Die Datenaufbereitung ermöglicht eine effiziente Analyse, reduziert die Anzahl von Fehlern und Ungenauigkeiten während der Auswertungen und macht die Daten für Benutzer leichter verständlich und zugänglich. Meist werden Daten genutzt, die bereits im Unternehmen oder im Studienumfeld vorliegen. Sie wurden also nicht gezielt für diesen Zweck erhoben. Darum liegt zwischen statistischer Datenerhebung und statistischer Auswertung der Schritt der Datenaufbereitung, der gerade bei tiefgreifenden Auswertungen anspruchsvoll und zeitraubend ist. Laut Definition Datenaufbereitung ist dieser Schritt fester Bestandteil einer aussagekräftigen Datenanalyse und kann beispielsweise in Form einer SPSS Datenaufbereitung erfolgen. 

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Novustat unterstützt Sie bei der Datenaufbereitung

Bei der Planung, Vorbereitung und Durchführung der Datenbereinigung sind viele kompetente Entscheidungen zu treffen, über die Sie später Rede und Antwort stehen können müssen. Die kompetente Unterstützung durch die Experten von Novustat hilft Ihnen dabei, für jeden einzelnen Schritt das beste Vorgehen zu wählen, umzusetzen, zu begründen und zu dokumentieren. Wir erstellen für Sie ein Konzept, setzen es werkzeugbasiert um und prüfen die Ergebnisse. Haben Sie bereits einige Schritte selbst durchgeführt, begutachten wir diese gerne.

Welche Erfahrungen machten Kunden von Novustat im Rahmen der Datenaufbereitung?

  • Google Rating

    • Avatar Bee M. ★★★★★ vor einem Monat
      Ich habe bzgl. meiner Diplomarbeit Hilfe benötigt und habe mich an Novustat Statistik gewendet. Herr Dr. Grünwald und sein … More Team haben mir schnell und in aller professionellster Art und Weise weiter geholfen!! Ich bin überaus zufrieden und ich würde sie nur weiterempfehlen!!!
    • Avatar Melanie Wergin ★★★★★ vor einem Monat
      Sehr schnelle Unterstützung und Professionelle Auswertung der Daten:
      Wir haben mit Novustat sehr gut Erfahrungen gemacht.
      … More Wir brauchten eine sehr schnelle Unterstützung. Die Analysen wurden schnell und umfassend durchgeführt. Die Ergebnisse wurden umfassend Dokumentiert und erklärt. Die Termine konnten sehr flexibel vereinbart werden. So konnten wir unsere Dead Lines einhalten. Vielen Dank für die kompetente Zusammenarbeit!
    • Avatar Alexa ★★★★★ vor 3 Monaten
      Da ich relativ kurzfristig Hilfe durch eine Statistik-Beratung brauchte, war Novustat ideal. Meine Anfrage wurde extrem schnell … More bearbeitet und ich konnte innerhalb von ein paar Tagen einen Termin mit meiner Statistik-Beraterin ausmachen. Diese war sehr freundlich und hilfsbereit. Ich würde die Statistik-Beratung von Novustat wieder wählen.

  • Definition Datenaufbereitung

    Laut Definition Datenaufbereitung versteht man darunter die Bereinigung und Transformation von Rohdaten vor der Verarbeitung und Auswertung. Die Aufbereitung ist ein wichtiger Schritt vor der Analyse und umfasst laut Definition häufig das erneute Formatieren von Daten, die Berichtigung von Informationen und die Kombination von Datensätzen zur Anreicherung dieser Daten.

    Bei der Datenbereinigung werden fehlerhafte, beschädigte, falsch formatierte, doppelte oder unvollständige Daten in einem Dataset behoben oder entfernt. Die Datenaufbereitung umfasst typischerweise die Standardisierung von Datenformaten, sowie die Beseitigung von Ausreißern. Beim Kombinieren mehrerer Datensätze aus unterschiedlichen Quellen gibt es viele Möglichkeiten, Daten zu duplizieren oder falsch zu beschriften. Wenn Daten falsch sind, sind Ergebnisse und Algorithmen unzuverlässig, auch wenn dies nicht unmittelbar erkennbar ist. Es gibt keine allgemein gültige Definition Datenaufbereitung durchzuführen, da die Prozesse von Dataset zu Dataset variieren. Aber es ist wichtig, eine Dokumentation zum Datenreinigungsprozess zu erstellen, damit nachvollziehbar ist, welche Schritte durchgeführt wurden.

