Data Wrangling: Was es ist und zu befolgende Schritte

Veröffentlicht: 2022-09-06

Im heutigen digitalen Zeitalter beziehen Unternehmen riesige Datenmengen online. Rohdaten sollten effizient und sorgfältig verarbeitet werden. Hier kommt es zum Data Wrangling, und es wird verwendet, um die Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Daten zu unterstützen, die aussagekräftige Ergebnisse liefern können.

Mit Hilfe von Data Wrangling können Sie bessere geschäftliche Urteile fällen, wenn Sie es richtig machen. Hier erfahren Sie mehr über Data Wrangling, die erforderlichen Schritte und die damit verbundenen Best Practices. Also, lassen Sie uns damit anfangen!

Was ist Datenwrangling?

Data Wrangling ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in eine besser verarbeitete Form, indem sie reorganisiert, bereinigt und angereichert werden. Data Wrangling beinhaltet die Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten und Analysen und deren Kombination mit einem anderen Datensatz, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die spezifischen Strategien variieren je nach den Daten, die Sie verwenden, und dem Ziel, das Sie erreichen möchten.

Im Folgenden finden Sie Beispiele für Data Wrangling:

  • Kombinieren von Datenquellen für die Analyse.
  • Füllen oder Beseitigen von Datenlücken.
  • Löschen unnötiger oder irrelevanter Projektdaten.
  • Datenausreißer identifizieren und erklären oder löschen, um eine Analyse zu ermöglichen.

Das Data Wrangling kann manuell oder automatisch erfolgen. Wenn Datensätze riesig sind, ist es wichtig, sie automatisch zu bereinigen. In Unternehmen mit einem umfassenden Datenteam ist häufig ein Datenwissenschaftler oder ein anderes engagiertes Teammitglied für das Daten-Wrangling zuständig. Kleinere Unternehmen verlassen sich häufig auf Nicht-Datenspezialisten, um ihre Daten vor der Verwendung zu bereinigen.

Vorteile des Datenwranglings?

Das Durcheinander der Daten ist von Vorteil. Wenn Sie bedenken, wie vorteilhaft es sein wird, ist es klar, dass es sich lohnt, sich die Mühe zu machen, es zu verstehen. Im Folgenden sind einige Vorteile aufgeführt, die Data Wrangling Ihrem Unternehmen bieten kann:

  • Einfache Analyse: Business-Analysten und Stakeholder können selbst die komplexesten Daten schnell, effizient und effektiv untersuchen, sobald die Rohdaten gezähmt und konvertiert wurden.
  • Datenverarbeitung: Das Verfahren wandelt rohe, unstrukturierte Daten in Zeilen und Spalten um. Die Technik reichert die Daten an, um ein tieferes Verständnis zu erlangen.
  • Verbessertes Targeting: Die Kombination von Daten aus mehreren Quellen hilft Ihnen, Ihr Publikum besser zu verstehen, was das Targeting Ihrer Werbekampagnen und Content-Strategie verbessert.
  • Zeitnutzung: Die Technik ermöglicht es Analysten, weniger Zeit mit der Verwaltung ungeordneter Daten und mehr Zeit mit der Gewinnung von Erkenntnissen zu verbringen, um genaue Entscheidungen auf der Grundlage einfach verständlicher Daten zu treffen.
  • Datenvisualisierung: Die Daten können auf jede visuelle Analyseplattform exportiert werden, um die Daten zu sortieren, zu analysieren und zusammenzufassen, sobald sie zusammengestellt wurden.

Notwendige Schritte zum Durchführen von Data Wrangling

Jedes Datenprojekt benötigt eine andere Strategie, um sicherzustellen, dass der endgültige Datensatz vertrauenswürdig und verfügbar ist. Diese werden häufig als notwendige Daten-Wrangling-Phasen oder -Aktivitäten bezeichnet.

Schritt 1: Entdeckung

Der Discovery-Prozess ist der erste Schritt im Data-Wrangling-Prozess. Es ist ein Schritt hin zu einem besseren Verständnis der Daten. Um die Verwendung und Analyse Ihrer Daten zu vereinfachen, müssen Sie sie sich ansehen und überlegen, wie die Daten angeordnet werden sollen.

Die Daten können während des Entdeckungsprozesses Trends oder Muster zeigen. Dies ist ein entscheidender Schritt, da er alle nachfolgenden Aktionen beeinflusst. Es identifiziert auch offensichtliche Probleme, wie fehlende oder unvollständige Werte.

Schritt 2: Strukturieren

Meist sind unvollständige oder falsch formatierte Rohdaten für den vorgesehenen Zweck ungeeignet. Der Prozess, unbearbeitete Daten zu nehmen und sie so umzuwandeln, dass sie einfacher verwendet werden können, wird als Datenstrukturierung bezeichnet.

Dies ist die Methode, um relevante Informationen aus neuen Daten zu extrahieren. Die Daten können in einer Tabelle strukturiert werden, indem Spalten, Klassen, Überschriften usw. hinzugefügt werden. Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit, sodass der Analyst sie problemlos in seiner Analyse verwenden kann.

Schritt 3: Reinigung

Das Bereinigen von Daten beinhaltet das Beseitigen aller tief verwurzelten Fehler, die Ihre Analyse verfälschen oder ihre Nützlichkeit verringern könnten. Die Datenbereinigung oder -korrektur soll sicherstellen, dass die endgültigen Daten für die Analyse nicht beeinträchtigt werden.

