Grundlagen der Datenanalyse

⚠️ Dies ist ein KI-generierter Testartikel zur Demonstration des Themes. Der gesamte Inhalt ist synthetisch.

Warum Datenbereinigung wichtig ist

Rohdaten enthalten oft fehlende Werte und Ausreißer. Eine Analyse ohne Bereinigung führt zu falschen Schlussfolgerungen.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("rohdaten.csv")
df = df.dropna(subset=["alter", "punkte"])
print(df.describe())

Je nach Kontext kann man Werte löschen, imputieren oder als eigene Kategorie markieren.

Boxplots oder Z-Scores helfen, ungewöhnliche Werte zu identifizieren.

Erst erkunden, dann modellieren.