Data Preprocessing

Was ist Data Preprocessing

Data Preprocessing ist ein wesentlicher Schritt im Bereich der Datenanalyse und des maschinellen Lernens. Es umfasst die Vorbereitung von Rohdaten, um sie für den weiteren Analyseprozess nutzbar zu machen. Oftmals sind die gesammelten Daten unvollständig, inkonsistent oder enthalten Fehler. Diese Mängel können die Genauigkeit von Modellen beeinträchtigen und zu falschen Ergebnissen führen. Um dem entgegenzuwirken, werden Daten vorab aufbereitet.

Der Prozess umfasst verschiedene Techniken wie Bereinigung, Transformation und Normalisierung der Daten. Bei der Datenbereinigung werden unvollständige oder fehlerhafte Daten erkannt und korrigiert. Häufig geht es darum, fehlende Werte zu behandeln oder Duplikate zu entfernen. Diese Schritte sind entscheidend, um die Qualität der Daten sicherzustellen.

Nach der Bereinigung folgt die Transformation. Hierbei werden die Daten in ein nutzbares Format umgewandelt. Dies kann das Skalieren von Werten oder das Codieren von kategorischen Variablen beinhalten. Transformationen sind wichtig, um die Daten an die Anforderungen des Analysemodells anzupassen. Ein gut durchgeführtes Data Preprocessing legt den Grundstein für aussagekräftige Ergebnisse.

Schritte der Datenbereinigung

Die Bereinigung der Daten ist ein grundlegender Teil des Preprocessing. Sie beginnt oft mit der Identifikation fehlender Werte. Diese Lücken können durch Durchschnittswerte, Mediane oder spezielle Imputationsmethoden gefüllt werden. In einigen Fällen kann es sinnvoller sein, Datensätze mit zu vielen fehlenden Werten komplett zu entfernen.

Ein weiterer Schritt ist das Überprüfen auf Duplikate. Überflüssige Datensätze beeinflussen die Analyseergebnisse negativ. Das Entfernen von Duplikaten sorgt für genauere Modelle. Datenrauschen muss ebenfalls berücksichtigt werden. Dabei handelt es sich um irrelevante oder widersprüchliche Informationen, die den Analyseprozess stören.

Auch die Konsistenz der Daten spielt eine Rolle. Unterschiedliche Formate oder Strukturdifferenzen können zu Problemen führen. Daher sollten Formate vereinheitlicht werden. Dies betrifft sowohl numerische, als auch zeitliche Daten, die in einem einheitlichen Format vorliegen sollten.

Transformationstechniken

Transformationen sind ein essenzieller Aspekt beim Preprocessing. Diese Techniken passen die Daten an die Anforderungen bestimmter Modelle an. Eine gebräuchliche Methode ist die Normalisierung. Hierbei werden die Werte so skaliert, dass sie in einem definierten Bereich liegen, meist zwischen 0 und 1.

Ein weiterer Ansatz ist die Standardisierung. Dabei werden die Daten so angepasst, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 aufweisen. Diese Methode ist besonders nützlich für datengetriebene Modelle. Kategorische Daten werden oftmals in numerische Formate umgewandelt, etwa durch One-Hot-Encoding.

Zusätzliche Transformationen könnten das Binning umfassen. Hierbei werden kontinuierliche Variablen in diskrete Gruppen unterteilt. Diese Technik kann helfen, komplexe Daten zu vereinfachen und Muster besser zu erkennen. Letztlich muss die gewählte Transformation zur Problemstellung und den Daten passen.

Feature Engineering

Das Feature Engineering ist ein kreativer Prozess innerhalb des Data Preprocessings. Ziel ist es, aus vorhandenen Daten neue, aussagekräftige Merkmale zu extrahieren. Diese helfen, die Leistung von Analysemodellen zu verbessern. Häufig werden aus bestehenden Variablen neue abgeleitet, die besseren Einblick geben.

Ein populärer Ansatz ist das Erstellen von Interaktionsvariablen. Diese entstehen durch die Kombination von zwei oder mehr bestehenden Variablen. Solche Variablen können Muster sichtbar machen, die vorher nicht erkennbar waren. Eine andere Technik ist die Erstellung von Aggregaten. Daten werden innerhalb bestimmter Kategorien zusammengefasst, etwa durch Mittelwerte.

Timing-Features sind ein weiteres Beispiel. Sie können durch die Analyse zeitlicher Muster entstehen, wie etwa saisonale Veränderungen. Das Ziel ist immer, dem Modell mehr verwertbare Informationen zu liefern. Feature Engineering erfordert Erfahrung und ein tiefes Verständnis der Daten.