features erstellen.

Beispiel: Ein Gesundheitsdatenanalyst nutzt mathematische Ausdrücke, um mithilfe vorhandener Merkmale wie Größe und Gewicht neue Merkmale wie den Body-Mass-Index (BMI) zu erstellen.

Datenanreicherung

Das Anreichern von Daten mit zusätzlichen Quellen oder abgeleiteten Attributen kann für mehr Tiefe und Kontext sorgen. Dabei geht es darum, demografische Informationen in Kundendaten einzubeziehen oder Wetterdaten zu Verkaufszahlen hinzuzufügen, um saisonale Effekte zu berücksichtigen.

Beispiel: Ein Datenanalyst fügt den Verkaufsdaten eines Einzelhändlers Wetterdaten hinzu, um zu sehen, ob Wettermuster Kauftrends beeinflussen.

Datenvalidierung

Bevor Sie mit der Analyse fortfahren, ist es wichtig, die Integrität Ihrer Daten sicherzustellen. Bei der Datenvalidierung wird überprüft, ob die Daten bestimmte Kriterien wie Einschränkungen, Beziehungen und Bereiche erfüllen. Es hilft zu bestätigen, dass die Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind.

Beispiel: Ein Finanzmanager prüft, ob alle Einträge in einem Transaktionsdatensatz innerhalb der erwarteten Datumsbereiche und Transaktionsbeträge liegen.

Wie wird die Datenvorverarbeitung genutzt?

Sicherstellung hochwertiger Daten

Die Datenvorverarbeitung beeinflusst direkt die Genauigkeit der Analyse. Vorverarbeitete Daten, frei von irrelevantem Rauschen und Inkonsistenzen, ermöglichen es Modellen, wichtige Merkmale zu erkennen und daraus zu lernen, was die Vorhersagegenauigkeit und Entscheidungsfähigkeit verbessert.

Die Vorverarbeitung umfasst mehrere Aktivitäten, wie z. B. das Bereinigen von Daten, den Umgang mit fehlenden Werten, das Normalisieren oder Skalieren von Features, das Kodieren kategorialer Variablen und das Reduzieren der Dimensionalität. Jeder Schritt trägt dazu bei, den Datensatz zu verfeinern, damit die Algorithmen des maschinellen Lernens die Daten korrekt und effizient interpretieren können.

Beispielsweise stellt die Feature-Skalierung sicher, dass alle Eingabe-Features die gleiche Gewichtung haben, wodurch verhindert wird, dass ein einzelnes Feature die Ausgabe des Modells unverhältnismäßig beeinflusst. Ebenso ist die Codierung kategorialer Variablen in ein numerisches Format für einige Algorithmen, die nur numerische Daten als Eingabe verwenden, von entscheidender Bedeutung.

Verfeinerung der Modellgenauigkeit und -leistung

Durch die Vorverarbeitung von Daten beim maschinellen Lernen können wir viele Hindernisse beseitigen, die die Modellleistung beeinträchtigen können. Dies hilft uns, genauere, zuverlässigere und belastbarere Vorhersagen zu treffen.

Vorverarbeitung schützt davor Überanpassung, wo ein Modell andernfalls das Rauschen als Teil des Signals internalisieren könnte, was seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neue Daten beeinträchtigen würde. Techniken wie Normalisierung und Feature-Skalierung fördern die Anpassungsfähigkeit eines Modells.

Feature Engineering, ein wesentlicher Aspekt der Modellentwicklung, wird durch die Vorverarbeitung erheblich erleichtert. Es ermöglicht innovative Funktionen aus vorhandenen Daten und verfeinert die Modellleistung.

Es gibt beispielsweise einen medizinischen Umfragedatensatz mit Hunderten von Funktionen. Durch die Datenvorverarbeitung, insbesondere die Merkmalsauswahl, können Sie die relevantesten Merkmale – wie Alter, Symptome und Krankengeschichte – genau bestimmen, die für die Vorhersage einer Krankheit von entscheidender Bedeutung sind. Dadurch werden weniger wichtige Details wie die Lieblingsfarbe eines Patienten verworfen, wodurch die Genauigkeit des Vorhersagemodells verbessert wird, ohne dass die Originaldaten verändert werden.

