“Data Wrangling”, auch bekannt als Data Munging, bezieht sich auf den Prozess der Bereinigung, Strukturierung und Anreicherung von Rohdaten in ein Format, das für Datenanalysen geeigneter und wertvoller ist. In der Datenanalyse ist Data Wrangling ein kritischer Schritt, da die Qualität und das Format der Daten einen direkten Einfluss auf die Fähigkeit haben, verlässliche und aussagekräftige Analysen durchzuführen.
Der Prozess des Data Wrangling umfasst typischerweise folgende Schritte:
- Datensammlung: Erfassen von Daten aus verschiedenen Quellen, die in verschiedenen Formaten vorliegen können.
- Datenbereinigung: Identifizieren und Korrigieren von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten, wie fehlende Werte, Duplikate, oder fehlerhafte Einträge.
- Datenstrukturierung: Umwandeln der Daten in ein strukturiertes Format. Dies kann das Konvertieren von Daten in ein bestimmtes Format, das Ändern von Datentypen oder das Umstrukturieren von Datensätzen beinhalten.
- Datenanreicherung: Hinzufügen von zusätzlichen Daten oder das Zusammenführen von Datensätzen aus verschiedenen Quellen, um den Informationsgehalt zu erhöhen.
- Datenfilterung: Auswahl und Reduzierung der Daten auf die für die Analyse relevanten Teile.
- Datentransformation: Anwendung von Transformationen auf die Daten, um sie für Analysezwecke geeigneter zu machen, beispielsweise durch Normalisierung oder Aggregation.
Data Wrangling ist oft ein zeitintensiver Prozess, da Daten aus der realen Welt selten in einem sofort verwendbaren Zustand vorliegen. Jedoch ist es ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass die anschließende Datenanalyse zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse liefert. Moderne Werkzeuge und Technologien im Bereich der Datenanalyse, wie z.B. Python-Bibliotheken (Pandas, NumPy) und spezialisierte Data-Wrangling-Tools, können diesen Prozess erheblich erleichtern.