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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.
Nutze diesen Steckbrief, um den Baustein kurz zu verstehen, ihn im Modell einzuordnen und bei Bedarf in die 360°-Bewertung zu wechseln.
Ausführbares Vorgehen: kann angewendet werden und erzeugt ein Ergebnis.
Was Zusammenhänge ordnet, verbindet oder entscheidbar macht.
Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein strukturierter Einstieg in Datensätze, bei dem Visualisierung, einfache Kennzahlen und gezielte Umformungen helfen, Muster, Ausreißer und offene Annahmen sichtbar zu machen.
EDA entstand aus der statistischen Praxis, Daten vor einer festen Modellwahl sichtbar und zusammenfassend zu untersuchen. John Tukey prägte den Ansatz ab 1970 und beschrieb ihn 1977 ausführlich; später wurde er von der engeren Initial Data Analysis abgegrenzt. Ziel war, mit Grafiken, Kennzahlen und einfachen Transformationen Hypothesen, Ausreißer und passende Vorverarbeitungsschritte zu finden.
Stell dir EDA als wiederholten Sichtprüfungskreis vor: erst anschauen, dann verdichten, dann gezielt nachfragen. Man beginnt mit Rohdaten und prüft Verteilung, Streuung, Lücken und Extremwerte. Auffällige Muster werden mit einfachen Segmentierungen oder Transformationen nachverfolgt. Jeder Durchlauf schärft die nächste Frage oder zeigt, dass Daten erst bereinigt werden müssen, bevor ein formales Modell sinnvoll ist.
Diagramme machen Form, Streuung und Auffälligkeiten schneller erkennbar als reine Tabellen.
Mittelwert, Median, Quartile oder Streuung geben einen kompakten ersten Überblick.
Ungewöhnliche Werte können Messfehler, Sonderfälle oder wichtige Struktursignale sein.
Beobachtungen aus dem Datensatz liefern überprüfbare Fragen für die weitere Analyse.
EDA hilft zu entscheiden, welche Bereinigungen, Transformationen oder Filter nötig sind.
EDA ist besonders nützlich zu Beginn eines Analyse-, Data-Science- oder Reporting-Vorhabens, wenn Datenstruktur und Qualität noch unklar sind. Sie hilft auch vor dem Modellieren, beim Prüfen von Annahmen und beim Priorisieren von Fragen. EDA ersetzt jedoch keine bestätigende Analyse: Muster können täuschen, und ohne Kontext, gute Stichproben und saubere Daten entstehen leicht falsche Schlüsse.
Wo dieser Baustein im Themenmodell verortet ist.
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Erkunde, wie dieser Wissensbaustein mit Konzepten, Methoden, Technologien und Tools verbunden ist.
Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
Alle direkten Verbindungen des aktuellen Wissensbausteins in einer kompakten, textuellen Darstellung.
Diese Einordnung zeigt, in welchem Kontext der Baustein typischerweise relevant wird, wie anspruchsvoll er ist und welche Wirkung er im Modell hat.
Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.