Was ist Datenaufbereitung? Wie ermöglicht sie schnellere Analysen?

Unternehmen, die große Datenmengen verwalten, stehen vor der Komplexität, diese zu verstehen.

Data Wrangling hilft in solchen Situationen. Es transformiert Rohdaten in lesbare Formate für eine einfache Analyse.

Data Wrangling umfasst mehrere Schritte wie das Sammeln, Filtern, Konvertieren, Erkunden und Integrieren, die es Unternehmen ermöglichen, Daten zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Viele Unternehmen nutzen Datenvorbereitungssoftware, um Data Wrangling durchzuführen und ihre Analyse zu beschleunigen.

Moderne Unternehmen sind datengetrieben. Data Wrangling hilft ihnen, Rohdaten zu bereinigen, zu strukturieren und anzureichern, um sie in ein sauberes und prägnantes Format für vereinfachte Analysen und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Es ermöglicht Analysten, komplexe Daten auf die einfachste Weise zu verstehen.

Wichtigkeit von Data Wrangling

Unvollständige und ungenaue Daten beeinträchtigen Geschäftsabläufe. Data Wrangling konzentriert sich darauf, unerwünschte Rohdaten zu bereinigen, um den Geschäftsfluss zu optimieren.

Da Daten immer unstrukturierter, vielfältiger und verteilter werden, wird Data Wrangling zu einer gängigen Praxis in Organisationen. Es beschleunigt die Datenanalyse und hilft, schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Data Wrangling können Analysten auf qualitativ hochwertige Daten für Analysen und andere nachgelagerte Prozesse zugreifen.

Data Wrangling ist ein kniffliger und zeitaufwändiger Prozess, wenn er manuell durchgeführt wird. Organisationen ziehen es vor, Mitarbeiter in Data-Wrangling-Tools mit Automatisierungs-, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernfunktionen zu schulen, um ihnen zu helfen, einen konsistenten und skalierbaren Prozess aufzubauen.

Data Wrangling vs. Datenbereinigung vs. Data Mining

Data Wrangling umfasst die Verarbeitung von Daten, um sie in ein zugängliches und verständliches Format zu konvertieren und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Im Vergleich dazu findet und korrigiert die Datenbereinigung ungenaue Daten in großen Datensätzen. Sie identifiziert Duplikate und Nullwerte und behebt offensichtliche Fehler, um die Genauigkeit und Konsistenz der Datenstruktur sicherzustellen.

Während Data Wrangling und Datenbereinigung unterschiedliche Ziele in der Datenwissenschaft haben, beschleunigen sie die Datentransformation und fördern analytische Entscheidungsfindung. Unternehmen führen eine Datenvorverarbeitung vor dem Wrangling durch. Dies stellt die Genauigkeit der Daten und wertvolle Ergebnisse nach der Analyse sicher.

Data Mining hilft Analysten, Daten zu durchsuchen und zu sortieren, um Muster und versteckte Beziehungen in großen Datensätzen zu finden. Data Wrangling verbessert den Mining-Prozess und deckt Muster im Kundenverhalten, Markttrends und Produktfeedback auf.

Data Wrangling Schritte

Data Wrangling stellt die Zuverlässigkeit der Daten sicher. Es umfasst spezifische Schritte, um zugängliche und formatierte Daten in die Analyse einzuspeisen.

Entdeckung

Der erste Schritt im Data Wrangling besteht darin, sich mit den Daten vertraut zu machen. Dies umfasst das Verständnis von Trends, Mustern, Beziehungen und offensichtlichen Problemen wie unvollständigen oder fehlenden Daten.

In dieser Phase können Sie mehrere Möglichkeiten oder Wege identifizieren, um Daten für verschiedene Zwecke zu nutzen. Es ist dasselbe wie das Überprüfen von Zutaten, bevor man eine Mahlzeit kocht.

Wenn Sie mit Daten beginnen, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden, erfordert es eine Formatierung, um Beziehungen zu verstehen. Der Datenentdeckungsschritt hilft Ihnen, unterschiedliche Daten zu kompilieren und zu konfigurieren, um Daten für die Analyse vorzubereiten.

Strukturierung

Datenstrukturierung transformiert Rohdaten in ein strukturiertes Format für eine einfachere Interpretation und Analyse. Rohdaten helfen Analysten nicht, da sie unvollständig oder unverständlich sind. Sie müssen geparst werden, damit Analysten relevante Informationen extrahieren können.

Wenn Sie den HTML-Code einer Website haben, müssen Sie ihn parsen, um die benötigten Daten zu extrahieren, was Ihnen hilft, eine benutzerfreundlichere Tabelle zu erstellen. Die Datenstrukturierung ermöglicht es Analysten, Daten zu formatieren und Fehler für eine effektive und effiziente Analyse zu beheben.

