Datenvorverarbeitung: Kompakt erklärt

Was ist Datenvorverarbeitung? 

Daten aus der realen Welt können sich als unvollständig, inkonsistent und insgesamt unausgereift erweisen. Dies erschwert die Verwendung von Daten aus der realen Welt für Datenanalysen und Aufgaben des maschinellen Lernens. An dieser Stelle kommt die Datenvorverarbeitung ins Spiel.

Die Datenvorverarbeitung (engl. Data Preprocessing) ist ein wesentlicher Schritt bei der Datenanalyse und beim maschinellen Lernen, da sie Rohdaten in einen sauberen, maschinenlesbaren Datensatz umwandelt, mit dem Modelle effektiver arbeiten können. Außerdem werden Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer und andere Fehler im System beseitigt. Wenn sie richtig durchgeführt wird, legt die Datenvorverarbeitung den Grundstein für genaue Ergebnisse mit aussagekräftigen Erkenntnissen.

Nutzen der Datenvorverarbeitung 

Daten aus der realen Welt sind mit vielen Problemen behaftet, z. B. mit fehlenden Werten, Fehlern, Ausreißern, die nicht in den allgemeinen Trend passen, oder einer uneinheitlichen Darstellung der Informationen. Diese Probleme können die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen erheblich beeinträchtigen, da diese Modelle auf saubere, gut strukturierte Daten angewiesen sind, um genaue Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen.

• Verbessert die Modellgenauigkeit: Die Genauigkeit Ihres Modells wird durch das Entfernen von Rauschen und fehlerhaften Daten verbessert. Das bedeutet, dass das Modell für maschinelles Lernen bessere Erkenntnisse liefern kann, ohne dass es durch irgendetwas gebremst wird.
• Ermöglicht wirksame Skalierung und Normalisierung: Die Vorverarbeitung kann zu besseren Ergebnissen wie Normalisierung und Skalierung führen. Durch Normalisierung und Skalierung werden die Daten ausgewogener und fairer für eine bessere Analyse. Dies bedeutet, dass die Leistung des maschinellen Lernmodells erheblich gesteigert werden kann.
• Erleichtert die Merkmalsextraktion: Während der Vorverarbeitung ist es möglich, neue Merkmale aus den vorhandenen zu erstellen, ein Prozess, der als Feature Engineering bekannt ist. Dies kann so einfach sein wie die Erstellung einer neuen Spalte, die den Wochentag eines Datums darstellt, oder kompliziertere Transformationen auf der Grundlage von Domänenwissen. Dies hilft dem Modell, neue Muster und Beziehungen zu finden. Das bedeutet, dass Sie mehr Einblicke erhalten können.
• Auflösen von Inkonsistenzen: Daten aus der realen Welt können Inkonsistenzen aufweisen, z. B. unterschiedliche Namen für ein und dasselbe Element oder Abweichungen in der Groß- und Rechtschreibung. Indem Sie diese Werte standardisieren, reduzieren Sie die Komplexität der Daten und erleichtern die Verarbeitung durch das Modell.

Gute Datenqualität sichert nicht nur die Zuverlässigkeit betrieblicher Prozesse, sondern schützt auch vor hohen finanziellen Risiken durch Datenfehler.

Die 5 wichtigsten Maßnahmen für eine optimale Datenqualität

4 Schritte der Datenvorverarbeitung

Obwohl die Datenvorverarbeitung in viele Schritte unterteilt werden kann, lässt sie sich im Allgemeinen in 4 Hauptschritte unterteilen:

1. Datenbereinigung
2. Datenintegration
3. Datenreduzierung
4. Datentransformation

1. Datenbereinigung

Die Datenbereinigung (auch Data Cleansing oder Data Cleaning genannt) ist der erste Schritt im Prozess der Vorverarbeitung von Daten. Wie der Name schon sagt, konzentriert sich dieser Schritt darauf, Fehler im Datensatz zu finden und zu beheben, bevor die nächste Phase beginnt.

