{"id":169950,"date":"2023-02-26T20:14:13","date_gmt":"2023-02-26T19:14:13","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=169950"},"modified":"2026-02-06T07:04:09","modified_gmt":"2026-02-06T06:04:09","slug":"data-exploration","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-exploration","title":{"rendered":"Data Exploration oder Datenexploration: Definition, Werkzeuge, Schulungen…"},"content":{"rendered":"

Data Exploration oder Datenexploration ist der erste Schritt in der Datenanalyse. Erfahre alles, was Du dar\u00fcber wissen musst und wie Du Dir die n\u00f6tigen F\u00e4higkeiten mit den Liora-Kursen aneignen kannst.<\/strong><\/p>\nDie Datenanalyse<\/a> ist ein Prozess, der in mehrere Schritte unterteilt werden kann. Die Datenexploration<\/strong> (Data Exploration) ist der erste dieser Schritte.\n\nDabei wird ein gro\u00dfer Datensatz nach Trends, Merkmalen<\/strong> und Korrelationen durchsucht, die dann weiter untersucht werden. Es werden verschiedene statistische Techniken<\/strong> verwendet, um die Merkmale des Datensatzes<\/a> zu definieren: Gr\u00f6\u00dfe, Quantit\u00e4t, Qualit\u00e4t, Art usw.\n\nDiese erste Erkundung soll einen ersten \u00dcberblick \u00fcber die interessanten Punkte in einem Dataset bieten. Auf diese Weise werden Data Mining und Datenanalyse<\/strong> anschlie\u00dfend vereinfacht.\n\nDie Suche kann auf die hervorgehobenen Spuren gelenkt werden, w\u00e4hrend weniger relevante Daten von vornherein ausgeschlossen werden k\u00f6nnen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen die Analysten so beginnen, sich mit den Informationen vertraut zu machen, die sie im weiteren Verlauf des Analyseprozesses<\/strong> verarbeiten werden.\n\nData Exploration beruht sowohl auf manuellen Methoden als auch auf automatisierten Tools.\n\nManuelle Methoden erm\u00f6glichen es dem Analysten, einen ersten, unvoreingenommenen Blick auf das Datenpaket zu werfen, w\u00e4hrend automatisierte Tools dabei helfen, die Daten neu zu ordnen und unbrauchbare Daten zu entfernen.\n\nDar\u00fcber hinaus werden h\u00e4ufig Datenvisualisierungstechniken (Dataviz)<\/a> wie Grafiken, Diagramme und andere Dashboards verwendet, um eine klarere und verst\u00e4ndlichere Sicht auf die Daten zu erhalten. Die meisten analytischen Softwareprogramme bieten Visualisierungsfunktionen f\u00fcr diesen Zweck.\n\nDas Mining ist f\u00fcr alle gro\u00dfen Datens\u00e4tze relevant, um den Umfang der Daten zu reduzieren und eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Analyse zu erm\u00f6glichen. Sie spart wertvolle Zeit und bereitet den Boden f\u00fcr den Rest der analytischen Verarbeitung.\n\n\n

Data Exploration lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\nDie am h\u00e4ufigsten verwendeten Programmiersprachen f\u00fcr Data Mining<\/strong> sind Python<\/a> und R. Diese beiden analytischen Sprachen haben den Vorteil, dass sie Open Source und sehr flexibel sind.\n\nEs gibt mehrere Varianten des Data Mining.<\/a> Eine weitere statistische Technik ist die „explorative Datenanalyse“. Bei dieser werden die Daten analysiert, um ihre Hauptmerkmale zu identifizieren.\n\nBei der interaktiven Datenexploration<\/strong> hingegen werden interaktive Datenvisualisierungen verwendet, um die Daten<\/strong> besser zu verstehen und die Zusammenarbeit an diesen Informationen zu erleichtern.\n

Wie lernt man Data Exploration ?<\/h3>\n