Was versteht man unter Datenvorbereitung?
Der Begriff „Datenvorbereitung“ bezieht sich auf den Prozess der Bereinigung, Umformung und Anpassung von Rohdaten, um sie für Analyse- oder Verarbeitungszwecke nutzbar zu machen. Dies umfasst in der Regel drei Hauptschritte:
- Filtern: Entfernen von irrelevanten oder fehlerhaften Daten aus dem Datensatz.
- Selektieren: Auswahl von spezifischen Datenelementen, die für die Analyse oder das Modelltraining relevant sind.
- Transformieren: Umwandlung der Daten in ein Format, das für weitere Analysen oder Prozesse geeignet ist.
Typische Softwarefunktionen im Bereich „Datenvorbereitung (Filtern, Selektieren, Transformieren)“:
- Datenbereinigung: Entfernen von Duplikaten, Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten.
- Filterung von Daten: Anwenden von Bedingungen oder Regeln, um relevante Daten auszuwählen und nicht benötigte Daten zu eliminieren.
- Datenauswahl: Bestimmen und Extrahieren spezifischer Datensätze oder Merkmale, die für die Analyse oder Modellierung benötigt werden.
- Datenumwandlung: Umwandeln von Daten in unterschiedliche Formate oder Strukturen, z. B. Normalisierung, Aggregation oder Entpivotierung.
- Feature Engineering: Erstellen neuer Merkmale oder Attribute aus den vorhandenen Daten, um die Leistungsfähigkeit von Modellen zu verbessern.
- Datenintegration: Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen oder Systemen, um einen umfassenden Datensatz zu erhalten.
- Datenanreicherung: Ergänzen der bestehenden Daten mit zusätzlichen Informationen oder Kontext, um die Qualität und Aussagekraft der Daten zu erhöhen.