Eine der Hauptaufgaben bei der Datenbereinigung ist der Umgang mit fehlenden Werten. Data Engineers gehen mit fehlenden Werten um, indem sie entweder Datensätze mit fehlenden Werten löschen, wenn diese für die Analyse nicht entscheidend sind, oder indem sie fehlende Werte mit Schätzungen auf der Grundlage anderer Datenpunkte auffüllen.

Darüber hinaus werden während des Bereinigungsprozesses die folgenden Maßnahmen ergriffen:

• Sicherstellen, dass alle Daten ein einheitliches Format aufweisen, was insbesondere für Daten, Kategorien und numerische Werte wichtig ist.
• Behebung von Fehlern im Datensatz, sei es durch Tippfehler, falsche Werte oder falsch klassifizierte Kategorien.
• Identifizierung von Ausreißern und deren Entfernung oder Anpassung, um zu verhindern, dass sie die Analyse verzerren.

2. Datenintegration

Bei der Datenintegration handelt es sich um den Teil des Data Preprocessing, der die Daten zu einer einheitlichen Ansicht zusammenführt und Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Datensatz darstellt. Dieser Prozess umfasst die Kombination verschiedener Schemata und Metadaten aus unterschiedlichen Quellen. Durch die erfolgreiche Integration von Daten werden doppelte Daten reduziert, der Datensatz wird konsistenter und unsere Analysen werden genauer und aussagekräftiger.

Dieser Schritt ist eng mit der Datenbereinigung verbunden. Bevor wir Daten aus verschiedenen Quellen integrieren können, müssen wir sie bereinigen. Das bedeutet, dass wir alle Fehler beheben, fehlende Werte ergänzen und sicherstellen müssen, dass alles in einem einheitlichen Format vorliegt. Erst nach der Bereinigung können wir die Daten effektiv kombinieren. Dadurch wird sichergestellt, dass wir bei der Zusammenführung von Informationen, wie z. B. CT-Bildern aus verschiedenen medizinischen Geräten, mit Daten bester Qualität arbeiten. Dies ist in realen Situationen wichtig, in denen durch die Integration von Daten eine größere und nützlichere Datenbank entsteht, z. B. bei der Kombination von Bildern aus verschiedenen Quellen, um einen vollständigeren Überblick über den Zustand eines Patienten zu erhalten.

Vorteile der Datenintegration:

• Unternehmen können durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen eine einheitliche Sicht auf ihre Abläufe und ihre Umgebung erhalten.
• Die Datenintegration automatisiert die Zusammenstellung von Daten aus verschiedenen Quellen. Dadurch wird die manuelle Datenverarbeitung reduziert.
• Wenn Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und konsistent gemacht werden, erhöht sich ihr Nutzen und Wert für die Analyse erheblich.

3. Datenreduzierung

Datenreduktionstechniken tragen zur Datenvorverarbeitung bei, indem sie das Volumen minimieren und gleichzeitig die Datenintegrität bewahren. Dabei werden Methoden wie die Auswahl von Teilmengen von Attributen angewandt, um irrelevante Merkmale durch schrittweise Auswahl oder Entscheidungsbauminduktion zu eliminieren. 

Die Dimensionsreduktion ist ebenfalls eine Untertechnik der Datenreduktion, bei der die Anzahl der Attribute reduziert wird. Bei der Numerositätsreduktion hingegen wird das Volumen der ursprünglichen Daten durch parametrische Methoden reduziert, d. h. die Parameter werden anstelle der eigentlichen Daten gespeichert, und durch nicht-parametrische Methoden, bei denen die Daten in Darstellungen wie eine kleinere Stichprobe des ursprünglichen Datensatzes gespeichert werden.

Insgesamt reduzieren und destillieren diese Strategien effizient größere Datensätze und ermöglichen eine straffere und gefilterte Datenanalyse, so dass der Prozess reibungslos verläuft. 

