{"id":165917,"date":"2023-02-17T09:55:12","date_gmt":"2023-02-17T08:55:12","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=165917"},"modified":"2023-10-29T20:58:49","modified_gmt":"2023-10-29T19:58:49","slug":"data-cleaning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning","title":{"rendered":"Data Cleaning: Definition, Techniken, Bedeutung in der Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"165917\" class=\"elementor elementor-165917\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72fd991 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"72fd991\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dde9fe6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dde9fe6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Cleaning oder Datenbereinigung ist ein unverzichtbarer Schritt in der Data Science und im Machine Learning. Es geht darum, Probleme in den Datens\u00e4tzen zu l\u00f6sen, damit sie sp\u00e4ter genutzt werden k\u00f6nnen. Definitionen, Techniken, Anwendungsbeispiele, Schulungen...<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f9499c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f9499c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Daten sind f\u00fcr Data Science, k\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning unverzichtbar<\/strong>. Sie sind sozusagen der Treibstoff f\u00fcr diese Technologien.<\/p><p>Daher ist es sehr wichtig, <strong>die Qualit\u00e4t der Daten zu gew\u00e4hrleisten<\/strong>. Heutzutage ist es sehr einfach, saubere und strukturierte Daten von guter Qualit\u00e4t auf speziellen Marktpl\u00e4tzen zu finden. Wenn ein Unternehmen hingegen seine eigenen internen Daten bereinigen will, muss ein Unternehmen auf Data Cleaning zur\u00fcckgreifen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3336515 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"3336515\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/q1Yos0JxY3w&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7534c2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a7534c2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-07b2422 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"07b2422\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was genau ist Data Cleaning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cb3d1d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6cb3d1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Data Cleaning (<strong>auch Data Cleansing oder Data Scrubbing genannt<\/strong>) umfasst mehrere Prozesse, die darauf abzielen, die Qualit\u00e4t der Daten zu verbessern. Es gibt viele Werkzeuge und Praktiken, um Probleme in einem Dataset zu beseitigen.<\/p><p>Diese Prozesse dienen dazu, <strong>ungenaue Datens\u00e4tze<\/strong> in einer Datenbank oder einem Datensatz zu korrigieren oder zu <strong>entfernen<\/strong>. Im Allgemeinen geht es darum, unvollst\u00e4ndige, ungenaue, korrupte oder irrelevante Daten oder Datens\u00e4tze zu identifizieren und zu ersetzen.<\/p><p>Am Ende eines korrekt durchgef\u00fchrten Data Cleanings sollten alle Datens\u00e4tze <strong>konsistent und fehlerfrei<\/strong> sein. Dies ist f\u00fcr die Verwendung und Nutzung der Daten unerl\u00e4sslich.<\/p><p>Ohne Bereinigung <strong>k\u00f6nnen die Ergebnisse von Analysen verf\u00e4lscht werden<\/strong>. Ebenso kann ein Machine-Learning- oder KI-Modell, das mit den falschen Daten trainiert wurde, verzerrt sein oder eine schlechte Leistung erbringen.<\/p><p><strong>Data Cleaning unterscheidet sich von Data Transformation<\/strong>. Beim Cleaning werden die Daten von einem Format in ein anderes umgewandelt, w\u00e4hrend die Transformation (auch Wrangling oder Munging genannt) darauf abzielt, die Rohdaten in ein f\u00fcr die Analyse geeignetes Format umzuwandeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38b7a62 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"38b7a62\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/MIehKREnLdM&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-676baeb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"676baeb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a34618 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5a34618\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient Data Cleaning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f0c3b96 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f0c3b96\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Daten sind heute <b>eine wichtige Ressource f\u00fcr Unternehmen in <\/b><span style=\"font-weight: 400\">allen Branchen. Im Zeitalter von Big Data werden sie als Unterst\u00fctzung f\u00fcr entscheidende Entscheidungen genutzt.