Datenverständnis
Gute Daten sind die Grundlage für gute Analysen. Das weiß auch Max. Auf Basis von elf Qualitätskriterien entwickelt er eine Checkliste mit 15 Fragen. Diese bekommen Anna und Karl zur Verfügung gestellt, um damit die gegebenen Daten gründlich zu prüfen. Sophia unterstützt die beiden Trainees bei ihrer Detektivarbeit. Sie ist ein großer Titanic-Fan und weiß fast alles über die Katastrophe. Was Anna und Karl entdecken, ist besorgniserregend. Sind die Titanic-Daten tatsächlich so schlecht? Hatten die Kaggle-Mitarbeiter keine Lust oder Zeit, bessere Daten zusammenzustellen? Oder war das Absicht, damit der Wettbewerb eine besondere Herausforderung für angehende Data Scientists darstellt? Anna und Karl eignen sich insb. Wissen über Daten, Datentypen, Datenformate, Skalenniveaus und Datenqualität an. Sie können eine Explorative Datenanalyse (EDA) durchführen und die Ergebnisse einer Korrelationsanalyse interpretieren. Schließlich lernen sie auch ein paar neue Tipps und Tricks im Umgang mit den Werkzeugen KNIME Analytics bzw. Anaconda/Python kennen.
Keywords: Daten, Datentypen, Datenformate, Skalenniveaus, Datenqualität, Explorative Datenanalyse (EDA), Korrelationsanalyse.
KNIME Videos und Workflows
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Anaconda (Python) Jupyter Notebooks
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