Reinigung

Menschen verwenden oft Datenreinigung und Data Wrangling austauschbar. Allerdings ist die Datenreinigung ein Schritt im Data-Wrangling-Prozess.

Mit der Datenreinigung können Analysten inhärente Probleme in einem Datensatz beheben, einschließlich:

• Entfernen leerer Zellen oder Zeilen
• Standardisieren von Eingaben
• Durchführen anderer Reinigungsaufgaben für die endgültige Analyse

Anreicherung

Nachdem die Daten in ein nutzbares Format transformiert wurden, müssen Sie herausfinden, ob Daten aus anderen Datensätzen Ihre Analyse effektiver machen können. Erwägen Sie das Hinzufügen solcher Datenpunkte, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser optionale Schritt hilft Analysten, die Datenqualität zu verbessern, wenn sie nicht den Anforderungen entspricht. Zum Beispiel das Kombinieren zweier Datenbanken, von denen eine Kundentelefonnummern enthält und die andere nicht.

Wenn Sie mehr Datenelemente hinzufügen, wiederholen Sie die obigen Schritte, um die Nutzbarkeit und Zuverlässigkeit der neu hinzugefügten Daten zu erhöhen.

Validierung

Die Datenvalidierung stellt sicher, dass die Daten für die Analyse geeignet sind. Es ist ein automatisierter Prozess, bei dem ein Programm Daten auf Fehler oder Inkonsistenzen überprüft und Berichte erstellt, um die Datenqualität, Genauigkeit, Authentizität und Sicherheit zu gewährleisten.

Dies umfasst die Überprüfung, ob die Felder korrekt sind und ob die Attribute normal verteilt sind. Analysten können den Validierungsprozess mehrmals wiederholen, um Fehler zu finden und zu beheben.

Zum Beispiel beinhaltet es die Sicherstellung, dass alle negativen Banktransaktionen relevante Transaktionstypen wie Rechnungszahlung, Abhebung oder Scheck haben.

Veröffentlichung

Analysten können Daten nach der Validierung veröffentlichen. Sie können sie entweder als Bericht oder als elektronisches Dokument basierend auf den Präferenzen einer Organisation teilen.

Die Daten können in eine Datenbank eingetragen oder weiterverarbeitet werden, um größere und komplexere Datenstrukturen wie Data Warehouses zu erstellen.

Manchmal aktualisieren Datenanalysten ihre Aufzeichnung der Transformationslogik in der Veröffentlichungsphase. Es hilft ihnen, schneller zu Ergebnissen für nachgelagerte und zukünftige Projekte zu gelangen. Wie Köche ihr Rezeptbuch pflegen, zeichnen erfahrene Datenanalysten und Wissenschaftler die Transformationslogik auf, um ihren Prozess zu beschleunigen.

Vorteile von Data Wrangling

Data Wrangling entfernt unerwünschte Komplexitäten aus Rohdaten. Es konvertiert komplexe Daten in ein nutzbares Format, verbessert deren Nutzbarkeit und Kompatibilität für eine bessere Analyse.

Einige bekannte Vorteile von Data Wrangling sind:

• Data Wrangling strukturiert Daten und macht sie nutzbar, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
• Bereichert Daten für Geschäftseinblicke und Verhaltensanalysen.
• Vereinfacht komplexe Daten für Datenanalysten, Datenwissenschaftler und IT-Experten und erleichtert deren Arbeit.
• Hilft Unternehmen, einen strategischen Plan zu erstellen, wie Daten das Unternehmenswachstum unterstützen können.
• Unterscheidet Datentypen basierend auf den abgeleiteten Informationen.

Herausforderungen beim Data Wrangling

Data Wrangling stellt viele Herausforderungen dar, insbesondere bei der Vorbereitung eines Datenblatts, das den Geschäftsfluss definiert.

• Analyse von Anwendungsfällen. Die Datenanforderungen der Stakeholder hängen vollständig von den Fragen ab, die sie mit Daten beantworten möchten. Analysten sollten die Anwendungsfälle klar verstehen, indem sie mehr über Fragen wie welche Teilmenge von Entitäten relevant ist, ob sie versuchen, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorherzusagen oder einen zukünftigen Betrag zu schätzen, recherchieren.
• Zugang erhalten. Es ist nicht immer einfach für Datenbenutzer, Zugang zu Rohdaten zu sichern. Sie reichen normalerweise präzise Anweisungen ein, um auf gelöschte Daten zuzugreifen. Diese Einschränkungen machen die Arbeit mit Daten zeitaufwändig und weniger effektiv.
• Untersuchung ähnlicher Entitäten. Sobald Rohdaten heruntergeladen sind, kann man nicht garantieren, was relevant ist und was nicht. Zum Beispiel betrachten wir "Kunde" als Entität. Das Datenblatt kann einen Kunden "Brad Paul" enthalten. Eine andere Spalte könnte einen anderen Kunden "Brad P." haben. In solchen Fällen müssen Sie verschiedene Faktoren gründlich analysieren, während Sie die Spalten finalisieren.
• Erforschung von Daten. Daten können in großen Dateien stark verwandt oder ähnlich sein. Es macht die Auswahl von Merkmalen und Modellen herausfordernd. Entfernen Sie Redundanzen in Daten, bevor Sie die Beziehungen zum Ergebnis erkunden. Zum Beispiel kann es zwei Spalten für Farben geben, eine auf Englisch und eine auf Französisch. Es könnte zu komplexen Datenmodellen führen, wenn Sie solche Redundanzen nicht entfernen.
• Vermeidung von Auswahlverzerrungen. Auswahlverzerrungen treten auf, wenn gesammelte Daten nicht die wahre oder zukünftige Population von Fällen repräsentieren. Stellen Sie sicher, dass die Trainingsstichprobendaten die Implementierungsstichprobe repräsentieren.

