{"id":174428,"date":"2026-01-28T13:01:40","date_gmt":"2026-01-28T12:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174428"},"modified":"2026-08-03T12:23:26","modified_gmt":"2026-08-03T10:23:26","slug":"data-wrangling-alles-wissenswerte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-wrangling-alles-wissenswerte","title":{"rendered":"Data Wrangling: Alles Wissenswerte"},"content":{"rendered":"\n

Data Wrangling ist die Vorbereitung von Daten, um sie analysieren zu k\u00f6nnen. Dieser Prozess ist ein wichtiger Schritt in der Data Science und erfordert spezielle F\u00e4higkeiten und Werkzeuge. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Unternehmen sammeln heutzutage eine Vielzahl von Daten, vor allem im Internet. Wenn sie diese Daten f\u00fcr strategische Entscheidungen heranziehen, k\u00f6nnen sie einen gro\u00dfen Vorteil gegen\u00fcber der Konkurrenz genie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

Wenn die Daten jedoch nicht korrekt sind, besteht die Gefahr, dass die Entscheidungen falsch sind. Bevor man an die Analyse von Daten oder die Erstellung von Visualisierungen denkt, m\u00fcssen die rohen Informationen umgewandelt werden.<\/p>\n\n\n\n

Sie m\u00fcssen in das richtige Format umgewandelt, bereinigt und strukturiert werden, damit sie genutzt werden k\u00f6nnen. Der Prozess, der diese Schritte umfasst, wird als „Data Wrangling“ bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Data Wrangling ?<\/h2>\n\n\n\n

Data Wrangling ist der Prozess der Umwandlung von Daten. Es ist ein unverzichtbarer Schritt in der Data Science, der den Aufgaben der Analyse oder des maschinellen Lernens vorausgeht.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Prozess kann eine Vielzahl von Aufgaben beinhalten, darunter das Sammeln von Daten, explorative Analysen, Datenbereinigung, Strukturierung und Speicherung.<\/p>\n\n\n\n

Insgesamt kann Data Wrangling 80 % der Zeit eines Data Analysts oder Data Scientists in Anspruch nehmen. Der Grund daf\u00fcr ist, dass dieser Prozess iterativ ist und keine klar definierten Schritte hat. Die beteiligten Aufgaben h\u00e4ngen von mehreren Faktoren ab, wie z. B. den Datenquellen, der Datenqualit\u00e4t, der Datenarchitektur der Organisation und den geplanten Anwendungsf\u00e4llen.<\/p>\n\n\n\n

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Warum ist Data Wrangling wichtig ?<\/h3>\n\n\n\n

Data Wrangling<\/strong> ist einfach entscheidend, denn es ist die einzige M\u00f6glichkeit, Rohdaten nutzbar zu machen. Die Informationen, die w\u00e4hrend dieses Prozesses aus den Daten<\/strong> gewonnen werden, k\u00f6nnen sehr wertvoll sein.<\/p>\n\n\n\n

Wird dieser Schritt jedoch \u00fcbersprungen, kann dies zu schlechten Datenmodellen f\u00fchren, die sich negativ auf die Entscheidungsfindung und den Ruf der Organisation auswirken k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Daten, die in einem Unternehmen verwendet werden, stammen oft aus verschiedenen Abteilungen. Sie k\u00f6nnen auf verschiedenen Computern gespeichert und auf verschiedene Tabellenkalkulationsprogramme verteilt sein.<\/p>\n\n\n\n

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Dies kann zu doppelten, fehlerhaften oder unauffindbaren Daten f\u00fchren. Es ist besser, die Daten zu zentralisieren, um sie optimal nutzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Es handelt sich also um eine sehr wichtige Methodik. Aufgrund eines falschen Verst\u00e4ndnisses wird Data Wrangling in Unternehmen jedoch sehr oft vernachl\u00e4ssigt. Entscheidungstr\u00e4ger bevorzugen in der Regel schnelle Ergebnisse, und das Formatieren von Daten kann viel Zeit in Anspruch nehmen…<\/p>\n\n\n\n

Gutes Data Wrangling<\/strong> bedeutet, Rohdaten zusammenzuf\u00fcgen und ihren Kontext zu verstehen. Erst das erm\u00f6glicht es, die Daten zu interpretieren, zu bereinigen und umzuwandeln,<\/a> um wertvolle Informationen zu gewinnen.<\/p>\n\n\n\n