<\/span><\/p><p>Laut einer von IBM durchgef\u00fchrten Studie <b>kostet schlechte Datenqualit\u00e4t <\/b><span style=\"font-weight: 400\">in den USA <\/span><b>mittlerweile 3,1 Billionen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">US-Dollar pro Jahr. Und diese Kosten steigen exponentiell.<\/span><\/p><p>Die <b>Vorbeugung durch Data Cleaning <\/b><span style=\"font-weight: 400\">ist relativ erschwinglich, aber die Behebung bereits bestehender Probleme kann zehnmal so teuer sein. Schlimmer noch: Die Korrektur eines Problems in den Daten, nachdem es einen Ausfall verursacht hat, ist hundertmal teurer.<\/span><\/p><p>Eine <b>Vielzahl von Problemen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">kann durch eine niedrige Datenqualit\u00e4t entstehen. Eine Marketingkampagne k\u00f6nnte z. B. falsch ausgerichtet sein und deshalb scheitern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Im <\/span><b>Gesundheitswesen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">k\u00f6nnen schlechte Daten zu schlecht geeigneten Behandlungen und sogar zum Scheitern der Entwicklung von Medikamenten f\u00fchren. Eine von Accenture durchgef\u00fchrte Studie zeigt, dass der Mangel an sauberen Daten das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI in diesem Bereich ist.<\/span><\/p><p>In der Logistik k\u00f6nnen Daten <b>zu Problemen bei der Bestandsaufnahme <\/b><span style=\"font-weight: 400\">und der Lieferplanung f\u00fchren und somit die Kundenzufriedenheit beeintr\u00e4chtigen. In der Fertigung k\u00f6nnen Fabriken, die Roboter mit falschen Daten einrichten, ernsthafte Probleme bekommen.<\/span><\/p><p>Data Cleaning ist notwendig, um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten, die von <b>Gesetzen wie der DSGVO vorgeschrieben werden<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. In allen Branchen kann Data Cleaning also helfen, gro\u00dfe Probleme zu vermeiden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-204a84a elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"204a84a\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/iMD3pWAFXEY&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4998e8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a4998e8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd5d16a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cd5d16a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile von Data Cleaning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd2aaa0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dd2aaa0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Data Cleaning bietet viele Vorteile. Einer der gr\u00f6\u00dften Vorteile ist, dass sie <b>eine bessere datenbasierte Entscheidungsfindung <\/b><span style=\"font-weight: 400\">erm\u00f6glichen.<\/span><\/p><p>Eine <b>hohe Qualit\u00e4t wirkt sich positiv auf <\/b><span style=\"font-weight: 400\">alle Aktivit\u00e4ten aus, die mit Daten zu tun haben. Daten werden in allen Bereichen immer wichtiger.<\/span><\/p><p>Um den vollen Nutzen aus dieser Praxis zu ziehen, muss Data Cleaning als <b>eine unternehmensweite Anstrengung <\/b><span style=\"font-weight: 400\">verstanden werden. Es sorgt nicht nur f\u00fcr reibungslosere Abl\u00e4ufe im Unternehmen, sondern steigert auch die Produktivit\u00e4t, da die Teams keine Zeit mehr mit fehlerhaften Daten verschwenden m\u00fcssen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die <\/span><b>Ums\u00e4tze k\u00f6nnen steigen, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">wenn die Marketingteams Zugang zu den besten Daten haben. Die Kumulierung dieser verschiedenen internen und externen Vorteile f\u00fchrt zu einer h\u00f6heren Rentabilit\u00e4t.