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Wie kann man Daten analysieren, wenn sie nicht im perfekten Format vorliegen? Um Daten richtig analysieren zu können, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten richtig formatiert sind und jede Variable klar beschriftet ist, damit Sie die Ergebnisse richtig interpretieren können. Vor der Analyse von Daten müssen diese vorbereitet werden. Dieser Prozess, bei dem die Daten vor der Analyse aufbereitet werden, wird als Datenvorbereitung bezeichnet.
Sie kann einer der zeitaufwändigsten Teile der Analyse und der am wenigsten angenehme Teil der Arbeit von Daten Wissenschaftlern sein, ist aber auch einer der wichtigsten. Die Aufbereitung von Daten für die Analyse kann ein einschüchternder Prozess sein, aber das muss nicht so sein!
Die Durchführung explorativer Forschung scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.
Die Datenaufbereitung ist, wie der Name schon sagt, eine vorbereitende Phase der Big-Data-Analyse, die die Bereinigung und Umwandlung der vorhandenen Rohdaten in ein für die weitere Verarbeitung geeignetes Format umfasst. Kurz gesagt bezieht sich die Datenvorbereitung auf den Prozess, der sicherstellt, dass die Daten formatiert und für die Analyse vorbereitet sind.
Um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln und Fehler zu minimieren oder zu vermeiden, die durch eine geringe Datenqualität und -integrität verursacht werden, ist es wichtig, die Daten in das richtige Format zu bringen.
Bei der Datenvorbereitung kann es erforderlich sein, doppelte Zeilen oder Spalten zu entfernen, mehrere Datensätze zusammenzuführen, Spalten, die Text enthalten, zu manipulieren oder benutzerdefinierte Logik oder Funktionen anzuwenden, um den Datensatz von einer Darstellung in eine andere umzuwandeln.
Die Datenvorbereitung ist ein grundlegender Schritt in der Datenanalyse. Dieser Prozess wird oft übersehen, aber es ist ein entscheidender Schritt, der die Analyse und die Ergebnisse erheblich verbessern kann. Bevor Sie geschäftliche Entscheidungen treffen, sollten Sie sicherstellen, dass die Daten sauber und korrekt sind. Bereinigte und korrekte Daten haben viele Vorteile, unter anderem
Die Datenaufbereitung umfasst mehrere Schritte, bevor mit der Erstellung von Berichten oder der Durchführung einer statistischen Analyse begonnen wird. Der erste Schritt in der Datenaufbereitung besteht darin, die Daten aus verschiedenen Datensätzen zu sammeln und zu verstehen, was genau getan werden muss, bevor diese Daten für die Analyse verwendet werden können.
Die gesammelten Daten können unordentlich und unvollständig sein und müssen bereinigt werden, indem doppelte Datensätze und andere unerwünschte Informationen entfernt werden, z. B. unnötige Zusatzdaten und Ausreißer, fehlende Werte usw.
Die Datenvalidierung ist ebenfalls ein Teil der Datenvorbereitung, da sie dazu beiträgt, dass die Daten korrekt sind. Die bereinigten Daten müssen getestet und auf Fehler überprüft werden. Wenn man sicherstellt, dass die Daten korrekte Ergebnisse liefern können, spart man später Zeit.
In vielen Fällen liegen die Daten in einem Format vor, das ihre Verwendung ohne ein gewisses Maß an Manipulation erschwert oder unmöglich macht, so dass sie in ein strukturiertes Format umgewandelt werden müssen, um sie für ein größeres Publikum verständlicher zu machen. Sobald die Daten aufbereitet sind, können sie gespeichert und für andere analytische Prozesse und Auswertungen verwendet werden.
Die Datenaufbereitung ist ein zeit- und arbeitsintensiver Prozess. Wenn sie nicht sorgfältig durchgeführt wird, kann sie Unternehmen auch viel Geld kosten. Bei der Datenaufbereitung gibt es drei große Herausforderungen: Komplexität, Umfang und Zeitplanung.
Komplexität: Einer der komplexesten Prozesse bei der Datenanalyse ist die Datenaufbereitung. Die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten können Probleme mit der Qualität, Genauigkeit und Konsistenz aufweisen. Fehlende oder unvollständige Daten und ungültige Datenwerte können die Daten komplex machen und die Aufbereitung für die Analyse erschweren.
Umfang: Unternehmen erzeugen riesige Datenmengen in verschiedenen Formaten, so dass es schwierig ist, eine so große Datenmenge für die Analyse aufzubereiten.
Zeit: Das Timing bezieht sich darauf, wie schnell ein Unternehmen nach der Aufbereitung der Daten auf diese zugreifen muss, da das Laden und Aufbereiten großer Datenmengen einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Wie bereits erwähnt, handelt es sich um einen zeit- und ressourcen intensiven Prozess, der eine Organisation vor Herausforderungen stellt.
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Das Cloud-Computing hat in den letzten Jahren die Wirtschaft im Sturm erobert und kann für die unterschiedlichsten Vorgänge genutzt werden. In Cloud-Computing-Umgebungen können viele Vorgänge schneller, zuverlässiger und oft auch kostengünstiger durchgeführt werden als mit der Infrastruktur vor Ort.
Auch die Datenaufbereitung ist einer dieser Vorgänge, die Unternehmen in der Cloud durchführen können. Bei der Arbeit mit großen Mengen von Unternehmensdaten wird sie oft als eine separate Phase der Vorverarbeitung betrachtet. Mit Hilfe der Cloud können aufbereitete Daten allen Abteilungen innerhalb Ihres Unternehmens zugänglich gemacht werden, was zu einer verbesserten Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen führt. In der Cloud können riesige Datenmengen gespeichert werden, und jeder kann von jedem Ort aus darauf zugreifen.
Auch wenn die Datenaufbereitung als langwierige Aufgabe angesehen werden kann, besteht sie doch größtenteils aus Stunden, die für die Bereinigung, das Hinzufügen fehlender Werte und die Normalisierung der Daten aufgewendet werden. Wenn Unternehmen jedoch genügend Aufwand betreiben, können sie die Chance auf eine erfolgreiche Datenanalyse erheblich steigern, indem sie sicherstellen, dass die Daten gültig und ordnungsgemäß aufbereitet sind.
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