    Die Datenaufbereitung ist häufig eine langwierige Aufgabe – trotzdem ist sie eine wichtige Voraussetzung, um valide Analysen durchzuführen. Nur so lassen sich belastbare Erkenntnisse gewinnen und eine Verzerrung aufgrund schlechter Datenqualität vermeiden.

    Herausforderungen bei der Aufbereitung von Daten

    Im Allgemeinen ergeben sich bei der Aufbereitung von Daten folgende Herausforderungen:

    • Auswahl der Daten: Welche der vorhandenen Daten passen zur gestellten Frage?
    • Bereitstellen der Daten: Die nötigen Daten liegen oft in verschiedenen Datenbanken und Formaten vor.
    • Zusammenführen von Daten: Diese Daten aus verschiedenen Quellen müssen zusammengeführt werden, beispielsweise in einem Data Warehouse oder einer gemeinsamen Datei.
    • Transformation der Daten: Eventuell müssen die Daten in ein anderes Format überführt werden, beispielsweise Freitext in Kategorien codiert oder XML in CVS, Variablen eindeutig benannt.
    • Bereinigen der Daten: Die Daten sind oft nicht vollständig oder auf Plausibilität geprüft. Data Mining Ergebnisse werden jedoch empfindlich durch Ausreißer und fehlende Daten verfälscht. Darum erfolgt eine Prüfung und Vervollständigung von Daten.

    Sollten Sie Unterstützung bei der Aufbereitung von Daten benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

    Vorteile einer professionellen Datenaufbereitung

    Saubere Daten werden letztendlich die Gesamtproduktivität steigern und Informationen von höchster Qualität für die Entscheidungsfindung ermöglichen. Zu den Vorteilen gehören:

    • Fehlerbehebung: Durch die Datenaufbereitung lassen sich Fehler vor der Verarbeitung identifizieren und beheben. Nachdem die Daten ihre ursprüngliche Quelle verlassen, ist es schwieriger, diese Fehler zu verstehen und zu korrigieren.
    • Generierung hochwertiger Daten: Durch die Bereinigung und erneute Formatierung von Datensätzen wird sichergestellt, dass alle für die Analyse verwendeten Daten von hoher Qualität sind. Weniger Fehler machen glücklichere Kunden und weniger frustrierte Mitarbeiter.
    • Überwachen von Fehlern: Berichterstattung und Analyse der Fehlerquellen helfen, fehlerhafte oder beschädigte Daten für zukünftige Anwendungen zu beheben.
    • Tools: Der Einsatz von Tools für die Datenreinigung (ggf. auch SPSS Datenbereinigung) wird für effizientere Geschäftspraktiken und eine schnellere Entscheidungsfindung sorgen.
    • bessere Geschäftsentscheidungen: Durch eine schnellere und effektivere Verarbeitung und Analyse hochwertiger Daten lassen sich effizientere und fundiertere Geschäftsentscheidungen innerhalb kürzerer Zeit treffen.
    Datenaufbereitung Datenaufbereitung Definition SPSS Datenaufbereitung

    Kriterien hochwertiger Daten

    Qualitativ hochwertige Daten genügen den folgenden 5 Kriterien:

    1. Validität: Der Grad, in dem Ihre Daten definierten Geschäftsregeln oder -einschränkungen entsprechen.
    2. Genauigkeit: Stellt sicher, dass Ihre Daten in der Nähe der wahren Werte liegen.
    3. Vollständigkeit: Der Grad, in dem alle erforderlichen Daten bekannt sind. Anzahl fehlender Werte/Antwortverweigerer
    4. Konsistenz: Stellt sicher, dass Ihre Daten innerhalb desselben Datasets und/oder über mehrere Datensätze hinweg konsistent sind.
    5. Einheitlichkeit: Der Grad, in dem die Daten mit derselben Maßeinheit angegeben werden.

    Automatisierte Datenaufbereitung

    Bei der Datenaufbereitung lässt sich vieles automatisieren: die Auswahl (Extraktion) der Daten aus ihren Originalquellen, den Export aus der Quelldatenbank und Import in die Data Mining Datenbank, Transformation (Migration) in ein anderes Format, Ersetzen von fehlenden Daten durch die geeigneten Ersatzwerte, Plausibilitätsprüfung und Korrektur von Inkonsistenten – falls sich dafür programmierbare Regeln definieren lassen.

