Data-Mining – DatenanalyseExplorative Statistik und explorative Datenanalyse
Mit explorativer Statistik Zusammenhänge entdecken
Bei der explorativen Datenanalyse wird versucht, unterschiedliche Fragestellungen mit dem Datensatz zu beantwortet. Oft sind diese Fragen vorher definiert durch das Ziel, das Sie mit der Analyse erreichen wollen. Sie werten dann mit den Methoden der explorativen Statistik die Daten genau in der Form aus, die für Ihre Fragestellung geeignet ist.
Manchmal lässt man sich aber auch „durch den Datensatz treiben“. Dann gehen Sie Ihrer Entdeckungslust nach und graben sich Frage für Frage tiefer in den Datensatz. Wie beim Goldschürfen können Sie dabei auf große Goldadern stoßen oder aber nach einer langen Suche ohne brauchbare Ergebnisse dastehen.
Vorgehen bei der explorativen Datenanalyse
Das Vorgehen bei explorativen Datenanalyse erfolgt immer nach dem gleichen Schema. Zuerst verschaffen Sie sich einen Überblick, sowohl in qualitativer als auch quantitativer Sicht. Dann formulieren Sie Annahmen oder Hypothesen und prüfen mit Ihrer Datenanalyse, inwiefern diese zutreffen oder verworfen werden müssen.
Qualitativer Überblick über die Daten
Das bedeutet, zuerst müssen Sie wissen, was für Daten Sie vor sich haben:
- Wo kommen die Daten her?
- Wie wurden sie erhoben?
- In welchem Zeitraum wurden sie erhoben?
- Welche Daten im Einzelnen wurden gesammelt?
Das sind die qualitativen Aspekte, für die Sie sowohl statistische Kenntnisse benötigen, um die Datenqualität beurteilen zu können, als auch Domänenwissen, um die Daten richtig interpretieren zu können.