Data Wrangling vs Data Cleaning<\/h3>\n\n\n\n

Die Begriffe „Data Wrangling“ und „Data Cleaning“<\/strong> werden oft f\u00e4lschlicherweise verwechselt und austauschbar verwendet. Beide Techniken dienen dazu, Daten in ein brauchbares Format umzuwandeln.<\/p>\n\n\n\n

Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden. Data Wrangling bezieht sich auf den Prozess des Sammelns von Rohdaten, der Bereinigung, des Mappings und der Speicherung in einem brauchbaren Format.<\/p>\n\n\n\n

Tats\u00e4chlich ist Data Cleaning nur ein Aspekt von Data Wrangling.<\/strong> Dabei wird ein Datensatz bereinigt, indem unerw\u00fcnschte, doppelte oder falsche Elemente entfernt, Struktur- und Tippfehler korrigiert oder Ma\u00dfeinheiten standardisiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Im Allgemeinen folgt das Data Cleaning<\/a> pr\u00e4ziseren Schritten als das Data Wrangling. Die Reihenfolge der Schritte kann jedoch variieren.<\/p>\n\n\n\n

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Die Schritte im Data Wrangling<\/h2>\n\n\n\n

Die verschiedenen Aufgaben des Data Wrangling h\u00e4ngen von der Transformation ab, die f\u00fcr das Dataset durchgef\u00fchrt werden muss.<\/a> Wenn sich die Daten z. B. bereits in einer Datenbank befinden, sind die Strukturierungsschritte nicht mehr unbedingt erforderlich.<\/p>\n\n\n\n

Der erste Schritt ist normalerweise die Datenextraktion. Logischerweise ist es nicht m\u00f6glich, Daten umzuwandeln, ohne zuerst die Daten zu sammeln.<\/p>\n\n\n\n

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Dieser Schritt erfordert eine Planung, um zu entscheiden, welche Daten ben\u00f6tigt werden und wo sie gesammelt werden sollen.<\/strong> Anschlie\u00dfend werden die Daten von ihrer Quelle in einem Rohformat extrahiert.<\/p>\n\n\n\n

Daten werden in der Regel in einem unstrukturierten Format gesammelt. Das bedeutet, dass sie kein bestehendes Modell haben und v\u00f6llig unorganisiert sind. Daher ist es notwendig, das Dataset zu strukturieren, insbesondere durch die Extraktion relevanter Informationen. Beim „Parsing“ eines HTML-Codes von einer Website<\/strong> geht es beispielsweise darum, nur die ben\u00f6tigten Elemente zu extrahieren.<\/p>\n\n\n\n

Die explorative Analyse (EDA)<\/strong> besteht dann darin, die Struktur eines Datensatzes zu bestimmen und seine Hauptmerkmale zusammenzufassen. Diese Aufgabe kann direkt nach der Extraktion oder sp\u00e4ter im Prozess durchgef\u00fchrt werden. Das h\u00e4ngt vom Zustand des Datasets und dem erforderlichen Arbeitsaufwand ab. Das Ziel ist es, sich mit den Daten vertraut zu machen, damit du wei\u00dft, wie du sp\u00e4ter vorgehen musst.<\/p>\n\n\n\n

Nachdem du das Dataset strukturiert und erforscht hast, kannst du damit beginnen, Algorithmen f\u00fcr die Bereinigung anzuwenden.<\/p>\n\n\n\n

Mit den Sprachen Python und R lassen sich viele algorithmische Aufgaben automatisieren. Das Ziel kann sein, fehlerhafte oder doppelte Daten zu identifizieren oder auch Messsysteme zu standardisieren.<\/p>\n\n\n\n

Anschlie\u00dfend ist es m\u00f6glich, die Daten anzureichern.<\/strong> Dieser Schritt besteht darin, das Dataset mit Daten aus anderen Quellen zu kombinieren. Dabei kann es sich z. B. um interne Systeme oder Daten von Drittanbietern handeln<\/a>. Ziel ist es, mehr Datenpunkte zu sammeln, um die Genauigkeit der Analyse zu erh\u00f6hen oder einfach nur fehlende Informationen zu erg\u00e4nzen.<\/p>\n\n\n\n

Im Schritt der Datenvalidierung werden die Daten auf Konsistenz, Qualit\u00e4t und Genauigkeit \u00fcberpr\u00fcft. Diese Aufgabe kann mithilfe von vorprogrammierten Skripten durchgef\u00fchrt werden, die in der Lage sind, Datenattribute mit definierten Regeln zu vergleichen. Im Falle eines Problems muss dieser Schritt mehrmals wiederholt werden.<\/p>\n\n\n\n

