Data Exploration oder Datenexploration ist der erste Schritt in der Datenanalyse. Erfahre alles, was Du darüber wissen musst und wie Du Dir die nötigen Fähigkeiten mit den DataScientest-Kursen aneignen kannst.
Die Datenanalyse ist ein Prozess, der in mehrere Schritte unterteilt werden kann. Die Datenexploration (Data Exploration) ist der erste dieser Schritte.
Dabei wird ein großer Datensatz nach Trends, Merkmalen und Korrelationen durchsucht, die dann weiter untersucht werden. Es werden verschiedene statistische Techniken verwendet, um die Merkmale des Datensatzes zu definieren: Größe, Quantität, Qualität, Art usw.
Diese erste Erkundung soll einen ersten Überblick über die interessanten Punkte in einem Dataset bieten. Auf diese Weise werden Data Mining und Datenanalyse anschließend vereinfacht.
Die Suche kann auf die hervorgehobenen Spuren gelenkt werden, während weniger relevante Daten von vornherein ausgeschlossen werden können. Außerdem können die Analysten so beginnen, sich mit den Informationen vertraut zu machen, die sie im weiteren Verlauf des Analyseprozesses verarbeiten werden.
Data Exploration beruht sowohl auf manuellen Methoden als auch auf automatisierten Tools.
Manuelle Methoden ermöglichen es dem Analysten, einen ersten, unvoreingenommenen Blick auf das Datenpaket zu werfen, während automatisierte Tools dabei helfen, die Daten neu zu ordnen und unbrauchbare Daten zu entfernen.
Darüber hinaus werden häufig Datenvisualisierungstechniken (Dataviz) wie Grafiken, Diagramme und andere Dashboards verwendet, um eine klarere und verständlichere Sicht auf die Daten zu erhalten. Die meisten analytischen Softwareprogramme bieten Visualisierungsfunktionen für diesen Zweck.
Das Mining ist für alle großen Datensätze relevant, um den Umfang der Daten zu reduzieren und eine ordnungsgemäße Analyse zu ermöglichen. Sie spart wertvolle Zeit und bereitet den Boden für den Rest der analytischen Verarbeitung.
Die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Data Mining sind Python und R. Diese beiden analytischen Sprachen haben den Vorteil, dass sie Open Source und sehr flexibel sind.
Es gibt mehrere Varianten des Data Mining. Eine weitere statistische Technik ist die „explorative Datenanalyse“. Bei dieser werden die Daten analysiert, um ihre Hauptmerkmale zu identifizieren.
Bei der interaktiven Datenexploration hingegen werden interaktive Datenvisualisierungen verwendet, um die Daten besser zu verstehen und die Zusammenarbeit an diesen Informationen zu erleichtern.
Wie lernt man Data Exploration ?
Data Mining ist einer der Prozesse, die im Zentrum von Data Science und Data Management stehen. Data-Exploration-Techniken und Werkzeuge wie die Programmiersprache Python gehören zu den Fähigkeiten, die du in unseren Data-Science- und Data-Management-Kursen erlernen kannst.
Wenn du ein Data Manager oder Data Scientist werden möchtest, bieten dir die DataScientest-Kurse die Möglichkeit, die notwendigen Data-Exploration-Fähigkeiten zu erwerben.
Wenn Du ein Unternehmer bist, kannst du diese Kurse auch deinen Mitarbeitern anbieten, damit sie lernen, wie man Daten analysiert.
Du weißt jetzt etwas mehr über Data Exploration. Weitere Informationen findest Du in unserem umfassenden Dossier über Data Science und in unserem Überblick über die verschiedenen Berufe im Bereich Big Data.