4. Datentransformation

Der letzte Schritt der Datenvorverarbeitung besteht in der Umwandlung der Daten in ein Format, das für die weitere Analyse am besten geeignet ist. In dieser Phase der Datentransformation werden Methoden wie Normalisierung, Skalierung, Binning und Kodierung angewandt.

Die Normalisierung passt die Werte an eine gemeinsame Skala an, ohne die Daten zu verzerren, während die Skalierung den Datenbereich verändert, das Binning einen kontinuierlichen Wertesatz in eine kleinere Anzahl von Bins gruppiert und schließlich die Kodierung die kategorialen Daten für das maschinelle Lernen umwandelt. 

Diese Umwandlungsmethoden sorgen gemeinsam dafür, dass die Daten in einem für die Algorithmen optimalen Format vorliegen. Damit ist der Prozess der Datenvorverarbeitung abgeschlossen, der sicherstellt, dass die Daten für die Modelle des maschinellen Lernens bereit sind.

Die Datenbereinigung ist entscheidend für eine verbesserte Datenqualität und Datenkonsistenz. Wie Sie Herausforderungen neistern und die Vorteile in Ihrem Unternehmen nutzen, erfahren Sie in unserem Blogbeitrag:

Data Cleansing: Kompakt erklärt

Techniken der Datenvorverarbeitung

Die Datenvorverarbeitung umfasst einige Techniken zur Bereinigung und Umwandlung der Daten. Diese Techniken werden in den 4 Hauptschritten eingesetzt, um deren Funktion zu optimieren.

Dimensionalitätsreduktion

Diese Technik wird eingesetzt, um die Anzahl der Eingabevariablen in einem Datensatz zu reduzieren und damit hochdimensionale Daten auf eine niedrigere Dimension zu reduzieren. Die Dimensionalitätsreduktion trägt dazu bei, die Effizienz von Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern und gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse zu erhöhen. Die beiden wichtigsten Methoden der Dimensionsreduktion sind die Merkmalsauswahl, bei der eine Teilmenge der ursprünglichen Daten ausgewählt wird, und die Merkmalsextraktion, bei der neue Merkmale erstellt werden, um die wesentlichen Informationen in den ursprünglichen Daten zu erfassen.

Merkmalstechnik 

Der Prozess des Hinzufügens neuer Merkmale oder des Änderns vorhandener Merkmale zur Optimierung der Leistung eines maschinellen Lernmodells wird als Merkmalstechnik bezeichnet. Bei dieser Methode werden relevante Informationen aus den Datensätzen entnommen und in ein Format umgewandelt, das ein Modell verstehen kann. Zum Feature Engineering gehören auch Untertechniken wie Extraktion, Skalierung und Feature-Auswahl, die die Leistung des Modells erheblich verbessern.

Sampling von Daten

Die Sampling-Data-Technik in der Datenvorverarbeitung hat die Funktion, eine Teilmenge von Daten aus einem Datensatz auszuwählen, um die Gesamtheit der Daten zu repräsentieren. Dies dient dazu, den Prozess der Datenanalyse zu vereinfachen und die Rechenlast zu verringern, was wiederum zu einem schnelleren Einblick in die Daten führt. Es muss jedoch sichergestellt werden, dass die ausgewählten Beispieldaten wirklich repräsentativ für die Gesamtheit der Daten sind, damit die Genauigkeit der Analyse erhalten bleibt.

Umgang mit Daten mit ungleicher Verteilung der Klassen (unausgewogene Daten)

Die Technik der unausgewogenen Daten umfasst Strategien zur Angleichung der Klassenverteilung. Zu den Strategien gehören Oversampling der Minderheitenklasse, Undersampling der Mehrheitsklasse oder in manchen Fällen eine Kombination aus beidem. Diese Methoden tragen dazu bei, die Genauigkeit der Daten und die Leistung des maschinellen Lernmodells zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass das Modell nicht zur Mehrheit tendiert.

