Datenvorverarbeitung

Datenvorverarbeitung bezeichnet den Teilprozess der Datenanalyse, der Rohdaten in eine Form überführt, die für statistische Analysen oder maschinelles Lernen geeignet ist. Sie dient der Verbesserung der Datenqualität, der Reduktion von Verzerrungen und der Erhöhung der Effizienz der Modellierung.

Zu den typischen Aufgaben gehören die Bereinigung fehlerhafter oder fehlender Werte, die Beseitigung redundanter oder inkonsistenter Einträge, die Integration von Daten aus mehreren Quellen sowie die Transformation der Daten. Dazu zählen Normalisierung oder Standardisierung numerischer Merkmale, Kodierung kategorialer Merkmale, Skalierung, sowie die Dimensionsreduktion und Merkmalsextraktion. Je nach Datentyp können spezielle Schritte erforderlich sein, etwa für Zeitreihen oder Textdaten.

Eine wichtige Entscheidung betrifft die Behandlung fehlender Werte, Ausreißer und die Verhinderung von Datenleckagen bei der Aufteilung in Trainings- und Testdaten. Guter Vorverarbeitung folgt einer ausreichenden Dokumentation, Reproduzierbarkeit und Einhaltung von Datenschutz- und Qualitätsstandards.

Die Ergebnisse der Datenvorverarbeitung bilden die Basis für darauf folgende Analysen oder Lernmodelle. Durch systematische Vorverarbeitung lässt sich die Leistung von Modellen verbessern und die Zuverlässigkeit der Analyse erhöhen. Umgesetzt wird sie häufig mit Werkzeugen für Data Cleaning, ETL, sowie Bibliotheken in Programmiersprachen wie Python oder R.