Explorative Datenanalyse (EDA)
Lernen Sie mit Pandas und Matplotlib Techniken zum Zusammenfassen, Visualisieren und Verstehen von Daten kennen.
Explorative Datenanalyse (EDA) ist eine kostenlose Python For Kids-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 5 von 5. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Python For Kids-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Python For Kids-Kurs umfasst insgesamt 5 Lektionen.
Überblick über die EDA
Explorative Datenanalyse (EDA)
Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein wichtiger Schritt im Workflow der Data Science. Dabei werden Daten zusammengefasst, visualisiert und untersucht, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse aufzudecken.
In dieser Lektion lernen Sie Techniken zur Durchführung einer EDA mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib kennen.
Was ist EDA?
Die EDA hilft Ihnen dabei:
- Die Struktur und Eigenschaften der Daten zu verstehen.
- Muster, Trends und Ausreißer zu erkennen.
- Zu entscheiden, wie die Daten für weitere Analysen oder die Modellierung vorverarbeitet werden sollen.
Daten mit Pandas zusammenfassen
Pandas stellt Funktionen bereit, mit denen Sie deskriptive Statistiken erstellen und Datensätze zusammenfassen können:
# Example: Summarizing data
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.describe())Daten mit Matplotlib visualisieren
Matplotlib ist eine leistungsstarke Bibliothek zum Erstellen von Visualisierungen. Verwenden Sie sie, um Diagramme und Grafiken für die explorative Datenanalyse (EDA) zu erstellen.
# Example: Plotting data
import matplotlib.pyplot as plt
x = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
y = [50000, 60000, 70000]
plt.bar(x, y)
plt.title('Salaries')
plt.show()Fehlende Daten erkennen
Mit Pandas lassen sich fehlende Werte im Datensatz leicht erkennen:
# Example: Identifying missing data
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', None], 'Age': [25, None, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull().sum())Korrelationsanalyse
Die Korrelation misst die Beziehung zwischen numerischen Variablen. Verwenden Sie Pandas, um Korrelationsmatrizen zu berechnen:
# Example: Correlation analysis
print(df.corr())Verteilungen visualisieren
Das Verständnis der Datenverteilung ist ein wichtiger Bestandteil der EDA. Verwenden Sie Histogramme, um Verteilungen zu visualisieren:
# Example: Visualizing distributions
import seaborn as sns
sns.histplot(df['Salary'])
plt.show()Ausreißer erkennen
Ausreißer können die Analyse beeinflussen. Boxplots eignen sich gut, um Ausreißer zu erkennen:
# Example: Detecting outliers
sns.boxplot(x=df['Salary'])
plt.show()Häufige Fehler bei der EDA
Hier sind einige Fehler, die Sie vermeiden sollten:
- Visualisierungen zu überspringen und sich ausschließlich auf numerische Zusammenfassungen zu verlassen.
- Fehlende Daten und Ausreißer zu ignorieren.
- Zusammenhänge zwischen Variablen nicht zu untersuchen.
Was haben Sie gelernt?
In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:
- Warum die explorative Datenanalyse (EDA) wichtig ist.
- Wie Sie Daten mit Pandas zusammenfassen.
- Wie Sie Datenverteilungen, Ausreißer und Korrelationen mit Matplotlib und Seaborn visualisieren.
- Welche häufigen Fehler Sie bei der EDA vermeiden sollten.
Sehr gut! Fahren Sie nun mit dem nächsten Thema fort.
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Explorative Datenanalyse (EDA)“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Explorative Datenanalyse (EDA)“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Python For Kids-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Python For Kids-Kurs umfasst insgesamt 5 Lektionen.
Was lerne ich in „Explorative Datenanalyse (EDA)“?
Lernen Sie mit Pandas und Matplotlib Techniken zum Zusammenfassen, Visualisieren und Verstehen von Daten kennen. Du übst Python For Kids mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Python For Kids zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Python For Kids auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 5 von 5.
Wie lange dauert die Lektion „Explorative Datenanalyse (EDA)“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Python For Kids-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Python For Kids-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Was ist Data Science?
- Die Rolle von Python in Data Science
- Datenstrukturen für Data Science
- Datenbereinigung und Vorverarbeitung
- Explorative Datenanalyse (EDA)