{"id":174906,"date":"2023-04-22T13:51:34","date_gmt":"2023-04-22T12:51:34","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174906"},"modified":"2026-08-07T14:24:19","modified_gmt":"2026-08-07T12:24:19","slug":"data-preprocessing-wie-man-seine-daten-vor-der-verarbeitung-vorbereitet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-preprocessing-wie-man-seine-daten-vor-der-verarbeitung-vorbereitet","title":{"rendered":"Data Preprocessing: Wie man seine Daten vor der Verarbeitung vorbereitet"},"content":{"rendered":"\n

Da immer mehr Daten erfasst und systematisch verarbeitet werden, haben sich Machine-Learning-Methoden durchgesetzt, die viele Daten ben\u00f6tigen, um zu laufen und zu trainieren. Obwohl man naiv annehmen k\u00f6nnte, dass eine gro\u00dfe Anzahl von Daten ausreicht, um einen leistungsf\u00e4higen Algorithmus zu haben, sind die uns zur Verf\u00fcgung stehenden Daten meistens nicht geeignet und m\u00fcssen meistens vorab bearbeitet werden, um sie dann verwenden zu k\u00f6nnen: das ist der Schritt des Data Preprocessing.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Fehler bei der Datenerfassung<\/a>, die auf menschliche oder technische Fehler zur\u00fcckzuf\u00fchren sind, k\u00f6nnen unser Dataset verf\u00e4lschen und das Training verzerren. Zu diesen Fehlern geh\u00f6ren unvollst\u00e4ndige Informationen, fehlende oder falsche Werte oder St\u00f6rger\u00e4usche, die mit der Datenerfassung zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n\n

Daher ist es oft notwendig, eine Strategie der Datenvorverarbeitung , auch Data Preprocessing<\/strong> genannt , aus unseren Rohdaten zu erstellen, um zu verwertbaren Daten zu gelangen, die uns ein besseres Modell liefern. Wir werden die wichtigsten Schritte des Data Preprocessing, ihre Bedeutung und ihre Implementierung in Python<\/a> untersuchen.<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Data Cleaning f\u00fcr das Data Preprocessing<\/h2>\n\n\n\n

Der erste Schritt ist die Bereinigung von falschen, unvollst\u00e4ndigen oder fehlenden Daten<\/a>. Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, mit diesen Problemen umzugehen, die wir im Folgenden besprechen.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Daten im Dataset<\/a> fehlen, kannst du sie ignorieren, wenn die Datenbank gut gef\u00fcllt ist und viele Daten in einer Zeile fehlen.<\/p>\n\n\n\n

Du kannst auch entscheiden, die fehlenden Daten auf verschiedene Arten zu f\u00fcllen:<\/p>\n\n\n\n

Du kannst sie durch den Mittelwert, den Median oder z. B. bei kategorialen Variablen durch die h\u00e4ufigste Modalit\u00e4t (auch Modus genannt) ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Pandas stellt uns Methoden zur Verf\u00fcgung, mit denen wir diese Bearbeitungen wie folgt durchf\u00fchren k\u00f6nnen:<\/p>\n\n\n\n

Es kann vorkommen, dass Daten unter st\u00f6rendem Rauschen bei der Erfassung leiden<\/strong>, in diesem Fall k\u00f6nnen sie von einem Computer nicht richtig verarbeitet werden. Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, ist das Binning der (vorsortierten) Daten.<\/p>\n\n\n\n

Die Daten werden in Gruppen gleicher Gr\u00f6\u00dfe aufgeteilt und jede Gruppe wird unabh\u00e4ngig verarbeitet. Innerhalb einer Gruppierung k\u00f6nnen alle Daten durch ihren Mittelwert, Median oder die Extremwerte ersetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Eine andere M\u00f6glichkeit, mit verrauschten Daten umzugehen, ist die Verwendung einer Regression oder eines Clusters,<\/strong> die automatisch Gruppen von Daten bilden und es uns erm\u00f6glichen, Ausrei\u00dfer zu erkennen und sie aus der Datenbank zu entfernen.<\/p>\n\n\n\n

Data Analyst Weiterbildung entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Data Transformation im Rahmen des Data Preprocessing<\/h3>\n\n\n\n

Diese Vorverarbeitungsstufe umfasst die Ver\u00e4nderungen, die an der eigentlichen Struktur der Daten vorgenommen werden.<\/p>\n\n\n\n

Diese Ver\u00e4nderungen stehen im Zusammenhang mit den mathematischen Definitionen der Algorithmen<\/a> und der Art und Weise, wie diese die Daten verarbeiten, um die Leistung zu optimieren. Zu diesen Techniken geh\u00f6ren z. B.:<\/p>\n\n\n\n