Best Practices für Data Wrangling

Sie können Data Wrangling auf viele Arten durchführen. Befolgen Sie diese Best Practices, um Zeit zu sparen und den Prozess zu optimieren.

Interpretieren Sie Daten

Verschiedene Organisationen verwenden Daten unterschiedlich. Es ist wichtig zu verstehen, wie man Daten interpretiert, um Unternehmen zu helfen, das erwartete Ergebnis zu erreichen.

Das Verständnis Ihrer Zielgruppe ist beim Wrangling von Daten von großer Bedeutung. Wenn Sie wissen, wer auf die Daten zugreifen und sie verwenden wird, hilft es Ihnen, deren spezifische Bedürfnisse und Ziele zu adressieren. Zum Beispiel würden Analysten beim Wrangling von Daten für ein Finanzunternehmen die Daten in bestimmte Segmente aufteilen, wie z.B. den Betrag, der für Einkäufe ausgegeben wurde, oder den Arbeitgeberbeitrag in 401(k). Es wäre relevant, wenn Unternehmen diese Daten verwenden, um ihre umsatzgenerierenden Fähigkeiten zu beweisen, aber es würde eine weitere Segmentierung erfordern, wenn das Ziel die Reduzierung von Ausgaben ist.

Verwenden Sie geeignete Daten

Es geht nicht darum, viele Daten zu haben, sondern die richtigen Datensätze. Data Wrangling liefert geeignete Daten und ist entscheidend für deren Analyse.

Tipps zur Verwendung genauer Daten:

• Vermeiden Sie wiederholte, ähnliche und Null-Einträge.
• Verlassen Sie sich nicht auf eine einzige Datenquelle, um Daten zu extrahieren. Verwenden Sie stattdessen verschiedene Quellen.
• Filtern Sie Daten basierend auf notwendigen Regeln und Bedingungen.

Verstehen Sie die Daten

Bewerten Sie die benötigte Datenqualität und Genauigkeit für die Datenanalyse. Sie müssen auch verstehen, wie interpretierte Daten den Bedürfnissen einer Organisation entsprechen.

Wichtige Punkte, die zu beachten sind:

• Identifizieren Sie Datenbank- und Dateiformate
• Verwenden Sie Datenvisualisierung, um den aktuellen Standard zu veranschaulichen
• Erzeugen Sie bei Bedarf Datenqualitätsmetriken
• Seien Sie vorsichtig mit Datenbeschränkungen

Bewerten Sie gewrangelte Daten neu

Obwohl sorgfältig optimiert, können gewrangelte Daten immer noch Raum für Verbesserungen oder Fehler haben. Überprüfen Sie gewrangelte Daten erneut, um Qualität sicherzustellen und Ineffizienzen zu reduzieren. Zum Beispiel könnten Analysten beim Wrangling von Finanzdaten Möglichkeiten finden, die Qualität zu verbessern. Sie können unbezahlte Rechnungen mit erwarteten zukünftigen Zahlungen in Verbindung bringen oder betriebliche Fehler erkennen.

Transformieren Sie Daten für eine bessere Analyse

Data Wrangling ist entscheidend für die Analyse, Interpretation und Reinigung von Rohdaten für eine bessere Analyse. Es kann zeitaufwändig sein, spart jedoch viel Zeit, die für die Analyse irrelevanter Informationen aufgewendet wird. Dies bringt wertvolle Daten zusammen, generiert Erkenntnisse und hilft, Geschäftsprozesse zu modifizieren oder zu optimieren.

Rohdaten durchlaufen in einer Organisation mehrere Prozesse. Diese Prozesse transformieren und modifizieren Daten, um sie lesbar und für verschiedene Analysen geeignet zu machen. Unternehmen können solche Informationsressourcen mithilfe von Datenherkunft verfolgen und es Analysten erleichtern, Fehler bis zu ihrer Ursache zurückzuverfolgen.

Erfahren Sie mehr über Datenherkunft und warum es wichtig ist, den Datenfluss zu verfolgen.