Einführung in die Datenanalyse mit Python

In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit zur Datenanalyse von entscheidender Bedeutung. Datenanalyse ist der Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen. In diesem Artikel werden wir uns darauf konzentrieren, wie Sie Python verwenden können, um durch Datenanalyse wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Warum Python für die Datenanalyse?

Python hat sich als eine der bevorzugten Programmiersprachen für Datenanalyse etabliert. Die Gründe dafür sind:

• Benutzerfreundlichkeit: Python hat eine klare und verständliche Syntax, die es einfach macht, es zu lernen und zu verwenden.
• Umfangreiche Bibliotheken: Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib bieten leistungsstarke Funktionen für alle Aspekte der Datenanalyse.
• Große Gemeinschaft: Python hat eine riesige Entwicklergemeinschaft, die eine Fülle von Ressourcen, Tutorials und Unterstützung bietet.

Vorbereitung auf die Datenanalyse

Installation und Einrichtung

Um mit der Datenanalyse in Python zu beginnen, benötigen Sie eine geeignete Entwicklungsumgebung. Wir empfehlen die Verwendung von Jupyter Notebook, da es eine interaktive Umgebung bietet, die sich hervorragend für die Visualisierung von Daten eignet. Stellen Sie sicher, dass Pandas und Matplotlib installiert sind:

pip install pandas matplotlib

Das Titanic-Datenset

Für unsere Analyse verwenden wir das berühmte Titanic-Datenset, das Informationen über die Passagiere enthält, die während des Untergangs der Titanic an Bord waren. Die Daten umfassen Variablen wie:

• PassengerId: Eindeutige ID für jeden Passagier
• Survived: Überlebensstatus (1 = Überlebt, 0 = Nicht überlebt)
• Pclass: Reiseklasse (1, 2 oder 3)
• Name: Name des Passagiers
• Sex: Geschlecht des Passagiers
• Age: Alter des Passagiers
• SibSp: Anzahl der Geschwister/Ehepartner an Bord
• Parch: Anzahl der Eltern/Kinder an Bord
• Ticket: Ticketnummer
• Fare: Ticketpreis
• Cabin: Kabinennummer
• Embarked: Hafen der Einschiffung

Daten laden und erkunden

Um mit der Analyse zu beginnen, laden wir das Datenset in ein Pandas DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv')

Mit df.head() können wir die ersten fünf Zeilen des Datensatzes anzeigen, um einen Überblick zu erhalten:

df.head()

Datenbereinigung und -vorverarbeitung

Die Datenbereinigung ist ein kritischer Schritt in jedem Datenanalyseprojekt. Hier sind einige der wichtigsten Schritte, die wir durchführen müssen:

1. Überprüfung auf fehlende Werte: Wir verwenden isna(), um fehlende Werte im Datensatz zu identifizieren.
2. Imputation fehlender Werte: Anstatt fehlende Werte zu löschen, ersetzen wir sie mit Durchschnittswerten oder dem häufigsten Wert.
3. Datentypen überprüfen: Stellen Sie sicher, dass alle Variablen die richtigen Datentypen haben (z. B. Ganzzahlen, Fließkommazahlen, Datumsangaben).

Beispiel für Datenbereinigung

Hier ist ein Beispiel, wie wir die fehlenden Werte im Age-Feld mit dem Durchschnittsalter ersetzen können:

df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())

Explorative Datenanalyse

Nach der Datenbereinigung führen wir eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um Muster und Beziehungen in den Daten zu identifizieren:

Univariate Analyse

Wir untersuchen zunächst die Verteilung einzelner Variablen, z. B. die Überlebensrate:

import seaborn as sns
sns.countplot(x='Survived', data=df)

Bivariate Analyse

Wir analysieren auch die Beziehungen zwischen Variablen. Beispielsweise untersuchen wir, ob es einen Zusammenhang zwischen der Reiseklasse und der Überlebensrate gibt:

sns.barplot(data=df, x='Pclass', y='Survived')

Visualisierung der Ergebnisse

Datenvisualisierung ist entscheidend, um die Ergebnisse der Analyse zu kommunizieren. Wir verwenden Matplotlib, um verschiedene Diagramme zu erstellen:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['Fare'], bins=30)
plt.xlabel('Ticketpreis')
plt.ylabel('Anzahl der Passagiere')
plt.title('Verteilung der Ticketpreise')
plt.show()

Schlussfolgerungen aus der Analyse

Durch die Analyse des Titanic-Datensatzes können wir wertvolle Erkenntnisse gewinnen:

• Ältere Passagiere neigten dazu, in der ersten Klasse zu reisen.
• Erste-Klasse-Passagiere hatten eine höhere Überlebensrate als andere Klassen.
• Passagiere, die höhere Ticketpreise zahlten, hatten eine höhere Wahrscheinlichkeit zu überleben.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir gesehen, wie man Python für die Datenanalyse verwendet. Wir haben gelernt, wie man Daten importiert, bereinigt, analysiert und visualisiert. Diese Fähigkeiten sind entscheidend für jeden, der in der Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich arbeiten möchte.

Wenn Sie mehr über Datenanalyse und Python lernen möchten, empfehlen wir Ihnen, den 365 Data Science Kurs zu besuchen, um Ihre Fähigkeiten weiter zu vertiefen.