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Glossar

Explorative Datenanalyse (EDA)

Was ist Explorative Datenanalyse (EDA)?

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist der erste, offene Blick auf einen Datensatz: Man berechnet Kennzahlen, betrachtet Verteilungen und Diagramme und sucht nach Mustern, Ausreißern und fehlenden Werten – noch ohne feste Hypothese. Sie hilft, Datenqualität einzuschätzen und sinnvolle Fragen für weitere Analysen oder Modelle zu finden. Beispiel: Vor einer Umsatzprognose zeigt die EDA, dass ein Monat wegen einer Systemumstellung unvollständig erfasst wurde.

So hilft KI.ordo

Mit der KI.ordo-Vorlage „Tabelle auswerten“ erhalten Sie aus CSV-Daten einen ersten Überblick über Kennzahlen, Trends und Auffälligkeiten – die Rechnungen sollten nachgeprüft werden.

Mehr erfahren →: Explorative Datenanalyse (EDA)

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Themen

  • Datenanalyse
  • Statistik
  • Datenqualität

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Verwandte Begriffe

Data Mining

Data Mining bezeichnet das systematische Durchsuchen großer Datenbestände nach Mustern, Zusammenhängen und Auffälligkeiten. Dabei kommen statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, etwa Clustering, Klassifikation oder Assoziationsanalyse. Ein klassisches Beispiel ist die Warenkorbanalyse im Handel, die zeigt, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden – eine Grundlage für Sortiment, Platzierung und Empfehlungen.

  • Datenanalyse
  • Mustererkennung
  • +1

Datenbereinigung

Datenbereinigung bezeichnet das Erkennen und Korrigieren fehlerhafter, doppelter oder uneinheitlicher Einträge in Datenbeständen. Typische Schritte sind das Vereinheitlichen von Schreibweisen und Datumsformaten, das Entfernen überflüssiger Leerzeichen und das Zusammenführen von Dubletten wie „Müller GmbH“ und „Mueller GmbH“. Saubere Daten sind Voraussetzung für verlässliche Auswertungen, Mailings und KI-Anwendungen.

  • Datenqualität
  • Dubletten
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Vorlage

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten folgen einem festen Schema mit klar benannten Feldern, etwa Tabellen, Datenbanken oder JSON-Objekte mit Angaben wie Name, Preis und Datum. Maschinen können sie zuverlässig lesen, filtern und weiterverarbeiten – anders als freie Texte oder Bilder. Auf Webseiten beschreibt Markup nach schema.org zum Beispiel Produkte, Veranstaltungen oder FAQ so, dass Suchmaschinen und KI-Systeme die Inhalte eindeutig verstehen. KI kann zudem aus unstrukturierten Texten strukturierte Daten gewinnen.

  • Daten
  • JSON
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Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, Statistik und maschinelles Lernen, um wahrscheinliche künftige Ereignisse abzuschätzen. Sie beantwortet Fragen wie: Welche Kunden kündigen bald? Wie viel Ware wird nächsten Monat gebraucht? Wann fällt eine Maschine voraussichtlich aus? Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Ihr Wert hängt stark von der Datenqualität ab und davon, ob die Vorhersagen tatsächlich in Entscheidungen und Abläufe einfließen.

  • Datenanalyse
  • Prognose
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