{"id":209196,"date":"2025-08-12T06:30:00","date_gmt":"2025-08-12T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=209196"},"modified":"2025-08-12T14:34:17","modified_gmt":"2025-08-12T13:34:17","slug":"alles-ueber-fehlende-daten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/alles-ueber-fehlende-daten","title":{"rendered":"Fehlende Daten in der Data Science meistern"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"209196\" class=\"elementor elementor-209196\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f39f254 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f39f254\" 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-a1033eb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a1033eb\" 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><b>In der Praxis sind vollst\u00e4ndig vollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze eine Seltenheit. Ob bei der manuellen Eingabe, der automatischen Extraktion oder der Zusammenf\u00fchrung mehrerer Quellen \u2013 fehlende Daten treten fast immer auf. Werden sie falsch behandelt, k\u00f6nnen sie Analysen verf\u00e4lschen, die Leistung von Modellen mindern und deutliche Verzerrungen verursachen.<\/b><\/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-88c319b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"88c319b\" 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-start=\"430\" data-end=\"666\">Deshalb ist es entscheidend, die <b>Ursachen und Mechanismen<\/b> hinter diesen L\u00fccken zu verstehen. Fehlende Werte einfach zu ignorieren, mag zwar verlockend erscheinen, bedeutet jedoch oft, einen wesentlichen Teil des Problems zu \u00fcbersehen.<\/p><p>\u00a0<\/p><p data-start=\"668\" data-end=\"963\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\">In diesem Artikel erf\u00e4hrst Du, wie Du <b>fehlende Daten in der Data Science erkennen<\/b>, einordnen und gezielt behandeln kannst. Au\u00dferdem zeigen wir Dir, nach welchen Kriterien Du eine geeignete Imputationsmethode ausw\u00e4hlst und welche Best Practices helfen, die negativen Auswirkungen zu minimieren.<\/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-aa18293 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"aa18293\" 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-76913cc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76913cc\" 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\"><font size=\"6\">Die Natur fehlender Daten verstehen<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7eaac14 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7eaac14\" 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\">Definition und Identifizierung fehlender Daten<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7bd1b7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b7bd1b7\" 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>Ein fehlender Datenpunkt bezeichnet das Fehlen eines Wertes in einer Zelle eines Datensatzes.<span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Er kann durch <span style=\"color: #339966;\">NaN<\/span>, <span style=\"color: #339966;\">None<\/span>, eine leere Zelle oder Indikatoren wie \u201eN\/A\u201c dargestellt werden.<\/span><\/p><p>Zur Identifizierung stehen mehrere Werkzeuge zur Verf\u00fcgung:<\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Visuelle Exploration<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Bibliotheken wie <span style=\"color: #339966;\">missingno<\/span> (Python) erm\u00f6glichen die Visualisierung von Mustern fehlender Werte (z. B. Heatmaps, Matrizen).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Deskriptive Funktionen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: In Python gibt <span style=\"color: #339966;\">.isnull().sum()<\/span> auf einem Pandas DataFrame die Anzahl fehlender Werte pro Spalte zur\u00fcck.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9678a2b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9678a2b\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kurs-ueber-python-lernen-die-grundlagen\" target=\"_blank\">\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\">Auch lesen: Python-Kurs f\u00fcr Anf\u00e4nger<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-3214822 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3214822\" 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\">Warum fehlen Daten? Die Mechanismen des Verlusts?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2eba7d1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2eba7d1\" 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 style=\"text-align: left;\" data-start=\"714\" data-end=\"855\">Um fehlende Daten gezielt zu behandeln, musst Du zun\u00e4chst verstehen, warum sie fehlen. Klassischerweise unterscheidet man drei Mechanismen:<\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>MCAR (Missing Completely at Random)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Wert fehlt, ist unabh\u00e4ngig von allen anderen Variablen.<br data-start=\"987\" data-end=\"990\" \/><em data-start=\"992\" data-end=\"1003\">Beispiel:<\/em> Ein zuf\u00e4lliger Ausfall w\u00e4hrend der Datenerfassung.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>MAR (Missing at Random)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Fehlen h\u00e4ngt von anderen beobachteten Variablen ab, nicht jedoch vom fehlenden Wert selbst.<br data-start=\"1183\" data-end=\"1186\" \/><em data-start=\"1188\" data-end=\"1199\">Beispiel:<\/em> M\u00e4nner beantworten seltener eine Frage zu Depressionen als Frauen \u2013 das Fehlen h\u00e4ngt vom Geschlecht ab.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>MNAR (Missing Not at Random)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Das Fehlen h\u00e4ngt vom fehlenden Wert selbst oder von einem nicht beobachteten Faktor ab.