Data Science ist nicht nur Theorie – der Erfolg hängt stark davon ab, wie systematisch und strukturiert ein Projekt durchgeführt wird. Der Data-Science-Workflow beschreibt die typischen Schritte, die ein Projekt durchläuft: Von der Datensammlung über Analyse und Modellbau bis hin zur Implementierung der Ergebnisse. In diesem Teil zeigen wir Schritt für Schritt, wie ein Data-Science-Projekt in der Praxis abläuft.
1. Daten sammeln
Der erste Schritt eines jeden Projekts ist die Datensammlung. Ohne Daten gibt es keine Analyse, keine Modelle und keine Erkenntnisse.
Quellen für Daten
- Dateien: CSV, Excel, JSON
- Datenbanken: SQL, NoSQL
- APIs: Zugriff auf Online-Dienste wie Social Media, Finanz- oder Wetterdaten
- Sensoren / IoT-Geräte: Maschinen, Fahrzeuge, Smart Homes
- Web Scraping: Automatisches Extrahieren von Daten aus Webseiten
Praxisbeispiel:
Ein Einzelhändler möchte Vorhersagen über Kundenkäufe treffen. Daten werden gesammelt aus:
- Online-Shop-Transaktionen
- Kundenprofilen aus der Datenbank
- Social-Media-Interaktionen
Tools für die Datensammlung
- Python: Pandas (
read_csv,read_excel), Requests für APIs - SQL für Datenbankabfragen
- Scrapy oder BeautifulSoup für Web Scraping
2. Daten bereinigen und vorbereiten
Rohdaten sind oft unvollständig, fehlerhaft oder inkonsistent. Data Cleaning ist entscheidend, denn ein Modell lernt nur so gut wie die Daten, die ihm zur Verfügung stehen.
Typische Schritte
- Fehlende Werte auffüllen oder entfernen
- Duplikate erkennen und löschen
- Formatierung vereinheitlichen (z. B. Datumsangaben, Währungen)
- Ausreißer erkennen (z. B. extrem hohe oder niedrige Werte)
- Daten normalisieren oder skalieren für Machine Learning
Praxisbeispiel:
Ein Bankprojekt hat Kundendaten mit fehlenden Altersangaben. Data Scientists füllen diese Werte mit dem Durchschnitt oder medianem Alter auf. Duplikate werden entfernt, und Einkommenswerte werden in ein einheitliches Format konvertiert.
3. Daten explorieren und visualisieren
Bevor ein Modell gebaut wird, müssen die Daten verstehen und erkundet werden. Ziel ist es, Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen.
Methoden der Exploration
- Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Varianz, Korrelation
- Diagramme: Balken, Linien, Streudiagramme, Heatmaps
- Clusteranalyse: Erkennung von Gruppen innerhalb der Daten
Praxisbeispiel:
Ein Data Scientist analysiert die Kaufdaten von Kunden. Mit einem Streudiagramm wird sichtbar, dass Kunden mit höherem Einkommen tendenziell teurere Produkte kaufen. Eine Heatmap zeigt, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden.
4. Modelle bauen
Mit vorbereiteten Daten können nun Machine-Learning- oder statistische Modelle erstellt werden. Der Zweck: Vorhersagen treffen, Muster erkennen oder Entscheidungen automatisieren.
Typische Modellarten
- Klassifikation: Vorhersage von Kategorien (z. B. „Kunde kauft / Kunde kauft nicht“)
- Regression: Vorhersage von Zahlenwerten (z. B. Umsatzprognosen)
- Clustering: Gruppen oder Segmente erkennen (z. B. Kundensegmentierung)
- Zeitreihenanalyse: Prognosen basierend auf zeitabhängigen Daten (z. B. Aktienkurse)
Praxisbeispiel:
Ein Telekommunikationsunternehmen möchte Kundenabwanderung vorhersagen. Es nutzt ein Klassifikationsmodell, das historische Daten über Vertragslaufzeiten, Kundenfeedback und Nutzungsverhalten analysiert. Das Modell zeigt, welche Kunden wahrscheinlich kündigen werden.
5. Modelle evaluieren und optimieren
Ein Modell muss überprüft und optimiert werden, um zuverlässig Vorhersagen zu treffen.
Evaluation
- Accuracy: Wie viele Vorhersagen sind korrekt?
- Precision / Recall / F1-Score: Besonders bei Klassifikationen wichtig
- Mean Squared Error (MSE): Bei Regressionen üblich
- Cross-Validation: Modell auf verschiedenen Daten testen
Optimierung
- Hyperparameter-Tuning: Einstellung von Modellparametern für bessere Performance
- Feature Selection: Relevante Merkmale auswählen
- Ensemble-Methoden: Kombination mehrerer Modelle für höhere Genauigkeit
Praxisbeispiel:
Das Churn-Modell eines Telekommunikationsunternehmens wird mit Cross-Validation getestet. Durch Hyperparameter-Anpassungen verbessert sich die Vorhersagegenauigkeit von 78 % auf 85 %.
6. Ergebnisse kommunizieren
Data Science endet nicht bei Modellen. Die Ergebnisse müssen verständlich präsentiert werden, damit Entscheidungsträger sie nutzen können.
Methoden
- Dashboards: Interaktive Visualisierungen, z. B. mit Tableau oder Power BI
- Reports: Zusammenfassungen für Management oder Fachabteilungen
- Präsentationen: Grafiken, Diagramme, Kernbotschaften
Praxisbeispiel:
Ein Data Scientist erstellt ein Dashboard für das Marketingteam, das in Echtzeit zeigt, welche Kampagnen am besten laufen, welche Kunden besonders aktiv sind und wo Optimierungspotenziale bestehen.
7. Deployment / Produktion
Der letzte Schritt: Das Modell in die reale Umgebung integrieren, sodass es praktisch genutzt werden kann.
- APIs: Modelle als Service bereitstellen
- Integration in Anwendungen: Empfehlungsalgorithmen auf E-Commerce-Seiten
- Automatisierung: Modelle laufen regelmäßig und liefern kontinuierlich Vorhersagen
Praxisbeispiel:
Ein E-Commerce-Unternehmen integriert das Produktempfehlungsmodell direkt in den Online-Shop. Kunden sehen personalisierte Vorschläge, die direkt auf ihren bisherigen Käufen basieren.
Fazit
Der Data-Science-Workflow zeigt: Data Science ist ein strukturierter Prozess, der vom Sammeln der Daten bis zur Umsetzung in reale Anwendungen reicht. Jeder Schritt ist entscheidend:
- Daten sammeln: Ohne Daten kein Projekt
- Daten bereinigen: Nur saubere Daten führen zu verlässlichen Modellen
- Daten explorieren: Muster erkennen, Trends verstehen
- Modelle bauen: Vorhersagen treffen, Muster analysieren
- Modelle evaluieren: Qualität sichern
- Ergebnisse kommunizieren: Entscheidungen unterstützen
- Deployment: Modelle produktiv nutzen
Wer diese Schritte beherrscht, kann Daten in wertvolles Wissen verwandeln, Prozesse optimieren, Entscheidungen verbessern und Innovationen vorantreiben.
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