Datenexploration

Was ist Datenexploration?

Datenexploration ist der erste Schritt der Datenanalyse, der den Einsatz von Datenvisualisierungssoftware und statistischen Techniken zur Aufdeckung von Datensatzmerkmalen und Mustern beinhaltet.

Bei der Exploration werden Rohdaten in der Regel mit einer Kombination aus manuellen Arbeitsabläufen und automatisierten Datenexplorationstechniken überprüft, um Datensätze visuell zu untersuchen, nach Ähnlichkeiten, Mustern und Ausreißern zu suchen und die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu erkennen.

Dies wird manchmal auch als explorative Datenanalyse bezeichnet, eine statistische Technik, die zur Analyse von Rohdatensätzen auf der Suche nach deren allgemeinen Merkmalen eingesetzt wird.

Warum ist Datenexploration von Bedeutung?

Der Mensch ist ein visuelles Lernsystem und kann visuelle Daten viel leichter verarbeiten als numerische Daten. Folglich ist es für Datenwissenschaftler eine Herausforderung, Tausende von Datenzeilen zu überprüfen und ohne Unterstützung auf die Bedeutung zu schließen.

Datenvisualisierungsanwendungen und Elemente wie Farben, Formen, Linien, Diagramme und Winkel unterstützen bei der effektiven Datenexploration von Metadaten und ermöglichen die Erkennung von Beziehungen oder Anomalien.

Welche Branchen nutzen Datenexploration?

Jedes Unternehmen oder jede Branche, die Daten sammelt oder nutzt, kann von Datenexploration profitieren. Einige gängige Branchen sind die Softwareentwicklung, das Gesundheitswesen und das Bildungswesen.

Fortschrittliche Visualisierungstechniken, die von Datenexplorations- und Business Intelligence Tools eingesetzt werden, ermöglichen es Unternehmensanwendern und Forschern, Leistungskennzahlen besser zu verstehen, indem sie Rohdaten verständlicher machen und eine Geschichte um sie herum erstellen.

Durch die Visualisierung von Mustern und das Auffinden von Gemeinsamkeiten in komplexen Datenströmen kann die Datenexploration Unternehmen dabei unterstützen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um Prozesse zu rationalisieren, ihre ideale Zielgruppe besser anzusprechen, die Produktivität zu steigern und größere Erträge zu erzielen.

Was ist der Unterschied von Datenexploration und Data Mining?

In der Datenwissenschaft gibt es zwei Hauptmethoden zur Extraktion von Daten aus unterschiedlichen Quellen: Datenexploration und Data Mining.

Die Datenexploration ist ein breit angelegter Prozess, der von Geschäftsanwendern und einer wachsenden Zahl von Data Scientists durchgeführt wird, die keine formale Ausbildung in Datenwissenschaft oder Analytik haben, deren Arbeit jedoch vom Verständnis von Datentrends und -mustern abhängt. Visualisierungs-Tools helfen dieser breit gefächerten Gruppe, eine Vielzahl von Metriken und Datensätzen besser zu exportieren und zu untersuchen.

Data Mining ist ein spezifischer Prozess, der in der Regel von Datenexperten durchgeführt wird. Datenanalysten erstellen Assoziationsregeln und Parameter, um große Datensätze zu durchforsten und Muster und zukünftige Trends zu erkennen.

In der Regel wird zunächst eine Datenexploration durchgeführt, um die Beziehungen zwischen den Variablen zu bewerten. Dann beginnt das Data Mining. Durch diesen Prozess werden Datenmodelle erstellt, um zusätzliche Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Wie wird maschinelles Lernen bei der Datenexploration eingesetzt?

Maschinelles Lernen kann die Datenexploration erheblich unterstützen, wenn große Datenmengen betroffen sind. Damit ein Modell für maschinelles Lernen jedoch genau ist, müssen Datenanalysten vor der Durchführung der Analyse folgende Schritte durchführen:

1. Identifizieren und definieren Sie alle Variablen im Datensatz.
2. Führen Sie eine univariate Analyse für einzelne Variablen durch, indem Sie ein Histogramm, ein Boxplot oder ein Streudiagramm verwenden. Für kategorische Variablen (die nach Kategorien gruppiert werden) können Balkendiagramme verwendet werden.
3. Führen Sie eine bivariate Analyse durch, um die Beziehung zwischen Variablenpaaren zu bestimmen. Dies kann mit Datenvisualisierungssoftware wie Tableau durchgeführt werden.
4. Berücksichtigen Sie alle fehlenden Werte und Ausreißer.

Welche Sprache eignet sich am besten für Datenexploration?

Die am häufigsten verwendeten statistischen Methoden bei der Datenexploration sind die Programmiersprache R und Python. Beides sind Open-Source-Sprachen für die Datenanalyse.

Während R am besten für statistische Analysen geeignet ist, eignet sich Python besser für Algorithmen des maschinellen Lernens.

Welche Anwendungen existieren für die Datenexploration?

Datenexplorationswerkzeuge erleichtern die Darstellung und das Verständnis von Datenanalysen durch interaktive, visuelle Elemente und erleichtern so die Weitergabe und Kommunikation wichtiger Erkenntnisse.

Zu den Datenexplorationsanwendungen gehören Business-Intelligence-Plattformen wie Microsoft Power BI, Qlik und Tableau.

Verfügbare Open-Source-Anwendungen für die Datenexploration können auch Regressionsfunktionen, Datenprofilerstellung und Visualisierungsfunktionen enthalten, die es Unternehmen ermöglichen, verschiedene, ungleiche Datenquellen für eine schnellere Datenexploration zu integrieren.

Zu den beliebtesten Open Source Tools gehören Knime, OpenRefine, NodeXL, Pentaho, R-Programmierung und RapidMiner.