<br data-start=\"1429\" data-end=\"1432\" \/><em data-start=\"1434\" data-end=\"1445\">Beispiel:<\/em> Sehr hohe Einkommen werden selten angegeben \u2013 der Wert selbst beeinflusst das Fehlen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea3f81e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ea3f81e\" 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\">Auswirkungen der verschiedenen Fehltypen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-193031b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"193031b\" 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>Der zugrunde liegende Mechanismus hat gro\u00dfen Einfluss auf die Wahl der Behandlungsstrategie. W\u00e4hrend MCAR meist einfache Methoden erlaubt, erfordern MAR und MNAR komplexere, oft auch dom\u00e4nenspezifische Ans\u00e4tze.<\/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-234d25a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"234d25a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.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-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209199\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7e225b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e7e225b\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bayesian-optimization-alles-wissen\" target=\"_blank\">\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\">Bayesian Optimization: So funktioniert die smarte Optimierungsmethode<\/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-7390c3f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7390c3f\" 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-f4b599d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f4b599d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Strategien zur Behandlung fehlender Daten<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1be3ea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d1be3ea\" 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\">1. L\u00f6schen fehlender Daten<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b028892 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b028892\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Listenweises L\u00f6schen<\/b><\/li><\/ul><p>Dabei entfernst Du alle Zeilen eines Datensatzes, die mindestens einen fehlenden Wert enthalten. Diese Methode ist leicht umzusetzen, birgt jedoch ein hohes Risiko f\u00fcr Informationsverlust und Verzerrungen, wenn die Daten nicht MCAR sind.<\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Paarweises L\u00f6schen<\/b><\/li><\/ul><p>Hier werden f\u00fcr jede spezifische Analyse nur die Beobachtungen ber\u00fccksichtigt, bei denen die f\u00fcr diese Analyse relevanten Variablen vorhanden sind. So bleiben mehr Daten erhalten, jedoch k\u00f6nnen die Ergebnisse schwerer interpretierbar und statistische Matrizen instabil sein.<\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Variablenweises L\u00f6schen<\/b><\/li><\/ul><p>Eine ganze Spalte wird entfernt, wenn der Anteil fehlender Werte zu hoch ist (oft &gt;50 %). Dies ist sinnvoll, wenn die Variable schwer wiederherstellbar oder nur von geringem Nutzen ist, birgt jedoch das Risiko, eine relevante Variable zu verlieren.<\/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-a113558 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"a113558\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-color:#ccc;border-spacing:0;}\r\n.tg td{background-color:#fff;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{background-color:#f0f0f0;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-buk4{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;\r\n  vertical-align:top}\r\n.tg .tg-yv7t{background-color:#c0c0c0;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:22px;font-weight:bold;\r\n  text-align:center;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-v9r9{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-08lm{font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-cim1{font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"table-layout: fixed; width: 900px\">\r\n<colgroup>\r\n<col style=\"width: 200px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Methode<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Vorteile<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Nachteile<\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Listenweises L\u00f6schen<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Einfach umzusetzen<br>- Keine k\u00fcnstliche Datenerg\u00e4nzung<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Bedeutender Informationsverlust, wenn Daten nicht MCAR sind<br>- Verzerrungsgefahr<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-08lm\">Paarweises L\u00f6schen<\/td>\r\n    <td class=\"tg-cim1\">- Mehr Daten bleiben erhalten<br>- Weniger zerst\u00f6rerisch<\/td>\r\n    <td class=\"tg-cim1\">- Ergebnisse schwer zu interpretieren<br>- Instabile statistische Matrizen<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Variablen l\u00f6schen<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Schnelle Bereinigung<br>- Dimensionsreduktion<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Risiko, eine relevante Variable zu verlieren<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9db6d71 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9db6d71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209200\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ec4ac8 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7ec4ac8\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\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\">Den Umgang mit fehlenden Daten souver\u00e4n beherrschen<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-27175d7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"27175d7\" 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\">2. Einfache Imputation<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb47d2c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fb47d2c\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputation durch Mittelwert, Median oder Modus<\/b><\/li><\/ul><p>Fehlende Werte werden durch Ma\u00dfe der zentralen Tendenz ersetzt. Mittelwert und Median eignen sich f\u00fcr numerische Variablen, der Modus ist sowohl f\u00fcr kategoriale als auch f\u00fcr numerische Variablen einsetzbar. Diese Methode ist schnell und ressourcenschonend, kann jedoch die Varianz verringern und Verteilungen oder Korrelationen verzerren.