Beschleunigen Sie den Lernprozess und die Modellzuverlässigkeit

Auch die Effizienz des Trainingsprozesses profitiert immens von der Vorverarbeitung. Algorithmen können Muster in sauberen Daten schneller erkennen und so den Zeit-, Arbeits- und Energieaufwand für das Training des Algorithmus reduzieren. All dies sind wichtige Überlegungen in Big-Data-Umgebungen.

Darüber hinaus hängt die Zuverlässigkeit der durch KI und maschinelles Lernen gewonnenen Erkenntnisse von der Präzision der Vorverarbeitung ab. Es stellt sicher, dass die Dateneingabe in Modelle vertrauenswürdig ist und ermöglicht zuverlässige und umsetzbare Vorhersagen.

Datenvorverarbeitungstechniken

Datenvorverarbeitungstechniken helfen Ihnen bei der Feinabstimmung von Daten für Modelle des maschinellen Lernens oder statistische Analysen. So helfen diese Techniken bei der Vorverarbeitung von Daten:

Datenimputation

Fehlende Daten können die Analyse verzerren und zu ungenauen Modellen führen. Zu den Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten gehören die Imputation (Ergänzung fehlender Werte mit statistischen Maßen wie Mittelwert oder Median) oder die Verwendung von Algorithmen, die mit fehlenden Daten umgehen können, wie etwa Random Forests.

Reduzieren Sie verrauschte Daten

Verrauschte Daten können aussagekräftige Muster verschleiern. Techniken wie Glätten (unter Verwendung gleitender Mittelwerte) und Filtern (Anwenden von Algorithmen zum Entfernen von Rauschen) tragen zur Klärung des Signals in Daten bei. Beispielsweise kann ein gleitender Durchschnitt kurzfristige Schwankungen glätten und längerfristige Trends hervorheben.

Identifizieren und entfernen Sie Duplikate

Doppelte Daten können die Analyse verzerren und zu verzerrten Ergebnissen führen. Die Erkennung kann so einfach sein wie die Suche nach identischen Datensätzen oder so komplex wie die Identifizierung von Beinahe-Duplikaten mithilfe von Fuzzy-Matching. Durch das Entfernen wird sichergestellt, dass jeder Datenpunkt einzigartig ist und die Integrität Ihres Datensatzes gewahrt bleibt.

Feature-Entwicklung

Durch die Erstellung neuer Funktionen aus vorhandenen Daten können tiefgreifende Erkenntnisse gewonnen werden. Dieser Prozess kann die Kombination zweier Variablen umfassen, um eine neue zu erstellen, beispielsweise die Berechnung des Body-Mass-Index aus Gewicht und Größe oder die Extraktion von Datenteilen (z. B. dem Wochentag) für die Zeitreihenanalyse.

Feature-Skalierung oder Normalisierung

Durch die Skalierung von Features auf einen einheitlichen Bereich wird sichergestellt, dass aufgrund der Skalierung kein einzelnes Feature das Modell dominiert. Zu den Methoden gehören die Min-Max-Skalierung, die das Merkmal auf einen festen Bereich, normalerweise 0 bis 1, neu skaliert, oder die Standardisierung, die das Merkmal mit Einheitsvarianz auf Null zentriert.

Reduzierung der Dimensionalität

Techniken zur Dimensionsreduzierung wie die Hauptkomponentenanalyse verringern die betrachteten Variablen und vereinfachen so das Modell, ohne dass wesentliche Informationen verloren gehen. Diese Methode kann die Modellleistung verbessern und die Rechenkomplexität verringern.

Diskretisierung

Durch die Konvertierung kontinuierlicher Features in diskrete Abschnitte können die Daten besser verwaltet werden und die Modellleistung verbessert werden. Beispielsweise kann das Alter in Kategorien wie „18–25“, „26–35“ usw. eingeteilt werden, um die Analyse zu vereinfachen und Generationentrends aufzudecken.

