Datenauswahl

Datenauswahl bezeichnet den Prozess, Datenbestände so zu fokussieren, dass relevante Datensätze, Varianten oder Merkmale für eine Analyse oder Modellierung ausgewählt werden. Sie umfasst die Festlegung der Zielpopulation sowie Einschluss- und Ausschlusskriterien, ggf. die Bestimmung von Stichprobengrößen und Zeiträumen.

In der Praxis dient Datenauswahl der Effizienz, Relevanz und der Reduktion von Rauschen. Sie unterscheidet sich von der Merkmalsauswahl (Feature Selection), die sich auf die Auswahl von Variablen innerhalb eines Datensatzes bezieht; die Datenauswahl betrifft primär die Auswahl der Datenpunkte oder Datensätze selbst.

Typen der Datenauswahl reichen von Zufalls- und Schichtstichproben über systematische Stichproben bis zu gezielter oder Purposive-Auswahl. Kriterien umfassen Zielpopulation, Repräsentativität, Stichprobengröße, Verfügbarkeit und Datenschutz. Der Umgang mit fehlenden Werten sowie Maßnahmen zur Vermeidung von Bias spielen eine zentrale Rolle. Transparente Methodik und nachvollziehbare Dokumentation sind wichtig, um Ergebnisse evaluierbar zu machen.

Anwendungsgebiete finden sich in Forschung und Marktforschung sowie im maschinellen Lernen, wo Datensätze für Training, Validierung oder Tests ausgewählt werden. Risiken bestehen in Selektionsverzerrungen, mangelnder Repräsentativität, Verzerrungen durch unvollständige oder unzugängliche Daten sowie Datenschutzbedenken. Qualitätssicherung umfasst klare Kriterien, Reproduzierbarkeit, Sensitivitätsanalysen und regelmäßige Überprüfungen der Auswahlprozesse.