3 Fragen zu Datenbereinigung

Um Ausreißer in einem Boxplot zu bereinigen, gibt es verschiedene Ansätze, die je nach Kontext und Zielsetzung angewendet werden können: 1. **Identifikation und Entfernung von Ausreißern:** - **Identifikation:** Ausreißer werden in einem Boxplot als Punkte außerhalb der "Whiskers" (den Linien, die von der Box ausgehen) dargestellt. Diese Whiskers erstrecken sich normalerweise bis zum 1,5-fachen des Interquartilsabstands (IQR) über und unter dem ersten und dritten Quartil. - **Entfernung:** Nachdem die Ausreißer identifiziert wurden, können sie aus dem Datensatz entfernt werden. Dies kann manuell oder durch ein Skript erfolgen. 2. **Transformation der Daten:** - **Log-Transformation:** Eine logarithmische Transformation kann helfen, die Daten zu normalisieren und die Auswirkungen von Ausreißern zu reduzieren. - **Z-Transformation:** Standardisierung der Daten, um sie auf eine gemeinsame Skala zu bringen, kann ebenfalls helfen, Ausreißer zu mildern. 3. **Robuste Methoden:** - **Winsorisierung:** Hierbei werden die Ausreißer auf den nächstgelegenen Wert innerhalb der akzeptablen Datenreichweite gesetzt. - **Robuste statistische Methoden:** Verwende Methoden, die weniger empfindlich gegenüber Ausreißern sind, wie z.B. der Median anstelle des Mittelwerts. 4. **Visualisierungstechniken:** - **Anpassung der Whiskers:** Die Definition der Whiskers kann angepasst werden, um weniger empfindlich auf Ausreißer zu reagieren, z.B. durch Erhöhung des Multiplikators des IQR. 5. **Datenbereinigungstools und -bibliotheken:** - **Python:** Bibliotheken wie `pandas` und `numpy` bieten Funktionen zur Identifikation und Entfernung von Ausreißern. - **R:** Pakete wie `dplyr` und `tidyr` können zur Datenbereinigung verwendet werden. Beispiel in Python: ```python import pandas as pd # Beispiel-Daten data = {'Werte': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 100]} df = pd.DataFrame(data) # Berechnung der Quartile und des IQR Q1 = df['Werte'].quantile(0.25) Q3 = df['Werte'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 # Definition der Grenzen für Ausreißer untere_grenze = Q1 - 1.5 * IQR obere_grenze = Q3 + 1.5 * IQR # Entfernen der Ausreißer bereinigte_df = df[(df['Werte'] >= untere_grenze) & (df['Werte'] <= obere_grenze)] print(bereinigte_df) ``` Dieser Code identifiziert und entfernt Ausreißer basierend auf dem IQR.

Für die Qualitätsbereinigung von Daten verwendet man häufig den Begriff "Datenbereinigung" oder "Data Cleansing".

Data Cleansing, auch Datenbereinigung genannt, ist der Prozess der Identifizierung und Korrektur (oder Entfernung) von fehlerhaften, ungenauen, unvollständigen oder irrelevanten Daten aus einem Datensatz. Ziel ist es, die Datenqualität zu verbessern und sicherzustellen, dass die Daten für Analysen und Entscheidungsfindungen zuverlässig und konsistent sind. Dies kann Schritte wie das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Tippfehlern, das Auffüllen fehlender Werte und das Standardisieren von Datenformaten umfassen.