Erfahren Sie, wie Data Mining Unternehmen hilft, durch analytische Techniken und Werkzeuge verborgene Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

Data Mining: Methoden und Beispiele aus der Praxis

Wie kann die Datenvorverarbeitung automatisiert werden?

Die Automatisierung der Datenvorverarbeitung ist ein bedeutender Fortschritt in der Datenverarbeitung und Datenwissenschaft insgesamt. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie dem Umgang mit fehlenden Werten, der Kodierung von Variablen, der Skalierung und anderen zeitaufwändigen Tätigkeiten können Data Scientists auf Aufgaben mit höherer Priorität verzichten, die ihre strategische Entscheidungsfindung erfordern. 

Dies beschleunigt nicht nur den Arbeitsablauf, sondern verhindert auch die Möglichkeit menschlicher Fehler und stellt sicher, dass Konsistenz und Genauigkeit während des gesamten Prozesses gewährleistet sind. Die offensichtliche Zuverlässigkeit bei der Automatisierung der Datenvorverarbeitung ist von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, die Integrität der Daten zu erhalten.

Denn die Automatisierung der Datenvorverarbeitung verbessert die Reproduzierbarkeit von Daten, indem die einzelnen Schritte in vordefinierten Arbeitsabläufen zusammengefasst werden, so dass die Konsistenz über verschiedene Datensätze und Projekte hinweg gewährleistet ist. Die Bedeutung der Automatisierung der Datenvorverarbeitung nimmt mit der Komplexität der Daten zu und ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Datenanalysten, Big Data effizienter zu verwalten und aussagekräftigere Erkenntnisse aus ihren Analysen zu gewinnen. 

Verschiedene Tools und Techniken ermöglichen die Automatisierung der Datenvorverarbeitung:

Datenvorverarbeitung mit Python

Die Verwendung von Python für die Automatisierung der Datenvorverarbeitung ist in der Data-Science- und Machine-Learning-Gemeinschaft gängige Praxis. Mit seiner umfangreichen Bibliotheksunterstützung bietet Python die erforderlichen Werkzeuge dafür. Die Syntax ist intuitiv und leicht zu erlernen, was die schnelle Entwicklung und Implementierung von Skripten für die Datenvorverarbeitung ermöglicht. Diese Fähigkeit ist für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Datenbereinigung, Transformation und Merkmalsextraktion unerlässlich.

Pandas ist unverzichtbar für die Automatisierung der Manipulation strukturierter Daten, da sein DataFrame-Objekt komplexe Datenoperationen mit einfachen Befehlen ermöglicht. Dadurch werden Aufgaben wie Datenbereinigung, Filterung und Aggregation sowohl einfach als auch automatisierbar.

NumPy unterstützt die Automatisierungsfähigkeiten von Python, indem es ein effizientes Array-Handling-System bereitstellt, das für die Durchführung von mathematischen Operationen mit hoher Geschwindigkeit auf großen Datensätzen entscheidend ist. Dies ist besonders nützlich für die Automatisierung von numerischen Berechnungen in der Vorverarbeitungsphase.

Scikit-learn erweitert die Automatisierungsstärken von Python auf den Bereich des maschinellen Lernens. Es automatisiert gängige Aufgaben wie die Imputation fehlender Werte, die Normalisierung von Daten und die Kodierung kategorialer Variablen.

Visualisierungstools wie Matplotlib und Seaborn automatisieren den Prozess der explorativen Datenanalyse weiter.

Die Kombination dieser Bibliotheken zusammen mit dem allgemeinen Design von Python macht es zu einer idealen Plattform für die Automatisierung der Datenvorverarbeitung.  

