Datengetriebene Entscheidungen sind nur so gut, wie die zugrundeliegenden Daten. Logisch.

Um aus der Masse an Daten, die Unternehmen täglich generieren aber wirklich saubere Datensätze zu erhalten, müsst ihr diese umfassend aufbereiten. Die eigentliche Arbeit von Data Scientist beginnt nämlich längst vor der Analyse und Auswertung der Daten. Ganze 80 Prozent ihrer Arbeitszeit sind sie damit beschäftigt, Datensätze zu sammeln, zu bereinigen und neu zu organisieren.

Data Mining heißt der analytische Prozess, der mittels der systematischen Anwendung statistischer Methoden relevante Datenmuster möglichst automatisiert erkennt. Dafür werden Methoden aus der Informatik und Statistik verwendet und miteinander verknüpft. Um diesen Prozess weiter zu vereinfachen und um die Qualität der aufbereiteten Daten zu steigern, befasste sich Jonas Zander im Zuge seines Praxissemesters an der Ernst-Abbe-Hochschule (EAH) Jena mit Standardproblemen und individuellen Herausforderungen bei der Datenaufbereitung.