    Allerdings kann nur die Durchführung dieser Aktivitäten automatisiert werden. Bevor dies funktioniert, müssen eindeutige Regeln dafür aufgestellt und programmiert werden, die den Ansprüchen einer guten Statistik genügen. Hierzu ist sowohl Fachwissen über die Daten und deren Anwendungsumfeld nötig als auch Statistik-Expertise. Fehler bei der Aufbereitung von Daten machen sämtliche statistische Auswertungen ungültig und alle Schlussfolgerungen irreführend. Bei wissenschaftlichen Studien muss das Vorgehen der Datenbereinigung transparent gemacht und begründet werden und bietet Kritikern eine beliebte Angriffsfläche. Es ist also ratsam, sich kompetente Hilfe für die Datenaufbereitung zu suchen oder die durchgeführte Bereinigung von Experten auf ihre Gültigkeit prüfen zu lassen. Novustat hilft Ihnen gerne dabei.

    Als Werkzeuge für die Datenaufbereitung sind nicht alle Statistik-Werkzeuge geeignet. Excel beispielsweise erlaubt zwar eine einfache manuelle Datenaufbereitung für überschaubare Datenmengen, allerdings gibt es hier keinerlei Nachvollziehbarkeit der gemachten Änderungen. Üblicherweise werden für die Datenaufbereitung Skripte geschrieben. Diese sind nicht nur praktisch, da sie wiederholt durchgeführt werden können, sondern eben auch als eindeutige Dokumentation der durchgeführten Korrekturen dienen. Dazu gehört noch eine schriftliche Dokumentation der Begründung der Bereinigungsregeln.

    SPSS Datenaufbereitung

    In SPSS können Sie separat die Metadaten und die Daten aufbereiten. Die Metadaten umfassen die Variablennamen, Typ, Format, Werteliste, Skalentyp und so weiter. Diese können Sie von Hand bearbeiten.
    Für die Aufbereitung der Daten selbst bietet SPSS Datenaufbereitung unter dem Menüpunkt „Transform“ vielfältige Funktionen wie beispielsweise „recode“ (also Umkodieren). Hier können dann Regeln für die Umkodierung in ein Formular eingegeben werden. SPSS kann auch automatisch nach doppelten Datensätzen oder Ausreißern suchen, nach einstellbaren Regeln.
    Die Datenaufbereitung können Sie in SPSS bequem konfigurieren. Die leichte Bedienbarkeit sollte aber nicht über die Komplexität der Aufgabe hinweg täuschen.

    Daten aufbereiten mit R

    In R können Sie Daten auf zwei Arten aufbereiten: schrittweise über die Befehlszeile oder als Skript. Zu empfehlen ist wegen der besseren Nachvollziehbarkeit die Verwendung eines Skripts. Damit können Sie Daten, Datenformate und Beschriftungen gleichermaßen bearbeiten. Sie können Wiederholungen und Fallunterscheidungen einsetzen. Das Skripten in R verlangt aber eine gründliche Einarbeitung in diese Programmiersprache und das regelmäßige Prüfen von Zwischenergebnissen, weil sonst leicht Fehler unterlaufen. Eine Übersicht über wichtige R-Befehle finden Sie hier.

    Manuelle Datenaufbereitung

    Automatisierung hat ihre Vorteile, beispielsweise die einfache und effiziente Wiederholbarkeit bei gleich bleibender Qualität und dass jede an den Daten gemachte Änderung eindeutig nachvollziehbar ist. Darum sollte automatisiert werden, was sich automatisieren lässt, selbst wenn manche Datenkorrektur bei kleinen Datenmengen mit demselben Aufwand auch von Hand durchgeführt werden kann. Denn jedes Skript muss sauber getestet und qualitätsgesichert werden, um sicher zu stellen, dass es genau das tut, was es soll. So bleiben für die manuelle Aufbereitung nur noch die Tätigkeiten übrig, die sich nicht automatisieren lassen wie das Bewerten und Codieren von Text (d.h. Zuordnung von Labeln zu Wörtern und Satzteilen). Auch diese händischen Änderungen müssen eindeutig definierten Regeln folgen, die dokumentiert werden.

    Sollten Sie Unterstützung bei der Datenaufbereitung benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

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