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Der letzte Schritt des Data Wrangling ist schlie\u00dflich die Ver\u00f6ffentlichung der Daten<\/strong>. Das Ziel ist es, die Daten zug\u00e4nglich zu machen, indem sie in einer neuen Datenbank oder einem anderen Speichersystem abgelegt werden.<\/p>\n\n\n\n

Endnutzer wie Data Analysts<\/a>, Data Engineers und Data Scientists<\/a> k\u00f6nnen schlie\u00dflich auf sie zugreifen. Sie k\u00f6nnen die Daten auswerten, um Berichte oder Visualisierungen zu erstellen und relevante und verwertbare Informationen f\u00fcr strategische Entscheidungen zu entdecken!<\/p>\n\n\n\n

Die Vorteile des Data Wrangling<\/h2>\n\n\n\n

Data Wrangling<\/strong> bietet viele Vorteile. Zun\u00e4chst einmal k\u00f6nnen selbst die komplexesten Daten schnell, einfach und effizient analysiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Dabei werden rohe und unstrukturierte Daten in verwertbare Daten umgewandelt, die sorgf\u00e4ltig in Zeilen und Spalten angeordnet sind. Die Daten k\u00f6nnen auch angereichert werden, um noch n\u00fctzlicher zu sein.<\/p>\n\n\n\n

Nach dem Wrangling k\u00f6nnen Analysten massive Datenmengen verarbeiten<\/strong> und ihre Arbeit problemlos mit anderen teilen. Die Kombination mehrerer Datenquellen erm\u00f6glicht es, das Publikum besser zu verstehen und Werbekampagnen gezielter auszurichten.<\/p>\n\n\n\n

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Welche Tools f\u00fcr Data Wrangling ?<\/h3>\n\n\n\n

F\u00fcr das Data Wrangling werden die gleichen Werkzeuge wie f\u00fcr das Data Cleaning<\/strong> verwendet. Dazu geh\u00f6ren Programmiersprachen wie Python und R, Software wie Microsoft Excel oder Open-Source-Plattformen f\u00fcr die Datenanalyse wie KNIME.<\/p>\n\n\n\n

Dies ist einer der Gr\u00fcnde, warum die Beherrschung von Python f\u00fcr Data Analysts<\/a> unerl\u00e4sslich ist. Diese Sprache erm\u00f6glicht es, Skripte f\u00fcr sehr spezifische Aufgaben zu schreiben.<\/p>\n\n\n\n

Es gibt auch verschiedene Tools, die speziell f\u00fcr Data Wrangling entwickelt wurden und es Nicht-Programmierern erm\u00f6glichen, diesen Prozess durchzuf\u00fchren. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist OpenRefine. Intuitive visuelle Tools sind jedoch oft weniger flexibel. Sie sind weniger effektiv bei gro\u00dfen, unstrukturierten Datenbest\u00e4nden.<\/p>\n\n\n\n

Wie lernt man Data Wrangling ?<\/h2>\n\n\n\n
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Wie du vielleicht schon bemerkt hast, ist Data Wrangling<\/strong> ein unverzichtbarer Schritt im Prozess der Datenanalyse. Bevor Daten analysiert werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie in ein brauchbares Format umgewandelt werden.<\/p>\n\n\n\n

Um ein Experte im Bereich Data Wrangling zu werden, kannst du dich an Liora wenden.<\/p>\n\n\n\n

In unseren verschiedenen Kursen f\u00fcr Data Analyst, Data Engineer und Data Scientist<\/a> lernst du den Umgang mit Python, Datenextraktion, Web Scraping, Data Cleaning und Text Mining.<\/p>\n\n\n\n

Alle unsere Kurse werden als webbasierte Fernkurse, BootCamps oder Weiterbildungen durchgef\u00fchrt. Unser innovativer Blended-Learning-Ansatz kombiniert asynchrones Lernen auf einer online gecoachten Plattform mit Masterclasses.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Kurse bieten die M\u00f6glichkeit, ein von Mines ParisTech PSL Executive Education ausgestelltes Doppeldiplom zu erhalten und eine Cloud-Zertifizierung f\u00fcr Microsoft Azure oder Amazon Web Services zu erhalten.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Was die Finanzierung betrifft, so ist unsere Organisation f\u00fcr den Bildungsgutschein zugelassen. Z\u00f6gere nicht l\u00e4nger und entdecke Liora, um Experte f\u00fcr Data Wrangling und Datenanalyse zu werden!<\/p>\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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