5 Schritte zur erfolgreichen explorativen Datenanalyse

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein wichtiger Schritt im datenwissenschaftlichen Prozess. Dabei werden die wichtigsten Merkmale eines Datensatzes zusammengefasst, oft unter Verwendung visueller Methoden. EDA ist unerlässlich, denn sie hilft Datenwissenschaftlern, die Daten zu verstehen, mit denen sie arbeiten, Muster zu erkennen, Anomalien zu entdecken, Hypothesen zu testen und Annahmen zu überprüfen. Die Beherrschung von EDA ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen und effektive Vorhersagemodelle zu erstellen. In diesem Blogbeitrag werden fünf wichtige Schritte zur Beherrschung von EDA erläutert.

Schritt 1: Verständnis für Ihre Daten

Der erste Schritt zur Beherrschung von EDA besteht darin, Ihre Daten gründlich zu verstehen. Dazu müssen Sie die Art der Daten, mit denen Sie arbeiten, ihre Struktur und den Kontext, in dem sie gesammelt wurden, kennen.

1.1 Datentypen und Strukturen

Das Verständnis für die verschiedenen Datentypen ist von grundlegender Bedeutung. Daten können in numerische (kontinuierliche oder diskrete), kategorische (nominale oder ordinale) und Zeitreihendaten unterteilt werden. Jeder Typ erfordert unterschiedliche Analysetechniken und Visualisierungen. Machen Sie sich mit Datenstrukturen wie Arrays, Datenrahmen und Matrizen vertraut, die üblicherweise zum Speichern von Daten in verschiedenen Programmierumgebungen wie Python (mit Bibliotheken wie Pandas und NumPy) und R verwendet werden.

1.2 Kontext und Quelle der Daten

Das Verständnis des Kontexts und der Quelle der Daten hilft, den Sinn der Daten zu verstehen. Stellen Sie Fragen wie: Wie wurden die Daten erhoben? Was sind die Variablen? In welchem Zeitrahmen wurden die Daten erhoben? Das Verständnis dieser Aspekte hilft, mögliche Verzerrungen oder Einschränkungen in den Daten zu erkennen.

1.3 Dokumentation der Daten

Prüfen Sie, ob den Daten Dokumentationen oder Metadaten beigefügt sind. Metadaten enthalten oft Informationen über die Datenfelder, Datentypen und alle angewandten Vorverarbeitungsschritte. Dies kann von unschätzbarem Wert sein, um zu verstehen, wie die Daten zu behandeln und zu analysieren sind.

Schritt 2: Datenbereinigung und Vorverarbeitung

Sobald Sie Ihre Daten gut verstehen, besteht der nächste Schritt darin, sie zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da Rohdaten oft unübersichtlich sind und Fehler oder Unstimmigkeiten enthalten können, die beseitigt werden müssen, bevor eine sinnvolle Analyse durchgeführt werden kann.

2.1 Umgang mit fehlenden Werten

Fehlende Werte sind in Datensätzen häufig anzutreffen und können auf verschiedene Weise behandelt werden:

• Löschung: Entfernen Sie Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten, wenn sie unbedeutend sind.
• Imputation: Das Auffüllen fehlender Werte mit Methoden wie Mittelwert, Median, Modus oder ausgefeilteren Techniken wie der KNN-Imputation (k-nearest neighbors).
• Vorhersage: Verwendung von Modellen zur Vorhersage der fehlenden Werte auf der Grundlage anderer verfügbarer Daten.

2.2 Entfernen von Duplikaten

Doppelte Datensätze können deine Analyse verfälschen. Das Erkennen und Entfernen von doppelten Datensätzen hilft dabei, die Integrität deines Datensatzes zu erhalten.

2.3 Transformation von Daten

Bei der Datenumwandlung werden die Daten in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt. Dies kann Folgendes beinhalten:

• Normalisierung/Standardisierung: Skalierung numerischer Daten auf einen gemeinsamen Bereich oder eine gemeinsame Verteilung.
• Kodierung kategorischer Variablen: Konvertierung kategorischer Variablen in numerische Formate unter Verwendung von One-Hot- oder Label-Codierungstechniken.
• Datum/Zeit-Konvertierung: Parsing und Konvertierung von Datum-Zeit-Feldern in geeignete Formate für die Zeitreihenanalyse.

2.4 Erkennung und Behandlung von Ausreißern

Ausreißer können die Ergebnisse Ihrer Analyse erheblich beeinträchtigen. Es ist wichtig, Ausreißer durch visuelle Methoden wie Boxplots oder statistische Methoden wie Z-Scores zu identifizieren und zu entscheiden, wie sie behandelt werden sollen (Entfernung, Transformation oder Untersuchung).

Schritt 3: Univariate Analyse

Die univariate Analyse konzentriert sich darauf, jede Variable im Datensatz einzeln zu verstehen. Dieser Schritt hilft dabei, die Verteilung, die zentrale Tendenz und die Streuung der einzelnen Variablen zu ermitteln.

3.1 Deskriptive Statistik

Berechnen Sie grundlegende deskriptive Statistiken für numerische Variablen, einschließlich Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung und Varianz. Berechnen Sie für kategoriale Variablen die Häufigkeit und den Modus.

