60. Data Wrangling – Bereinigen und Vorbereiten von Daten für die Analyse in Data-Science-Projekten
Data Wrangling ist ein entscheidender Schritt in jedem Data-Science-Projekt, da es die Rohdaten für die weitere Analyse und Modellierung vorbereitet. Beim Data Wrangling werden die Daten transformiert, bereinigt und validiert, um deren Qualität, Vollständigkeit und Eignung für den beabsichtigten Zweck sicherzustellen. Die Datenverarbeitung kann herausfordernd und zeitaufwändig sein, da reale Daten oft chaotisch, komplex und heterogen sind. Data Wrangling kann jedoch auch lohnend und aufschlussreich sein, da es die Eigenschaften, Muster und das Potenzial der Daten offenlegt.
In diesem Artikel werden wir die Hauptziele, Phasen und Techniken des Data Wrangling besprechen , sowie einige der Tools und Best Practices, die Datenwissenschaftlern dabei helfen können, Data Wrangling effektiv und effizient durchzuführen.
Ziele des Data Wrangling
Die Hauptziele des Data Wrangling sind:
– Erkunden Sie die Daten und verstehen Sie ihre Struktur, ihren Inhalt und ihren Kontext.
– Transformieren Sie die Daten in ein konsistentes und standardisiertes Format, das für Analyse und Modellierung geeignet ist.
– Bereinigen Sie die Daten und alle Fehler, Ausreißer, Duplikate oder Inkonsistenzen entfernen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyse und Modellierung beeinträchtigen könnten.
– Validieren Sie die Daten und stellen Sie sicher, dass sie die Qualitäts- und Integritätskriterien und Erwartungen der Analyse erfüllen und Modellierung.
– Bereichern Sie die Daten und fügen Sie zusätzliche Informationen oder Funktionen hinzu, die den Wert und Nutzen der Analyse und Modellierung erhöhen können.
Phasen des Data Wrangling
Der Data Wrangling-Prozess kann in vier Hauptphasen unterteilt werden: Entdeckung, Transformation, Reinigung und Validierung. Jede Phase kann je nach Art und Komplexität der Daten sowie den Analyse- und Modellierungszielen mehrere Schritte und Techniken umfassen. Werfen wir einen genaueren Blick auf jede Phase.
Erkennung
Die Entdeckungsphase ist die erste und wichtigste Phase der Datenverarbeitung, da sie die Grundlage und Richtung für den Rest des Prozesses festlegt. In dieser Phase müssen Datenwissenschaftler Folgendes tun:
