Merkmalsdaten

Merkmalsdaten sind Datensätze, die die Merkmale (Eigenschaften) von Objekten, Fällen oder Beobachtungen beschreiben. In einer tabellarischen Datenstruktur entsprechen Merkmalsdaten in der Regel den Spalten eines Datenrahmens, während die einzelnen Zeilen die Beobachtungen darstellen. Merkmalsdaten dienen als Eingabematerial für statistische Analysen, Data Mining und maschinelles Lernen.

Beispiele umfassen Werte wie Alter, Geschlecht, Einkommen oder Kaufhäufigkeit bei Kunden, aber auch numerische Deskriptoren aus anderen Domänen, etwa Farbverteilungen oder Texturkennwerte aus Bildern. Merkmale können sowohl numerische als auch kategorische Daten umfassen, und sie bilden die Grundlage für Modellierung, Mustererkennung und Entscheidungsunterstützung.

Merkmale lassen sich grob nach Datentypen unterscheiden: numerische Merkmale (kontinuierlich oder diskret) und kategoriale Merkmale (nominal oder ordinal). Die Wahl der Skalierung und Kodierung beeinflusst die Analyseergebnisse: Numerische Merkmale können standardisiert oder normalisiert werden; kategoriale Merkmale werden oft mittels One-Hot-Encoding oder Label-Encoding in maschinenlesbare Repräsentationen überführt.

Die Qualität von Merkmalsdaten hängt wesentlich von Erhebung, Dokumentation und Datenmanagement ab. Typische Herausforderungen sind fehlende Werte, Inkonsistenzen, Messfehler und uneinheitliche Kodierungen. Vor der Analyse erfolgen Bereinigung, Transformation und ggf. Feature Engineering.

In der Praxis dienen Merkmalsdaten als Eingabegrößen für Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Verfahren, ermöglichen die Auswahl relevanter Merkmale (Feature Selection und Feature Engineering) sowie Dimensionsreduktion. Sie finden sich typischerweise in relationalen Datenbanken oder Dataframes als Spalten wieder.