Explorative Datenanalyse (EDA)

Was ist eine explorative Datenanalyse?

Explorative Datenanalyse steht für Exploratory Data Analysis (kurz EDA). Sie ist ein methodischer Ansatz zur systematischen Untersuchung von Datensätzen. Dabei werden ohne vorab festgelegte Hypothesen Muster, Zusammenhänge, Ausreißer und Strukturen entdeckt. Oft bildet sie den ersten Schritt in der Analyse. So lassen sich Daten besser verstehen.

Was sind Ziele der explorativen Datenanalyse?

Ziel der EDA ist es, ein Gefühl für die Daten zu entwickeln: Was steckt drin? Welche Merkmale sind auffällig? Wo gibt es Lücken oder Anomalien? Sie bereitet die Grundlage für weiterführende statistische Analysen oder Modellierungen.

Typische Aufgaben der EDA

• Prüfung, ob Werte fehlen, ausreißen oder nicht stimmen
• Ermittlung von Verteilungen und Korrelationen
• Visualisierung von Daten mittels Diagrammen (Boxplots, Histogramme, Scatterplots etc.)
• Aufdeckung von Zusammenhängen, Mustern oder Trends

Wichtig: Die Datenqualität muss vor der Modellbildung oder dem Hypothesentest überprüft werden.

Abgrenzung zur allgemeinen Datenanalyse

Die explorative Datenanalyse ist ein Teil der Datenanalyse. Sie ist jedoch offen und ohne Hypothesen. Die klassische Datenanalyse versucht meistens, eine bestimmte Frage zu beantworten oder zu überprüfen, ob eine bestimmte Annahme stimmt (zum Beispiel: „Ist Maßnahme A wirksamer als B?“).

Bei EDA geht es stattdessen darum, die Daten einfach zu untersuchen. Sie ist besonders nützlich, wenn ein Projekt gerade erst begonnen hat, bei unbekannten Datensätzen oder wenn weitere Analysen vorbereitet werden sollen.

Vor- und Nachteile der explorativen Datenanalyse

Vorteile	Nachteile
Liefert wertvolle Einblicke ohne Vorannahmen	Ergebnisse sind nicht verallgemeinerbar
Hilft, Modelle oder Hypothesen zu bilden	Manche Muster werden überinterpretiert
Zeigt Datenqualitätsprobleme auf	Nicht geeignet für kausale Aussagen
Unterstützt ein tiefes Verständnis komplexer Daten zu gewinnen	Kann ohne Erfahrung zeitaufwendig sein

 

Wie wichtig ist EDA im Unternehmen?

EDA ist besonders für Unternehmen hilfreich, die Daten für Entscheidungen nutzen möchten. Das gilt für die Marktforschung, das Kundenmanagement oder die Produktion. Sie wird verwendet, wenn neue Datenquellen integriert oder große Mengen an Nutzungsdaten analysiert werden. EDA hilft auch im Bereich HR Analytics. Sie erkennt Muster in Fluktuation, Krankmeldungen oder Weiterbildungsnutzung – lange bevor konkrete Maßnahmen abgeleitet werden.

Praxisbeispiel

Ein Online-Shop möchte wissen, warum bestimmte Kundengruppen seltener kaufen. Bevor Hypothesen aufgestellt werden, führt ein Data Analyst eine explorative Analyse durch. Hierfür wertet er demografische Daten, Kaufverhalten, Retourenraten und Support-Kontakte aus.

Daraus kann er ableiten wie die Kundinnen und Kunden „ticken“, also was sie kaufen, wie viele Sachen sie zurückschicken und wie oft sie Hilfe brauchen. Mithilfe von Visualisierungen erkennt er, dass besonders Neukundinnen und -kunden aus städtischen Regionen mit niedriger Retourenquote selten erneut bestellen – ein überraschendes Muster.

Eine genauere Untersuchung zeigt: Die Lieferzeiten in diesen Regionen sind häufig länger als versprochen. Die EDA liefert damit erste Hinweise, wo nachjustiert werden muss.

 

FAQ

Was ist das Ziel der explorativen Datenanalyse?

Nicht das Bestätigen, sondern das Entdecken: Ziel ist es, Muster, Auffälligkeiten und Strukturen in Daten zu erkennen, die als Grundlage für spätere Analysen dienen können.

Welche Tools werden für EDA häufig verwendet?

Typische Tools bzw. Programmiersprachen sind Python (z. B. mit Programmbibliotheken wie Pandas, Matplotlib, Seaborn), R, Power BI oder Excel – je nach Komplexität und Zielgruppe.

Wann ist EDA sinnvoll?

Immer dann, wenn mit neuen Daten gearbeitet wird, die Datenstruktur unbekannt ist oder als Vorbereitung für statistische Tests oder Machine-Learning-Modelle.

Was unterscheidet EDA von Data Mining?

EDA ist stärker visuell und hypothesenfrei. Data Mining hingegen nutzt oft komplexere Algorithmen, um Muster zu erkennen.

Zum Glossar «