Data Wrangling ist die Vorbereitung von Daten, um sie analysieren zu können. Dieser Prozess ist ein wichtiger Schritt in der Data Science und erfordert spezielle Fähigkeiten und Werkzeuge. Hier erfährst du alles, was du wissen musst!
Unternehmen sammeln heutzutage eine Vielzahl von Daten, vor allem im Internet. Wenn sie diese Daten für strategische Entscheidungen heranziehen, können sie einen großen Vorteil gegenüber der Konkurrenz genießen.
Wenn die Daten jedoch nicht korrekt sind, besteht die Gefahr, dass die Entscheidungen falsch sind. Bevor man an die Analyse von Daten oder die Erstellung von Visualisierungen denkt, müssen die rohen Informationen umgewandelt werden.
Sie müssen in das richtige Format umgewandelt, bereinigt und strukturiert werden, damit sie genutzt werden können. Der Prozess, der diese Schritte umfasst, wird als „Data Wrangling“ bezeichnet.
Was ist Data Wrangling ?
Data Wrangling ist der Prozess der Umwandlung von Daten. Es ist ein unverzichtbarer Schritt in der Data Science, der den Aufgaben der Analyse oder des maschinellen Lernens vorausgeht.
Dieser Prozess kann eine Vielzahl von Aufgaben beinhalten, darunter das Sammeln von Daten, explorative Analysen, Datenbereinigung, Strukturierung und Speicherung.
Insgesamt kann Data Wrangling 80 % der Zeit eines Data Analysts oder Data Scientists in Anspruch nehmen. Der Grund dafür ist, dass dieser Prozess iterativ ist und keine klar definierten Schritte hat. Die beteiligten Aufgaben hängen von mehreren Faktoren ab, wie z. B. den Datenquellen, der Datenqualität, der Datenarchitektur der Organisation und den geplanten Anwendungsfällen.
Warum ist Data Wrangling wichtig ?
Data Wrangling ist einfach entscheidend, denn es ist die einzige Möglichkeit, Rohdaten nutzbar zu machen. Die Informationen, die während dieses Prozesses aus den Daten gewonnen werden, können sehr wertvoll sein.
Wird dieser Schritt jedoch übersprungen, kann dies zu schlechten Datenmodellen führen, die sich negativ auf die Entscheidungsfindung und den Ruf der Organisation auswirken können.
Die Daten, die in einem Unternehmen verwendet werden, stammen oft aus verschiedenen Abteilungen. Sie können auf verschiedenen Computern gespeichert und auf verschiedene Tabellenkalkulationsprogramme verteilt sein.
Dies kann zu doppelten, fehlerhaften oder unauffindbaren Daten führen. Es ist besser, die Daten zu zentralisieren, um sie optimal nutzen zu können.
Es handelt sich also um eine sehr wichtige Methodik. Aufgrund eines falschen Verständnisses wird Data Wrangling in Unternehmen jedoch sehr oft vernachlässigt. Entscheidungsträger bevorzugen in der Regel schnelle Ergebnisse, und das Formatieren von Daten kann viel Zeit in Anspruch nehmen…
Gutes Data Wrangling bedeutet, Rohdaten zusammenzufügen und ihren Kontext zu verstehen. Erst das ermöglicht es, die Daten zu interpretieren, zu bereinigen und umzuwandeln, um wertvolle Informationen zu gewinnen.
Data Wrangling vs Data Cleaning
Die Begriffe „Data Wrangling“ und „Data Cleaning“ werden oft fälschlicherweise verwechselt und austauschbar verwendet. Beide Techniken dienen dazu, Daten in ein brauchbares Format umzuwandeln.
Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden. Data Wrangling bezieht sich auf den Prozess des Sammelns von Rohdaten, der Bereinigung, des Mappings und der Speicherung in einem brauchbaren Format.
Tatsächlich ist Data Cleaning nur ein Aspekt von Data Wrangling. Dabei wird ein Datensatz bereinigt, indem unerwünschte, doppelte oder falsche Elemente entfernt, Struktur- und Tippfehler korrigiert oder Maßeinheiten standardisiert werden.
Im Allgemeinen folgt das Data Cleaning präziseren Schritten als das Data Wrangling. Die Reihenfolge der Schritte kann jedoch variieren.
Die Schritte im Data Wrangling
Die verschiedenen Aufgaben des Data Wrangling hängen von der Transformation ab, die für das Dataset durchgeführt werden muss. Wenn sich die Daten z. B. bereits in einer Datenbank befinden, sind die Strukturierungsschritte nicht mehr unbedingt erforderlich.
Der erste Schritt ist normalerweise die Datenextraktion. Logischerweise ist es nicht möglich, Daten umzuwandeln, ohne zuerst die Daten zu sammeln.