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-928a6e3 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"928a6e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Eine Data Cleaning-Schulung absolvieren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9a4894 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b9a4894\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f715531 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f715531\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Arten von Datenproblemen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e40141f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e40141f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Unternehmen sammeln eine Vielzahl von Daten <b>aus den unterschiedlichsten Quellen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Diese Informationen k\u00f6nnen direkt intern oder von Kunden gesammelt werden oder sogar aus dem Internet und sozialen Netzwerken erfasst werden.<\/span><\/p><p>Bei diesem Prozess <b>k\u00f6nnen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">jedoch <\/span><b>verschiedene Probleme auftreten<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Zun\u00e4chst einmal kann ein Dataset doppelte Daten enthalten, d. h. mehrere identische Datens\u00e4tze.<\/span><\/p><p>Die <b>Daten k\u00f6nnen auch in Konflikt zueinander stehen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Ein Satz kann mehrere \u00e4hnliche Datens\u00e4tze mit unterschiedlichen Attributen enthalten.<\/span><\/p><p>Im Gegenteil, es kann vorkommen, dass <b>Datenattribute fehlen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Es kann auch sein, dass die Daten nicht den Vorschriften entsprechen.<\/span><\/p><p>Diese Probleme k\u00f6nnen von verschiedenen Quellen verursacht werden. Es kann sich um ein <b>Synchronisationsproblem handeln, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">wenn die Daten zwischen zwei Systemen nicht richtig geteilt werden.<\/span><\/p><p>Eine weitere Ursache kann <b>ein Softwarefehler in <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Datenverarbeitungsanwendungen sein. Informationen k\u00f6nnen mit Fehlern &#8222;geschrieben&#8220; werden, w\u00e4hrend die richtigen Daten versehentlich \u00fcberschrieben werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p>Schlie\u00dflich <b>kann die Ursache auch ganz einfach menschlich sein<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Verbraucher k\u00f6nnen absichtlich unvollst\u00e4ndige oder falsche Daten angeben, um ihre Privatsph\u00e4re zu sch\u00fctzen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82d2277 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"82d2277\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/A4v6hKD-qcU&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-943008d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"943008d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1752079 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1752079\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Merkmale von qualitativ hochwertigen Daten?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ce82e9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ce82e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um als qualitativ hochwertig zu gelten, m\u00fcssen Daten eine Reihe von Kriterien erf\u00fcllen. Sie <strong>m\u00fcssen &#8222;g\u00fcltig&#8220; sein, d. h.<\/strong> sie m\u00fcssen den Regeln und Einschr\u00e4nkungen entsprechen, die das Unternehmen festgelegt hat. Dies k\u00f6nnen Einschr\u00e4nkungen bez\u00fcglich der Datentypen, der Werte oder der Organisation der Daten in den Datenbanken sein.<\/p><p><strong>Qualitativ hochwertige Daten<\/strong> m\u00fcssen auch genau, vollst\u00e4ndig, konsistent, einheitlich und nachvollziehbar sein. Dies sind die Merkmale, die sich auf die Datenqualit\u00e4t auswirken und die mithilfe von Data Cleaning korrigiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73c5c85 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"73c5c85\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bfdd894 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bfdd894\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Schritte des Data Cleaning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2b2dbe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d2b2dbe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um effektiv zu sein, muss Data Cleaning als <b>ein schrittweiser Prozess <\/b><span style=\"font-weight: 400\">betrachtet werden. Zu Beginn sollte ein Plan f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t erstellt werden.<\/span><\/p><p>Bei diesem Plan geht es darum, <b>die Hauptquelle <\/b><span style=\"font-weight: 400\">von Fehlern und Problemen zu ermitteln und festzulegen, wie diese behoben werden k\u00f6nnen. Die Korrekturma\u00dfnahmen sollten auf die richtigen Verantwortlichen aufgeteilt werden.