Datenexploration: Unterschied zwischen den Versionen

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* '''Dimensionsreduktion''': Reduzierung der Anzahl der Variablen in einem Datensatz, um die Komplexität zu verringern und die Leistung von Modellen zu verbessern.
* '''Dimensionsreduktion''': Reduzierung der Anzahl der Variablen in einem Datensatz, um die Komplexität zu verringern und die Leistung von Modellen zu verbessern.


=== Werkzeuge für die Datenexploration ===
=== Prozess der Datenexploration ===
Die Datenexploration setzt häufig folgende Arbeitsschritte voraus:


* '''Python (mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)''': Eine vielseitige Programmiersprache mit umfangreichen Bibliotheken für die Datenanalyse und -visualisierung.
* Rohdaten aus einer Datenquelle einlesen
* '''R''': Eine statistische Programmiersprache mit starken Fähigkeiten in der Datenanalyse und -visualisierung.
* Daten anpassen, bereinigen oder vorauswerten.
* '''SQL''': Eine Abfragesprache für relationale Datenbanken, die zur Extraktion und Manipulation von Daten verwendet werden kann.
* Ergebnis visualisieren.
* '''Tableau, Power BI''': Business-Intelligence-Tools zur Erstellung interaktiver Dashboards und Visualisierungen.
 
=== Bedeutung für die Berufsschule ===
 
In vielen Berufen ist der Umgang mit Daten und deren Analyse von großer Bedeutung. Datenexploration ist eine grundlegende Fähigkeit, um Daten zu verstehen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.


=== Weiterführende Ressourcen ===
=== Weiterführende Ressourcen ===

Version vom 2. April 2025, 11:22 Uhr

Datenexploration

Die Datenexploration ist ein wichtiger Schritt in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen. Sie dient dazu, ein tiefes Verständnis von Datensätzen zu gewinnen, bevor man sie für weitere Analysen oder Modellierungen verwendet.

Ziele der Datenexploration

  • Verständnis der Datenstruktur: Erkennen von Datentypen, Beziehungen zwischen Variablen und der allgemeinen Organisation des Datensatzes.
  • Identifikation von Datenqualitätsproblemen: Auffinden von fehlenden Werten, Ausreißern, Inkonsistenzen und anderen Fehlern.
  • Entdeckung von Mustern und Trends: Aufdecken von Zusammenhängen, Korrelationen und anderen interessanten Strukturen in den Daten.
  • Generierung von Hypothesen: Formulierung von Annahmen, die durch weitere Analysen oder Experimente überprüft werden können.
  • Vorbereitung der Daten für maschinelles Lernen: Auswahl relevanter Merkmale, Transformation von Daten und Reduzierung der Dimensionalität.

Methoden der Datenexploration

  • Deskriptive Statistik: Berechnung von Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Verteilung.
  • Visualisierung: Erstellung von Diagrammen und Grafiken, um Datenmuster visuell darzustellen (z.B. Histogramme, Streudiagramme, Boxplots).
  • Datenbereinigung: Behebung von Datenqualitätsproblemen durch Entfernen oder Ersetzen von fehlerhaften Werten.
  • Feature Engineering: Erstellung neuer Merkmale aus vorhandenen Daten, um die Vorhersagekraft von Modellen zu verbessern.
  • Dimensionsreduktion: Reduzierung der Anzahl der Variablen in einem Datensatz, um die Komplexität zu verringern und die Leistung von Modellen zu verbessern.

Prozess der Datenexploration

Die Datenexploration setzt häufig folgende Arbeitsschritte voraus:

  • Rohdaten aus einer Datenquelle einlesen
  • Daten anpassen, bereinigen oder vorauswerten.
  • Ergebnis visualisieren.

Weiterführende Ressourcen

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