Feature-Codierung

Kategoriale Datenkodierungsmethoden, wie z. B. One-Hot- oder Label-Kodierung, konvertieren kategoriale Variablen für das Modelltraining in numerische Form. Die Kodierung ist für Algorithmen, die eine numerische Eingabe erfordern, von wesentlicher Bedeutung.

Tools zur Datenvorverarbeitung

Datenvorverarbeitungstools vereinfachen die Interaktion mit umfangreichen Daten und erleichtern die Formung und Verfeinerung komplexer Daten. Einige Datenvorverarbeitungstools, die diese Transformation ermöglichen, sind:

• Pandas: Diese Python-Bibliothek bietet eine breite Palette von Funktionen für den Umgang mit Daten und eignet sich daher ideal zum Bereinigen, Filtern und Aggregieren großer Datensätze.
• Scikit-lernen: Scikit-learn ist für alles gerüstet, von der Feature-Skalierung bis zur Kodierung kategorialer Variablen, und stellt sicher, dass Ihre Daten für die Modellierung in bester Verfassung sind.
• ÖffnenVerfeinern: OpenRefine wurde für die Herausforderungen unordentlicher Daten entwickelt und ist ein eigenständiges Tool, das Daten bereinigt und transformiert. Dies ist nützlich für die Standardisierung von Datenformaten und die Anreicherung von Datensätzen mit Informationen aus externen Quellen.

Automatisierte Datenvorverarbeitungstools ermöglichen es Ihnen, sich auf die Ableitung von Erkenntnissen zu konzentrieren, anstatt sich mit der Datenaufbereitung zu befassen.

Die Datenvorverarbeitung stellt sicher, dass Rohdaten für die Analyse bereit sind und ermöglicht Ihnen die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse. Allerdings sind technische Fähigkeiten, Fachwissen und strategische Entscheidungsfindung erforderlich, um den Grundstein für genaue und zuverlässige Analysen zu legen.

 Wie Astera Optimiert die Datenvorverarbeitung mithilfe von No-Code

Asteraist die No-Code-Lösung revolutioniert die Datenvorverarbeitung, indem es die traditionellen Hürden von technischem Fachwissen und umfangreicher Codierung beseitigt. Das Tool verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionen, die komplexe Datenintegrationsaufgaben vereinfacht. Dieser No-Code-Ansatz vereinfacht die Integration und Kuratierung von Daten, beschleunigt den Prozess und verbessert die Datenqualität durch die konsistente Identifizierung von Anomalien und Mustern.

Die Vorteile AsteraDie No-Code-Plattform von ist vielfältig:

• Schnelligkeit: Beschleunigen Sie den Datenaufbereitungsprozess und liefern Sie schnellere Erkenntnisse.
• Genauigkeit: Minimieren Sie menschliche Fehler durch automatisierte Datenextraktion und -transformation.
• Kosteneffizienz: Reduzieren Sie den Bedarf an Fachpersonal und Schulungen.
• Agilität: Passen Sie sich mit flexiblen Tools schnell an sich ändernde Datenanforderungen an.
• Skalierbarkeit: Bewältigen Sie mühelos wachsende Datenmengen und -komplexität.

AsteraDie benutzerfreundliche Plattform von 's demokratisiert den Datenaufbereitungsprozess und ermöglicht es Ihnen, die Datenerfassung, -bereinigung, -transformation und -organisation unabhängig von technischem Fachwissen zu automatisieren. Astera bietet erhebliche Zeit- und Arbeitseinsparungen und ist damit eine herausragende Wahl unter den Datenvorverarbeitungstools.

Sind Sie bereit, Ihren Datenvorverarbeitungs-Workflow zu transformieren? Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Datenverwaltung ohne Code und erschließen Sie das Potenzial Ihrer Daten.

Erleben Sie die Kraft von Astera's No-Code-Plattform aus erster Hand, indem Sie sich für a anmelden 14-Tage kostenlose Testversion und machen Sie den ersten Schritt in Richtung einer optimierten Datenvorverarbeitung.