Datentypen

Das Verständnis verschiedener Datentypen ist entscheidend für die effektive Arbeit mit Datensätzen. In dieser Lektion erkunden wir drei wichtige Datentypen: numerische Daten, kategoriale Daten und Zeitreihendaten.

Numerische Daten stellen Zahlen dar und können entweder:

• diskret: Ganze Zahlen wie 1, 2, 3 sein.
• kontinuierlich: Dezimalzahlen wie 3.14, 7.89 sein.

Beispiele: Alter, Temperatur und Einkommen.

Kategoriale Daten stellen Gruppen oder Kategorien dar. Sie können:

• nominal: Kategorien ohne eine bestimmte Reihenfolge sein (z. B. Farben: Rot, Blau, Grün).
• ordinal: Kategorien mit einer sinnvollen Reihenfolge sein (z. B. Bewertungen: niedrig, mittel, hoch).

Beispiele: Geschlecht, Produkttyp und Bildungsstand.

Zeitreihendaten bestehen aus Werten, die über bestimmte Zeitintervalle hinweg aufgezeichnet werden. Sie dienen dazu, Veränderungen oder Trends zu verfolgen.

Beispiele:

• Täglich aufgezeichnete Aktienkurse.
• Stündlich gemessene Temperaturen.
• Wöchentlich erfasster Website-Traffic.

Mit dem Attribut dtypes in Pandas können Sie die Datentypen der Spalten in einem Datensatz identifizieren.

Beispiel:

Wenn Sie den Datentyp kennen, können Sie:

• die richtigen Analysetechniken auswählen.
• geeignete Visualisierungen auswählen.
• passende Vorverarbeitungsmethoden anwenden.

In Python können Sie Datentypen mit Funktionen wie den folgenden konvertieren:

• astype() in Pandas.
• int(), float(), str() für einzelne Werte.

Beispiel:

In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:

• Numerische Daten: Diskrete und kontinuierliche Werte.
• Kategoriale Daten: Nominale und ordinale Kategorien.
• Zeitreihendaten: Werte, die über bestimmte Zeitintervalle hinweg erfasst werden.

Das Verständnis von Datentypen ist für eine effektive Datenanalyse entscheidend.

Sie haben die Lektion zu Datentypen abgeschlossen. Fahren Sie mit der nächsten Lektion fort, um zu lernen, wie Sie fehlende Daten effektiv verarbeiten.