Wichtige Konzepte der Datenwissenschaft erklärt

Die Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Feld, das darauf abzielt, wertvolle Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen. Sie kombiniert Methoden aus Statistik, Informatik und maschinellem Lernen, um Daten zu sammeln, zu analysieren und verständliche Informationen abzuleiten. Dies ermöglicht es Unternehmen und Forschungseinrichtungen, bessere Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben. In dieser Übersicht werden grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft vorgestellt, die essenziell für das Verständnis und die Anwendung des Fachgebiets sind.

Datenvorverarbeitung und Bereinigung

Datenbereinigung

Datenbereinigung ist der Prozess, bei dem fehlerhafte, inkonsistente oder unvollständige Daten korrigiert oder entfernt werden. In der Praxis können Daten Tipfehler, Dubletten oder fehlende Werte enthalten, die eine direkte Analyse erschweren. Die Bereinigung stellt sicher, dass die Daten präzise und vertrauenswürdig sind, indem problematische Einträge identifiziert und behandelt werden. Dies kann zeitaufwändig sein, ist jedoch entscheidend, da die Qualität der Ausgangsdaten direkten Einfluss auf die Genauigkeit der Analyse- und Vorhersagemodelle hat. Eine effektive Bereinigung steigert die Verlässlichkeit von Untersuchungsergebnissen maßgeblich.

Datenintegration

Datenintegration bezeichnet die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen zu einem zusammenhängenden Dataset. In der Datenwissenschaft entstehen oft große Mengen an Daten aus verschiedenen Systemen, Datenbanken oder Formaten, die kombiniert werden müssen, um ein umfassendes Bild zu erhalten. Dies erfordert Techniken zum Abgleich, zur Harmonisierung und zum Mapping der Daten in ein einheitliches Format. Ohne eine sinnvolle Integration sind Vergleiche und Analysen häufig nicht möglich. Eine gut durchgeführte Integration ermöglicht es, die Vielfalt der verfügbaren Informationen optimal zu nutzen.

Feature Engineering

Feature Engineering ist der kreative Prozess der Auswahl, Änderung und Erstellung von Variablen (Features), die als Eingabe für maschinelle Lernmodelle dienen. Dabei werden rohe Daten transformiert, um relevante Muster besser erkennen zu können. Dies kann durch eine Kombination von mathematischen Transformationen, Aggregationen oder auch dem Extrahieren von Textinformationen geschehen. Gut gestaltete Features verbessern die Leistungsfähigkeit von Modellen erheblich, da sie die wichtigen Informationen richtiger repräsentieren. Erfolgreiches Feature Engineering erfordert tiefes Verständnis der Daten sowie des Problems, um die richtigen Eingaben zu generieren.

Explorative Datenanalyse (EDA)

Statistische Kennzahlen

Statistische Kennzahlen sind grundlegende quantitative Maße, die wichtige Eigenschaften von Datensätzen beschreiben. Dazu zählen Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung und Quartile. Diese Kennzahlen geben Aufschluss über die Verteilung, Lage und Streuung der Daten und sind unverzichtbar, um typische Werte oder Abweichungen zu erkennen. Sie erleichtern die Identifikation von Ausreißern und helfen beim Vergleich unterschiedlicher Datengruppen. Der Einsatz dieser Kennzahlen bildet einen festen Bestandteil jeder explorativen Datenanalyse und unterstützt fundierte Entscheidungen.

Visualisierungstechniken

Visualisierungstechniken nutzen grafische Darstellungen, um komplexe Datenmuster verständlich zu machen. Dazu gehören Histogramme, Scatterplots, Boxplots und Heatmaps. Solche Visualisierungen ermöglichen es, Zusammenhänge, Trends oder Ausreißer intuitiv zu erkennen und erleichtern die Kommunikation von Ergebnissen. Durch den Einsatz vielfältiger Diagrammtypen lassen sich unterschiedliche Perspektiven auf die Daten gewinnen. Eine gut durchdachte Visualisierung ist nicht nur für die Analyse essenziell, sondern auch für die Präsentation von Befunden an ein breites Publikum ohne tiefe fachliche Vorkenntnisse.

Korrelationsanalyse

Die Korrelationsanalyse untersucht die Stärke und Richtung von Zusammenhängen zwischen zwei oder mehreren Variablen. Dabei wird häufig der Korrelationskoeffizient verwendet, der Werte zwischen -1 und 1 annehmen kann. Ein Wert nahe 1 signalisiert eine starke positive Beziehung, während ein Wert nahe -1 eine starke negative Beziehung bedeutet. Werte nahe 0 zeigen hingegen geringe oder keine Korrelation. Diese Analyse ist wichtig, um zu verstehen, welche Variablen sich gegenseitig beeinflussen und welche möglicherweise redundant sind. Damit liefert die Korrelationsanalyse wertvolle Hinweise für die weitere Modellierung.

Maschinelles Lernen und Modellierung

Beim überwachten Lernen werden Modelle mit gekennzeichneten Datensätzen trainiert, das heißt Beobachtungen liegen mit bekannten Ergebnissen vor. Ziel ist es, eine Funktion zu erlernen, die Eingangsdaten auf die korrekten Ausgangswerte abbildet. Typische Anwendungsfälle sind Klassifikations- und Regressionsprobleme. Modelle wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines oder neuronale Netze werden genutzt, um zukünftige oder unbekannte Daten vorherzusagen. Der Erfolg dieser Methode hängt von der Qualität der Trainingsdaten und der Komplexität des zugrundeliegenden Problems ab.