<\/span><\/p><p>Au\u00dferdem <b>m\u00fcssen Metriken ausgew\u00e4hlt werden, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">die die Datenqualit\u00e4t auf klare und pr\u00e4gnante Weise messen. Dies erm\u00f6glicht sp\u00e4ter die Priorisierung von Data-Cleaning-Initiativen.<\/span><\/p><p>Schlie\u00dflich muss <b>eine Reihe von Aktionen und Ma\u00dfnahmen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">identifiziert werden, um den Prozess in Gang zu setzen. Diese Ma\u00dfnahmen werden im Laufe der Zeit, bei \u00c4nderungen der Datenqualit\u00e4t und der Entwicklung des Unternehmens aktualisiert.<\/span><\/p><p>Der zweite Schritt besteht darin, <b>die Daten an der Quelle zu korrigieren, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">noch bevor sie in falscher Form in das System aufgenommen werden. Diese Praxis spart Zeit und Energie und erm\u00f6glicht es, Probleme zu beheben, bevor es zu sp\u00e4t ist.<\/span><\/p><p>Anschlie\u00dfend ist es wichtig, <b>die Genauigkeit der Daten <\/b><span style=\"font-weight: 400\">in Echtzeit zu <\/span><b>messen.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Es gibt verschiedene Werkzeuge und Techniken, die f\u00fcr diesen Zweck vorgesehen sind.<\/span><\/p><p>Wenn es dir leider nicht gelingt, Duplikate an der Quelle zu entfernen, ist es wichtig, <b>sie aufzusp\u00fcren und <\/b><span style=\"font-weight: 400\">sp\u00e4ter<\/span><b> aktiv zu entfernen.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Au\u00dferdem solltest du die Daten standardisieren, normalisieren, zusammenf\u00fchren, aggregieren und filtern.<\/span><\/p><p>Im letzten Schritt werden schlie\u00dflich die <b>fehlenden Informationen erg\u00e4nzt<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Nachdem du diesen Prozess abgeschlossen hast, sind die Daten bereit, in einen Datenkatalog exportiert und analysiert zu werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-797c6ba e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"797c6ba\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af7f1c5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"af7f1c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man sich in Data Cleaning ausbilden lassen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce641fe elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"ce641fe\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/SNNK6z03TaA&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cdec724 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cdec724\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Data Cleaning ist f\u00fcr die Bereiche Data Science und k\u00fcnstliche Intelligenz unerl\u00e4sslich. Daher ist es zwingend notwendig, <strong>die verschiedenen<\/strong> existierenden <strong>Werkzeuge und Techniken zu beherrschen<\/strong>, um in diesen Bereichen arbeiten zu k\u00f6nnen.<\/p><p>Um diese F\u00e4higkeiten zu erwerben, kannst du dich f\u00fcr die DataScientest-Ausbildung entscheiden. Unsere verschiedenen <strong>Programme Data Engineer, Data Analyst und Data Scientist<\/strong> <strong>geben<\/strong> dir die M\u00f6glichkeit, zu lernen, wie man Daten verarbeitet und insbesondere wie man sie bereinigt.<\/p><p>Nach Abschluss dieser berufsqualifizierenden Kurse bist du bereit, im Bereich Data Science zu arbeiten. Von den ehemaligen Lernenden <strong>haben 93 % sofort einen Job<\/strong> <strong>gefunden<\/strong>. Du erh\u00e4ltst au\u00dferdem ein von der Universit\u00e4t Sorbonne zertifiziertes Diplom.<\/p><p>Alle unsere Kurse werden <strong>als Bootcamp oder als Weiterbildung<\/strong> angeboten. Der in Frankreich innovative Blended-Learning-Ansatz bringt Fernunterricht und Pr\u00e4senzunterricht in Einklang, um das Beste aus beiden Welten zu bieten. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">unsere Kurse f\u00fcr Berufe im Bereich Data Science<\/a>!<\/p><p>Du wei\u00dft alles \u00fcber Data Cleaning. Schau dir <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-science-definition\">unser komplettes Dossier \u00fcber Data Science<\/a> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-engineer-tout-savoir\">unsere Einf\u00fchrung in Machine Learning<\/a> an.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Cleaning oder Datenbereinigung ist ein unverzichtbarer Schritt in der Data Science und im Machine Learning. 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