<\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputation durch einen konstanten Wert oder bin\u00e4ren Indikator<\/b><\/li><\/ul><p>Fehlende Werte werden durch einen festgelegten Wert wie \u201e-1\u201c oder \u201eUnbekannt\u201c ersetzt. H\u00e4ufig wird eine zus\u00e4tzliche bin\u00e4re Variable erg\u00e4nzt, um anzuzeigen, ob der urspr\u00fcngliche Wert fehlte. Diese Methode bewahrt die Information \u00fcber das Fehlen, kann jedoch Verzerrungen einf\u00fchren und ist empfindlich gegen\u00fcber der Wahl des Ersatzwertes.<\/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-d5afe01 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"d5afe01\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-color:#ccc;border-spacing:0;}\r\n.tg td{background-color:#fff;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{background-color:#f0f0f0;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-buk4{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;\r\n  vertical-align:top}\r\n.tg .tg-yv7t{background-color:#c0c0c0;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:22px;font-weight:bold;\r\n  text-align:center;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-v9r9{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"table-layout: fixed; width: 900px\">\r\n<colgroup>\r\n<col style=\"width: 200px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Methode<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Vorteile<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Nachteile<\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Mittelwert \/ Median \/ Modus<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Einfach und schnell umzusetzen<br>- Geringer Ressourcenaufwand<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Verringerung der Varianz<br>- Kann Verteilungen und Korrelationen verf\u00e4lschen<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Konstanter Wert \/ Indikator<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Information \u00fcber das Fehlen bleibt erhalten<br>- Kompatibel mit bestimmten Modellen<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Kann Verzerrungen einf\u00fchren<br>- Anf\u00e4llig f\u00fcr willk\u00fcrlich gew\u00e4hlte Ersatzwerte<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f34465b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f34465b\" 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\">3. Fortgeschrittene Imputation<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f0a123a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f0a123a\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputation durch Regression<\/b><\/li><\/ul><p>Fehlende Werte werden mithilfe eines Regressionsmodells vorhergesagt, das die \u00fcbrigen Variablen des Datensatzes als Pr\u00e4diktoren nutzt. Diese Methode kann die Beziehungen zwischen Variablen optimal aussch\u00f6pfen, birgt aber das Risiko, Zusammenh\u00e4nge zu \u00fcbersch\u00e4tzen oder Verzerrungen zu erzeugen, wenn Annahmen verletzt werden.<\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputation durch k-n\u00e4chste Nachbarn (<\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-knn-algorithmus-einfach-erklart\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>k-NN<\/b><\/a><b>)<\/b><\/li><\/ul><p>Hier werden fehlende Werte durch den Durchschnitt der <em data-start=\"2285\" data-end=\"2288\">k<\/em> \u00e4hnlichsten Beobachtungen ersetzt, wobei die \u00c4hnlichkeit \u00fcber Abst\u00e4nde in den vorhandenen Variablen gemessen wird. Sie ist flexibel und kann komplexe Zusammenh\u00e4nge erfassen, ist jedoch rechenintensiv und sensibel gegen\u00fcber der Wahl von <em data-start=\"2525\" data-end=\"2528\">k<\/em> und der verwendeten Distanzmetrik.<\/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-487ba09 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"487ba09\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-color:#ccc;border-spacing:0;}\r\n.tg td{background-color:#fff;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{background-color:#f0f0f0;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-buk4{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;\r\n  vertical-align:top}\r\n.tg .tg-yv7t{background-color:#c0c0c0;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:22px;font-weight:bold;\r\n  text-align:center;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-v9r9{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"table-layout: fixed; width: 900px\">\r\n<colgroup>\r\n<col style=\"width: 200px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Methode<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Vorteile<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Nachteile<\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Regression<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Nutzt Beziehungen zwischen Variablen<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Verzerrungsrisiko bei Verletzung der Annahmen<br>- Kann Zusammenh\u00e4nge \u00fcbersch\u00e4tzen<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">k-N\u00e4chste Nachbarn (k-NN)<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Erfasst komplexe Zusammenh\u00e4nge<br>- Geeignet f\u00fcr numerische und gemischte Daten<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">- Hoher Rechenaufwand<br>- Empfindlich gegen\u00fcber Wahl von k und Distanzmetrik<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8951286 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8951286\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209201\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-330d0de elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"330d0de\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/real-world-assets-was-ist-das\" target=\"_blank\">\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\">Auch lesen: Real World Assets (RWA) einfach erkl\u00e4rt<\/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-2af841b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2af841b\" 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-f380d23 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f380d23\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Passende Methode finden und testen<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d93457d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d93457d\" 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-start=\"68\" data-end=\"493\">Die Auswahl einer geeigneten Methode zur Behandlung fehlender Daten h\u00e4ngt von mehreren Faktoren ab. Ein zentraler Punkt ist die <b>Art der Variablen<\/b>: Ob <b>numerisch, kategorial oder gemischt<\/b>, bestimmt ma\u00dfgeblich, welche Techniken sinnvoll sind. So eignen sich beispielsweise Imputationen durch Mittelwert oder Regression vor allem f\u00fcr numerische Variablen, w\u00e4hrend Modus oder konstante Werte besser zu kategorialen Daten passen.<\/p><p data-start=\"495\" data-end=\"712\">Auch die Fehlerrate spielt eine gro\u00dfe Rolle. Liegt sie unter 5 %, k\u00f6nnen oft einfache Ans\u00e4tze ausreichen. Ab einer Rate von \u00fcber 20 % wird es hingegen riskant, Daten zu l\u00f6schen oder auf naive Imputationen zu setzen.<\/p><p data-start=\"714\" data-end=\"1171\">Ebenso wichtig ist die Frage, ob eine Variable tats\u00e4chlich Einfluss auf das Ziel oder die Analyseergebnisse hat. Weist sie viele fehlende Werte auf und liefert nur wenig n\u00fctzliche Informationen, ist es oft effizienter, sie zu entfernen. Das spart Zeit, reduziert die Komplexit\u00e4t des Modells und erleichtert Visualisierungen \u2013 besonders, wenn <b>explorative Analysen<\/b> oder\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pearson-vs-spearman-korrelationen-einfache-erklaerung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Korrelationspr\u00fcfungen<\/a>\u00a0zeigen, dass sie nur schwach mit anderen Variablen zusammenh\u00e4ngt.<\/p><p>\u00a0<\/p><p data-start=\"1173\" data-end=\"1525\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\">Nach der gew\u00e4hlten Behandlungsmethode solltest Du deren Auswirkungen unbedingt bewerten. Vergleiche daf\u00fcr die Verteilungen der Variablen vor und nach der Imputation, \u00fcberpr\u00fcfe die Modellleistung mithilfe von\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kreuzvalidierung<\/a>\u00a0und f\u00fchre eine Sensitivit\u00e4tsanalyse durch, um mehrere Strategien zu testen und die Robustheit der Ergebnisse sicherzustellen.<\/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-1c27c61 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1c27c61\" 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-38b0efd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"38b0efd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Fazit<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96999d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"96999d6\" 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-start=\"54\" data-end=\"313\">Der <b>Umgang mit fehlenden Daten<\/b> geh\u00f6rt zu den unvermeidbaren Herausforderungen in der Data Science. Entscheidend ist, ihre Ursachen zu verstehen, ihre Art zu erkennen, die passende Imputationsmethode auszuw\u00e4hlen und deren Auswirkungen sorgf\u00e4ltig zu bewerten.<\/p><p data-start=\"315\" data-end=\"609\">Anstatt sich auf eine einzige L\u00f6sung zu verlassen, lohnt es sich, mehrere Ans\u00e4tze zu testen und auf den jeweiligen Kontext abzustimmen. Mit der Weiterentwicklung von Tools und Techniken wird das\u00a0<a style=\"background-color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-management-oder-datenverwaltung-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Management fehlender Daten<\/a>\u00a0immer pr\u00e4ziser und fester Bestandteil der Datenverarbeitungspipelines.<\/p><p data-start=\"54\" data-end=\"313\">\u00a0<\/p><p data-start=\"611\" data-end=\"769\">Der Schl\u00fcssel liegt in einer rigorosen, transparenten und fundierten Vorgehensweise \u2013 nur so lassen sich verl\u00e4ssliche und belastbare Analysen gew\u00e4hrleisten.<\/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-762423b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"762423b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209202\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12c94fe elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"12c94fe\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\" target=\"_blank\">\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\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/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-f9f3cf6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f9f3cf6\" 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-357aa24 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"357aa24\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Das Verst\u00e4ndnis der Natur fehlender Daten\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Ein fehlender Datenpunkt ist ein fehlender Wert in einer Zelle eines Datensatzes und kann durch NaN, None oder leere Felder dargestellt werden.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Warum fehlen Daten? 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Ob bei der manuellen Eingabe, der automatischen Extraktion oder der Zusammenf\u00fchrung mehrerer Quellen \u2013 fehlende Daten treten fast immer auf. Werden sie falsch behandelt, k\u00f6nnen sie Analysen verf\u00e4lschen, die Leistung von Modellen mindern und deutliche Verzerrungen verursachen. 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