EDA (Exploratory Data Analysis), auf Deutsch Explorative Datenanalyse, ist ein Ansatz zur Analyse von Datensätzen, um deren Hauptmerkmale zusammenzufassen, in der Regel mit visuellen Methoden. EDA wird verwendet, um Daten zu untersuchen, bevor Annahmen getroffen werden, und hilft, Muster, Trends, Ausreißer und Beziehungen zwischen Variablen besser zu verstehen. Sie ist ein wichtiger Schritt in jedem Datenanalyseprojekt, der dazu beiträgt, Forschungsfragen zu formulieren und geeignete Analysemethoden auszuwählen.
Der EDA-Prozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
Datenerhebung: Dies ist der erste und wichtigste Schritt. Daten müssen aus zuverlässigen Quellen gesammelt und organisiert gespeichert werden. Die Erhebung qualitativ hochwertiger Daten gewährleistet genaue und zuverlässige Analyseergebnisse.
Datenprüfung: Nach der Erhebung müssen die Daten hinsichtlich Größe, Datentyp, Attributen und anderen Merkmalen sorgfältig geprüft werden. Dieser Schritt hilft Datenanalysten, die Struktur der Daten besser zu verstehen und potenzielle Probleme wie fehlende, ungültige oder doppelte Daten zu erkennen.
Datenaufbereitung: Dieser Schritt umfasst die Bereinigung und Vorbereitung der Daten für die Analyse. Häufige Aufgaben sind die Behandlung fehlender Daten (durch Imputation oder Entfernung), die Entfernung doppelter Daten, die Behandlung von Ausreißern und die Transformation der Daten in ein für die Analyse geeignetes Format.
Datenvisualisierung: Die Verwendung von Diagrammen und Grafiken zur Visualisierung von Daten erleichtert das Erkennen von Mustern, Trends und Beziehungen zwischen Variablen. Gängige Visualisierungstechniken sind Histogramme, Streudiagramme, Boxplots und Liniendiagramme.
Analyse und Interpretation: Basierend auf den Visualisierungsergebnissen und statistischen Analysetechniken interpretieren Datenanalysten die erkannten Muster, Trends und Beziehungen. Dieser Schritt hilft, tiefere Einblicke aus den Daten zu gewinnen und Forschungsfragen zu beantworten.
Berichterstattung der Ergebnisse: Schließlich müssen die Analyseergebnisse klar und verständlich in einem Bericht dargestellt werden. Dieser Bericht sollte Diagramme, Tabellen und Textbeschreibungen enthalten, um die Informationen effektiv zu vermitteln.
EDA ist ein iterativer Prozess, bei dem die Schritte in unterschiedlicher Reihenfolge oder mehrfach wiederholt werden können, um ein tieferes Verständnis der Daten zu erlangen. Das letztendliche Ziel von EDA ist es, Daten zu erforschen und zu verstehen, um datengesteuerte Entscheidungen effektiv treffen zu können. Die explorative Datenanalyse spielt eine Schlüsselrolle beim Auffinden von Erkenntnissen, der Identifizierung versteckter Muster und der Formulierung von Hypothesen für weiterführende Untersuchungen.
Die explorative Datenanalyse ist ein flexibler Prozess ohne starres Vorgehen. Datenanalysten können die Schritte und Techniken an den jeweiligen Datensatz und die spezifischen Ziele anpassen.