Rohdaten enthalten normalerweise Fehler, die bereinigt werden müssen, bevor sie verwendet werden können. Die Datenbereinigung umfasst das Korrigieren von Ausreißern, das Löschen fehlerhafter Daten usw. Beim Bereinigen der Daten erhalten Sie die folgenden Ergebnisse:

  • Es entfernt Ausreißer, die die Ergebnisse der Datenanalyse verfälschen können.
  • Es ändert den Datentyp und vereinfacht Daten, um Qualität und Konsistenz zu erhöhen.
  • Es findet doppelte Werte, beseitigt strukturelle Probleme und verifiziert Daten, um die Verwendung zu vereinfachen.

Schritt 4: Anreicherung

Das Hinzufügen von Kontext zu den Daten ist das, was mit Anreicherung gemeint ist. Dieser Prozess wandelt zuvor bereinigte und formatierte Daten in neue Typen um. An diesem Punkt müssen Sie die Informationen, die Sie bereits haben, strategisch planen, um das Beste daraus zu machen.

Downsampling, Upsampling und dann Auguring der Daten ist der beste Weg, um sie in ihrer raffiniertesten Form zu erhalten. Wenn Sie der Meinung sind, dass eine Anreicherung erforderlich ist, müssen Sie die Methoden für alle zusätzlichen Daten, die Sie erhalten, wiederholen. Der Schritt des Anreicherns der Daten ist optional. Wenn die Daten, die Sie bereits haben, Ihren Anforderungen nicht entsprechen, können Sie diesen Schritt durchführen.

Schritt 5: Validierung

Wiederholte Programmierschritte sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent, sicher und authentisch sind. Der Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt und konsistent sind, wird als Datenvalidierung bezeichnet. Dieser Schritt kann Probleme aufdecken, die behoben werden müssen, oder den Schluss ziehen, dass die Daten für die Analyse bereit sind.

Schritt 6: Veröffentlichen

Die Veröffentlichung ist der letzte Schritt im Data Wrangling und zeigt, worum es bei dem gesamten Prozess geht. Es geht darum, die neuen Wrangle-Daten an einem Ort zu platzieren, an dem Sie und andere Beteiligte sie leicht finden und verwenden können. Die Informationen können einer neuen Datenbank hinzugefügt werden. Solange Sie die vorherigen Schritte befolgen, verfügen Sie über qualitativ hochwertige Daten für Einblicke, Geschäftsberichte und mehr.

Best Practices für das Data Wrangling

Es ist möglich, Data Wrangling in einer Vielzahl von Verfahren auszuführen. Die Methoden können je nach Zielgruppe, für die die Daten präsentiert werden, unterschiedlich sein. Im Folgenden finden Sie eine Liste mit einigen empfohlenen Vorgehensweisen, die unter allen Umständen anwendbar sind:

Verschaffen Sie sich ein besseres Verständnis für Ihr Publikum

Die einzigartigen Anforderungen des Data Wrangling sind unternehmensspezifisch. Es ist entscheidend zu bestimmen, wer auf die Daten zugreifen und sie analysieren wird und was sie erreichen wollen. Auf diese Weise können Sie nützliche Informationen über Ihre Zielgruppe erhalten, um mehr über sie zu erfahren.

Sie können beispielsweise alle demografischen Informationen über Ihre aktuellen Kunden abrufen, damit das Marketingteam weiß, wen es mit seiner Werbung ansprechen soll.

Wählen Sie die entsprechenden Daten aus

Es geht nicht darum, viele Daten zu haben; Es geht darum, die richtigen Daten zu haben. Deshalb ist die Datenauswahl so entscheidend. Hier einige Hinweise zur Auswahl der passenden Daten:

  • Vermeiden Sie die Verwendung von Daten, die eine große Anzahl von Nullen oder Zahlen enthalten, die gleich oder wiederholt sind.
  • Halten Sie sich von berechneten Werten fern und wählen Sie Daten, die näher an der Quelle liegen.
  • Sammeln Sie Informationen von einer Reihe verschiedener Arten von Plattformen.
  • Wenden Sie bestimmte Filter auf die Daten an und wählen Sie dann ein Thema aus, das die Anforderungen und Richtlinien erfüllt.

Verstehen Sie die Daten

Sie müssen verstehen, wie die Daten den Governance-Prinzipien und -Richtlinien Ihrer Organisation entsprechen. Beachten Sie die folgenden wichtigen Fakten:

  • Machen Sie sich mit den Daten-, Datenbank- und Dateitypen vertraut.
  • Untersuchen Sie den aktuellen Zustand der Daten, indem Sie die Funktionen der Visualisierungstools verwenden.
  • Erstellen Sie Datenqualitätsmetriken mithilfe der Charakterisierung.
  • Achten Sie auf die Grenzen der Daten.

Nehmen Sie neu entwickelte Tools und Techniken an

Jeden Tag werden neue Technologien mit bestehenden kombiniert und das Publikum wächst weiter. Datenexperten müssen sich an neue Tools und Analysetechnologien anpassen, um effiziente Data-Wrangling-Services bereitzustellen.

Fazit

Data Wrangling hat in den letzten Jahren aufgrund der riesigen Datenmengen, die täglich verarbeitet werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern, zunehmend an Bedeutung gewonnen. Das Geschäft würde ohne ein starkes Datenspeichersystem und Investitionen in Data-Wrangling-Techniken leiden. Aufgrund dieses Artikels sollten Sie nun ein besseres Verständnis für Data Wrangling und die damit verbundenen Prozesse haben.

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