3.2 Visualisierungen

Visualisierungen sind leistungsstarke Werkzeuge in der EDA. Zu den gängigen Visualisierungen für univariate Analysen gehören:

• Histogramme: Zum Verständnis der Verteilung von numerischen Variablen.
• Box Plots: Um Ausreißer zu identifizieren und die Streuung der Daten zu verstehen.
• Balkendiagramme: Für Häufigkeitsauszählungen von kategorischen Variablen.
• Kreisdiagramme: Zur Visualisierung des Anteils von Kategorien innerhalb einer Variablen.

3.3 Identifizieren von Mustern

Suchen Sie nach Mustern und Erkenntnissen in den Daten. Sie könnten beispielsweise feststellen, dass eine bestimmte numerische Variable rechtsschief ist, was auf das Vorhandensein von Ausreißern oder eine nicht-normale Verteilung hinweist.

Schritt 4: Bivariate und multivariate Analyse

Bei der bivariaten und multivariaten Analyse werden die Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen untersucht. Dieser Schritt hilft, die Korrelationen, Abhängigkeiten und Wechselwirkungen der Daten zu verstehen.

4.1 Bivariate Analyse

Die bivariate Analyse konzentriert sich auf die Beziehung zwischen zwei Variablen. Zu den Techniken gehören:

• Scatter Plots: Zur Visualisierung der Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen.
• Korrelationsmatrix: Zur Berechnung und Visualisierung der Korrelationskoeffizienten zwischen numerischen Variablen.
• Kreuztabellierung und Chi-Quadrat-Test: Zur Untersuchung der Beziehungen zwischen kategorialen Variablen.
• Box Plots und Violin Plots: Zum Vergleich von Verteilungen einer numerischen Variable über verschiedene Kategorien.

4.2 Multivariate Analyse

Die multivariate Analyse umfasst mehr als zwei Variablen. Zu den Techniken gehören:

• Paar-Diagramme: Zur Visualisierung von Beziehungen zwischen allen Paaren von numerischen Variablen.
• Heatmaps: Zur Visualisierung von Korrelationen und Interaktionen zwischen mehreren Variablen.
• Principal Component Analysis (PCA): Zur Reduzierung der Dimensionalität und zur Identifizierung der wichtigsten Variablen.
• Clustering: Identifizierung von Gruppen oder Clustern innerhalb der Daten mit Techniken wie k-means oder hierarchischem Clustering.

4.3 Identifizierung von Wechselwirkungen und Abhängigkeiten

Suchen Sie nach Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen Variablen. Sie könnten zum Beispiel feststellen, dass zwei Variablen stark korreliert sind, was auf ein mögliches Multikollinearitätsproblem hinweist, das bei der Modellierung berücksichtigt werden muss.

Schritt 5: Einsichten und Schlussfolgerungen ziehen

Der letzte Schritt zur Beherrschung der EDA besteht darin, sinnvolle Erkenntnisse und Schlussfolgerungen aus Ihrer Analyse zu ziehen. Dazu gehört die Interpretation der Ergebnisse, die Identifizierung der wichtigsten Erkenntnisse und die Erstellung einer Zusammenfassung, die Sie den Beteiligten mitteilen können.

5.1 Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse

Fassen Sie die wichtigsten Ergebnisse aus Ihren univariaten, bivariaten und multivariaten Analysen zusammen. Heben Sie signifikante Muster, Beziehungen und Anomalien hervor, die während des EDA-Prozesses identifiziert wurden.

5.2 Visuelles Storytelling

Nutzen Sie Techniken des visuellen Geschichtenerzählens, um Ihre Ergebnisse wirkungsvoll zu präsentieren. Erstellen Sie klare und prägnante Visualisierungen, die die Erkenntnisse auf eine leicht verständliche Weise vermitteln. Verwenden Sie Tools wie matplotlib, seaborn oder Tableau, um hochwertige Visualisierungen zu erstellen.

5.3 Datengestützte Entscheidungen treffen

Treffen Sie datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage der aus der EDA gewonnenen Erkenntnisse. Dies könnte die Identifizierung potenzieller Bereiche für weitere Analysen, Empfehlungen für Geschäftsstrategien oder die Vorbereitung der Daten für prädiktive Modellierung beinhalten.

5.4 Den Prozess dokumentieren

Dokumentieren Sie den gesamten EDA-Prozess, einschließlich der Schritte, Methoden und gewonnenen Erkenntnisse. Diese Dokumentation dient als Referenz für künftige Analysen und hilft, Transparenz und Reproduzierbarkeit zu erhalten.

Conclusion

Die Beherrschung der explorativen Datenanalyse ist für jeden Datenwissenschaftler unerlässlich. Sie ist die Grundlage, auf der alle nachfolgenden Datenanalysen und Modellierungen aufbauen. Indem Sie diese fünf Schritte befolgen - Verstehen Ihrer Daten, Bereinigung und Vorverarbeitung, univariate Analyse, bivariate und multivariate Analyse und Ziehen von Erkenntnissen und Schlussfolgerungen - können Sie Ihre Daten umfassend verstehen, versteckte Muster aufdecken und fundierte Entscheidungen treffen. Denken Sie daran, dass EDA keine einmalige Aufgabe ist, sondern ein iterativer Prozess, der sich weiterentwickelt, während Sie tiefer in die Daten eintauchen. Viel Spaß beim Erforschen!

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