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Data Preparation

Die neue Automatische Datenvorbereitung entdeckt und korrigiert Datenqualitätsprobleme selbstständig. Ein Report mit Empfehlungen gibt einen Überblick über die Qualität des Datensatzes. Ein Beispiel: Fehlen bei einem Fall viele Informationen, wird eine „Nicht verwenden!“-Empfehlung angezeigt, oder es wird eine passende Datenumformung wie z.B. eine Dichotomisierung vorgeschlagen.

Für effizientes Data Cleaning
Wenn ein neuer Datensatz analysiert werden soll, besteht der erste Schritt immer in der Validierung der Daten. Gibt es unplausible Daten, z.B. schwangere Männer, oder gibt es komplett verdächtige Datensätze? Dies kann recht arbeitsintensiv sein – üblicherweise werden Häufigkeitstabellen und statistische Masszahlen über alle Fälle hinweg gerechnet, anschliessend die Resultate kontrolliert, die abweichenden Fälle identifiziert etc.

Das Modul Data Preparation erledigt dies alles in einem Schritt für Sie. Data Preparation verfügt über eine Reihe an vordefinierten Gültigkeitsregeln (z.B. „ein Wert muss zwischen 1 und 10 liegen“), die jeder Variable individuell zugewiesen werden können. Bei der Definition ist sogar schon optisch die Verteilung der Daten sichtbar. Diese Regeln können einfach nach Bedarf erweitert oder auch zwischen Variablen definiert werden – z.B. dass jemand, der jünger als 16 Jahre ist, nicht verheiratet sein kann. Zusammenfassende Statistiken weisen detailliert aus, welcher Fall warum den Validierungsregeln nicht entspricht.

Des Weiteren enthält das Data Preparation Modul einen Algorithmus, der automatisch Anomalien, also ungewöhnliche Fälle, entdeckt. Dies geschieht nicht nur auf der Basis einzelner Variablen, sondern wird mit einem multivariaten Ansatz gerechnet. So ist es möglich, völlig abweichende Fälle zu finden und diese dann aus der Analyse auszuschliessen.


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