Dieser Schritt erfordert eine Planung, um zu entscheiden, welche Daten benötigt werden und wo sie gesammelt werden sollen. Anschließend werden die Daten von ihrer Quelle in einem Rohformat extrahiert.
Daten werden in der Regel in einem unstrukturierten Format gesammelt. Das bedeutet, dass sie kein bestehendes Modell haben und völlig unorganisiert sind. Daher ist es notwendig, das Dataset zu strukturieren, insbesondere durch die Extraktion relevanter Informationen. Beim „Parsing“ eines HTML-Codes von einer Website geht es beispielsweise darum, nur die benötigten Elemente zu extrahieren.
Die explorative Analyse (EDA) besteht dann darin, die Struktur eines Datensatzes zu bestimmen und seine Hauptmerkmale zusammenzufassen. Diese Aufgabe kann direkt nach der Extraktion oder später im Prozess durchgeführt werden. Das hängt vom Zustand des Datasets und dem erforderlichen Arbeitsaufwand ab. Das Ziel ist es, sich mit den Daten vertraut zu machen, damit du weißt, wie du später vorgehen musst.
Nachdem du das Dataset strukturiert und erforscht hast, kannst du damit beginnen, Algorithmen für die Bereinigung anzuwenden.
Mit den Sprachen Python und R lassen sich viele algorithmische Aufgaben automatisieren. Das Ziel kann sein, fehlerhafte oder doppelte Daten zu identifizieren oder auch Messsysteme zu standardisieren.
Anschließend ist es möglich, die Daten anzureichern. Dieser Schritt besteht darin, das Dataset mit Daten aus anderen Quellen zu kombinieren. Dabei kann es sich z. B. um interne Systeme oder Daten von Drittanbietern handeln. Ziel ist es, mehr Datenpunkte zu sammeln, um die Genauigkeit der Analyse zu erhöhen oder einfach nur fehlende Informationen zu ergänzen.
Im Schritt der Datenvalidierung werden die Daten auf Konsistenz, Qualität und Genauigkeit überprüft. Diese Aufgabe kann mithilfe von vorprogrammierten Skripten durchgeführt werden, die in der Lage sind, Datenattribute mit definierten Regeln zu vergleichen. Im Falle eines Problems muss dieser Schritt mehrmals wiederholt werden.
Der letzte Schritt des Data Wrangling ist schließlich die Veröffentlichung der Daten. Das Ziel ist es, die Daten zugänglich zu machen, indem sie in einer neuen Datenbank oder einem anderen Speichersystem abgelegt werden.
Endnutzer wie Data Analysts, Data Engineers und Data Scientists können schließlich auf sie zugreifen. Sie können die Daten auswerten, um Berichte oder Visualisierungen zu erstellen und relevante und verwertbare Informationen für strategische Entscheidungen zu entdecken!
Die Vorteile des Data Wrangling
Data Wrangling bietet viele Vorteile. Zunächst einmal können selbst die komplexesten Daten schnell, einfach und effizient analysiert werden.
Dabei werden rohe und unstrukturierte Daten in verwertbare Daten umgewandelt, die sorgfältig in Zeilen und Spalten angeordnet sind. Die Daten können auch angereichert werden, um noch nützlicher zu sein.
Nach dem Wrangling können Analysten massive Datenmengen verarbeiten und ihre Arbeit problemlos mit anderen teilen. Die Kombination mehrerer Datenquellen ermöglicht es, das Publikum besser zu verstehen und Werbekampagnen gezielter auszurichten.
Welche Tools für Data Wrangling ?
Für das Data Wrangling werden die gleichen Werkzeuge wie für das Data Cleaning verwendet. Dazu gehören Programmiersprachen wie Python und R, Software wie Microsoft Excel oder Open-Source-Plattformen für die Datenanalyse wie KNIME.
Dies ist einer der Gründe, warum die Beherrschung von Python für Data Analysts unerlässlich ist. Diese Sprache ermöglicht es, Skripte für sehr spezifische Aufgaben zu schreiben.
Es gibt auch verschiedene Tools, die speziell für Data Wrangling entwickelt wurden und es Nicht-Programmierern ermöglichen, diesen Prozess durchzuführen. Ein Beispiel hierfür ist OpenRefine. Intuitive visuelle Tools sind jedoch oft weniger flexibel. Sie sind weniger effektiv bei großen, unstrukturierten Datenbeständen.
Wie lernt man Data Wrangling ?
Wie du vielleicht schon bemerkt hast, ist Data Wrangling ein unverzichtbarer Schritt im Prozess der Datenanalyse. Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie in ein brauchbares Format umgewandelt werden.
Um ein Experte im Bereich Data Wrangling zu werden, kannst du dich an DataScientest wenden.
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