Datenvorverarbeitung mit R

R ist ein hervorragendes Werkzeug für die Automatisierung der Datenvorverarbeitung, die erforderlich ist, um Rohdaten in ein analysefähiges Format umzuwandeln. Sein reichhaltiges Ökosystem an Paketen automatisiert und vereinfacht komplexe Aufgaben und macht R zu einem Favoriten unter Data Scientists.

Tidyverse ist eine Sammlung von R-Paketen, die speziell für die Data Science entwickelt wurden. Sie bieten Werkzeuge für alles von der Manipulation mit dplyr, dem Aufräumen mit tidyr, dem schnellen Einlesen von Daten mit readr bis hin zur Verbesserung der funktionalen Programmierung mit purrr.

Janitor eignet sich hervorragend zum Bereinigen von Daten und bietet einfache Funktionen zum Entfernen von Duplikaten, zum Korrigieren von Datentypen und zum Beseitigen von Leerzeichen, was den Prozess der Datenbereinigung vor der Analyse erheblich vereinfacht.

Psych ist auf die psychologische Forschung zugeschnitten, kann aber auch für die grundlegende Datenbereinigung, die Umkodierung kategorischer Variablen in numerische Formate und die Erleichterung der Dimensionsreduzierung eingesetzt werden und bereichert die Funktionalität von R für Datenwissenschaftler aller Fachrichtungen.

Zusammen geben diese Werkzeuge den Benutzern die Möglichkeit, Daten effizient zu bereinigen und vorzuverarbeiten.

Wann sollte eine Automatisierung vermieden werden?

Obwohl die Automatisierung der Datenvorverarbeitung den beteiligten Fachleuten Zeit und Mühe ersparen kann, ist es wichtig, dass bestimmte Faktoren berücksichtigt werden, bevor der Prozess automatisiert wird.

Eine Automatisierung sollte vermieden werden, wenn

• die Datensätze zu klein sind. In solchen Fällen kann die Automatisierung ungewollt zu einer wahrgenommenen Verzerrung des Modells beitragen. Außerdem ist sie ineffizient, da die Komplexität des Einrichtungsprozesses die Zeitersparnis überwiegen würde.
• die Datenquellen unzuverlässig sind, ist die automatisierte Vorverarbeitung nicht in der Lage, die notwendigen Anpassungen und Fehlerbehebungen vorzunehmen, um zu reagieren.
• die Daten in den Datensätzen eine besondere Behandlung erfordern, ist eine automatische Vorverarbeitung möglicherweise nicht geeignet. Bestimmte Datentypen erfordern zum Beispiel Fachwissen für eine angemessene Vorverarbeitung.
• beim Umgang mit sensiblen/vertraulichen Daten ist eine manuelle Kontrolle besser als eine automatische Vorverarbeitung, da auf diese Weise besser sichergestellt werden kann, dass es nicht zu Datenverstößen kommt.

In diesen Situationen ist es am besten, bei der manuellen Datenvorverarbeitung zu bleiben, um sicherzustellen, dass Ihre Daten ordnungsgemäß und mit der entsprechenden Sorgfalt behandelt werden.

Automatisiertes Maschinelles Lernen (Auto ML) steigert die Produktivität von Data Scientists, indem es repetitive Aufgaben übernimmt, ohne sie überflüssig zu machen. Erfahren Sie mehr zu diesem spannenden Thema in unserem Blog:

Mit Auto ML auf dem Vormarsch: Brauchen wir noch menschliche Data Scientists?

Auf dem Weg zur Datenanalyse

Insgesamt ist die Datenvorverarbeitung ein wichtiger Prozess im Kontext des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Bereinigung, Integration, Reduktion und Transformation sind unerlässlich, um die Genauigkeit der Daten zu erhalten, die dem Modell für maschinelles Lernen zur Verfügung gestellt werden, und um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl die Automatisierung dieses Prozesses in einigen Fällen praktisch ist, ist es in anderen Fällen wichtig, die manuelle Vorverarbeitung in Betracht zu ziehen.