Explorative Datenanalyse (EDA)

Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Datenanalyseprozess, bei dem die wichtigsten Merkmale eines Datensatzes zusammengefasst werden, häufig mit visuellen Methoden. Ziel ist es, Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen, Hypothesen zu formulieren und Annahmen mithilfe statistischer Grafiken und anderer Datenvisualisierungstechniken zu überprüfen. EDA ermöglicht ein besseres Verständnis der Daten und hilft, deren Struktur, Hauptmerkmale und Variablen zu identifizieren.

Zweck der Explorativen Datenanalyse (EDA)

Das Hauptziel der EDA ist:

1. Datenverteilung verstehen: Die zugrunde liegenden Muster im Datensatz erkennen und verstehen.
2. Ausreißer und Anomalien erkennen: Ungewöhnliche Datenpunkte finden, die die Analyse beeinflussen können.
3. Beziehungen entdecken: Korrelationen und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen aufdecken.
4. Hypothesen formulieren: Neue Hypothesen für weiterführende Analysen entwickeln.
5. Datenbereinigung unterstützen: Die Reinigung der Daten erleichtern, indem fehlende oder fehlerhafte Werte identifiziert werden.

Warum ist EDA wichtig?

EDA ist wichtig, weil sie:

• Datenqualität sicherstellt: Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer und Anomalien erkennt.
• Analyse unterstützt: Erkenntnisse liefert, die die Wahl statistischer Modelle leiten und fundierte Entscheidungen ermöglichen.
• Modellauswahl verbessert: Hilft, die geeigneten Algorithmen und Techniken für weitere Analysen und Modellierungen auszuwählen.
• Verständnis verbessert: Das Gesamtverständnis des Datensatzes steigert, was für eine genaue Analyse unerlässlich ist.

Schritte zur Durchführung von EDA

1. Datensammlung: Daten aus relevanten Quellen sammeln.
2. Datenbereinigung: Fehlende Werte behandeln, Duplikate entfernen und Fehler korrigieren.
3. Datentransformation: Daten bei Bedarf normalisieren oder standardisieren.
4. Datenvisualisierung: Daten mit Diagrammen wie Histogrammen, Streudiagrammen und Boxplots visualisieren.
5. Zusammenfassende Statistik: Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung und weitere Kennzahlen berechnen.
6. Korrelationsanalyse: Zusammenhänge zwischen Variablen mithilfe von Korrelationsmatrizen und Streudiagrammen identifizieren.

Gängige Techniken der EDA

• Univariate Analyse: Betrachtet jede Variable einzeln mit Histogrammen, Boxplots und zusammenfassender Statistik.
• Bivariate Analyse: Untersucht Beziehungen zwischen zwei Variablen mit Streudiagrammen, Korrelationskoeffizienten und Kreuztabellen.
• Multivariate Analyse: Analysiert mehr als zwei Variablen gleichzeitig mit Techniken wie Pairs Plots, Heatmaps und Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Tools und Bibliotheken für EDA

EDA kann mit verschiedenen Tools und Bibliotheken durchgeführt werden:

• Python: Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn.
• R: Pakete wie ggplot2, dplyr und tidyr.
• Excel: Eingebaute Funktionen und Pivot-Tabellen für grundlegende EDA.
• Tableau: Erweiterte Visualisierungsmöglichkeiten für interaktive EDA.