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Exploratory Data Analysis (EDA)

EDA ist ein strukturierter, visueller und statistischer Ansatz zur ersten Untersuchung von Datensätzen, um Muster, Ausreißer und Annahmen zu identifizieren.

Exploratory Data Analysis (EDA) ist ein iterativer, methodischer Ansatz zur Untersuchung von Datensätzen durch Visualisierung, statistische Zusammenfassungen und einfache Transformationen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Geschäftlich
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Datenbanken (PostgreSQL, BigQuery)Notebook-Umgebungen (Jupyter, VS Code)Profiling- und Visualisierungstools (ydata-profiling, seaborn)

Prinzipien & Ziele

Iterativ vorgehen: schnell Hypothesen bilden und validieren.Visuell und numerisch kombinieren: Charts + Kennzahlen nutzen.Domänenwissen einbinden: Interpretation gemeinsam mit Fachexperten.
Erkundung
Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Übergeneralisierung von zufälligen Mustern.
  • Falsche Imputationsentscheidungen können Bias einführen.
  • Unvollständige Dokumentation führt zu mangelnder Reproduzierbarkeit.
  • Frühzeitig Domain-Experten einbeziehen.
  • Reproduceability: Notebooks und Berichte versionieren.
  • Iterative Verfeinerung: von grob zu detailliert arbeiten.

I/O & Ressourcen

  • Rohdaten als CSV, Parquet oder Datenbank-Export
  • Schemadokumentation und Feldbeschreibungen
  • Zugriff auf Visualisierungs- und Analysewerkzeuge
  • EDA-Bericht mit Visualisierungen und Kennzahlen
  • Empfohlene Datenbereinigungs- und Imputationsregeln
  • Priorisierte Hypothesen für Folgeanalysen

Beschreibung

Exploratory Data Analysis (EDA) ist ein iterativer, methodischer Ansatz zur Untersuchung von Datensätzen durch Visualisierung, statistische Zusammenfassungen und einfache Transformationen. Ziel ist es, Muster, Ausreißer und Hypothesen für weitere Analysen zu entdecken. Sie reduziert Unsicherheit und hilft, sinnvolle Vorverarbeitungsregeln zu definieren.

✔

  • Schnelle Erkennung von Datenproblemen und Ausreißern.
  • Verbesserte Feature-Auswahl und Modellrobustheit.
  • Bessere Abstimmung zwischen Data und Business-Anforderungen.

✖

  • Nicht automatisiert: erfordert menschliche Interpretation.
  • Skalierbarkeit bei sehr großen Rohdaten kann begrenzt sein.
  • Subjektivität: unterschiedliche Analysten ziehen unterschiedliche Schlüsse.

  • Anteil fehlender Werte

    Prozentualer Anteil fehlender Einträge pro Feld als Indikator für Datenqualität.

  • Anzahl erkannter Ausreißer

    Anzahl ungewöhnlicher Werte nach definierter Methode pro Datensatz.

  • Korrelation zwischen Schlüsselvariablen

    Maß zur Identifikation redundanter oder stark verknüpfter Features.

EDA bei Customer-Churn-Analyse

Untersuchung von Kundenverhalten, Segmenten und Kündigungsmustern zur Identifikation relevanter Prädiktoren.

EDA zur Zahlungsbetrugserkennung

Erkennung unüblicher Transaktionsmuster und Anomalien als Grundlage für Feature-Entwicklung.

Produktkennzahlen-Exploration

Analyse von Nutzungsmetriken zur Priorisierung von Verbesserungen und zur Identifikation Messfehler.

1

Datenauswahl und Sampling definieren

2

Explorative Visualisierungen und Kennzahlen erzeugen

3

Probleme und Anomalien dokumentieren

4

Imputations- und Bereinigungsregeln ableiten

5

Bericht und Handlungsempfehlungen für Stakeholder erstellen

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unzureichend dokumentierte Transformationsregeln.
  • Fehlende Standardpipelines für Reproduzierbarkeit.
  • Legacy-Datenformate erschweren automatisierte Analysen.
Fehlende MetadatenRechen- und Speicherlimits bei RohdatenUnklare Verantwortlichkeiten für Datenqualität
  • Nur auf kleinen, nicht repräsentativen Stichproben schlussfolgern.
  • Ausreißer automatisch entfernen ohne Ursachenanalyse.
  • EDA-Ergebnisse als endgültige Beweise für Kausalität interpretieren.
  • Korrelation fälschlich als Kausalität deuten.
  • Nicht berücksichtigte Zeitzonen oder Zeitstempelinkonsistenzen.
  • Übermäßiges Vertrauen in automatisierte Profiling-Tools.
Grundlagen der Statistik und WahrscheinlichkeitsrechnungDatenmanipulation mit Python / pandas oder vergleichbarVisualisierungskenntnisse und Interpretation von Plots
Verfügbarkeit repräsentativer StichprobenDatentransparenz und MetadatenqualitätWerkzeugunterstützung für Visualisierung und Profiling
  • • Datenschutz- und Compliance-Beschränkungen
  • • Begrenzte Verfügbarkeit von Datenproben
  • • Fehlende standardisierte Metriken