Data Wrangling Flashcards
1
Q
Aus welchen 6 Schritten besteht der Data-Wrangling-Prozess?
Data Wrangling
A
- Discover (Beschaffen)
- Strucuture (Strukturieren)
- Cleanse (Bereinigen)
- Enrich (Anreichern)
- Validate (Validieren)
- Publish (Bereitstellen)
2
Q
Wie lautet die Definition von Data Wrangling?
Data Wrangling
A
Data Wrangling ist ein iterativer Prozess, um die Daten brauchbar zu machen.
3
Q
Was heisst “brauchbar” im Kontext des Data Wrangling?
Data Wrangling
A
Die Daten sind in einem auswertbaren, vertrauenswürdigen Zustand und sie können die gestellten Fragen beantworten.
4
Q
Was passiert im Discover-Schritt (3)?
Data Wrangling
A
- Relevante Datensets identifzieren.
- Datensets inhaltlich und strukturell verstehen.
- Probleme im Datenset erkennen (Qualität, Vollständigkeit)
5
Q
Was passiert in der Strukturierung?
Data Wrangling
A
- Umwandlung der Daten in Zeilen und Spalten.
- Nicht relevante Informationen entfernen.
6
Q
Was passiert in der Bereinigung (5)?
Data Wrangling
A
- Werte in einheitliche Eingheiten umwandeln (z.B. cm/m oder cm/inches)
- Fehlende Informationen ergänzen (z.B. durch Interpolation).
- Falsche, schlechte Informationen entfernen.
- Daten reparieren.
- Ausreisser behandeln.
7
Q
Was passiert beim Anreichern?
Data Wrangling
A
- Datensets kombinieren (Join, Concat)
- Neue Werte berechnen
- Daten aggregieren
8
Q
Was passiert beim Validieren?
Data Wrangling
A
- Besitzen die Daten Qualitätsprobleme, die eine weitere Analyse gefährden?
- Sind die Daten geeignet, um die Analyseziele zu erreichen?
9
Q
Was sind die Hauptherausforderungen beim Data Wrangling
Data Wrangling
A
- Diverse unstrukturierte oder unterschiedlich Strukturierte Quellen, die in eine Form gebracht werden müssen.
- Die Daten wurden für einen anderen Zweck gesammelt.
- Die Analytikziele ändern sich.
- Fehler sind schnell gemacht, werden aber nur schwer erkannt.
