Bereinigen und Vorverarbeiten von gescrapten Daten

In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die verschiedenen Herausforderungen ein, mit denen Sie bei der Verwendung von gescrapten Daten konfrontiert werden können, und bieten einen detaillierten Leitfaden für die Bereinigung und Vorverarbeitung dieser Daten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Ganz gleich, ob Sie ein erfahrener Datenanalyst oder ein angehender Web Scraper mit Python sind, dieser Leitfaden soll Ihnen praktische Tipps und Techniken an die Hand geben, um Ihre Datensätze effizient zu bereinigen.

Von häufigen Fallstricken bis hin zu Best Practices und Beispielen aus der Praxis: Bleiben Sie dran, um zu erfahren, wie Sie Ihre gescrapten Daten so sauber und verwertbar wie möglich machen können.

Häufige Herausforderungen bei gescrapten Daten

Ausgelesene Daten bringen oft eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Einige der häufigsten Probleme sind Unregelmäßigkeiten, Inkonsistenzen und fehlende Werte. Diese Probleme können Ihre Fähigkeit, die Daten effektiv zu analysieren, erheblich beeinträchtigen.

Beispiele für Unregelmäßigkeiten und Ungereimtheiten

Unregelmäßigkeiten können viele Formen annehmen. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass Sie Produktpreise von mehreren E-Commerce-Websites abfragen. Auf einer Website sind die Preise vielleicht mit Steuern aufgeführt, auf einer anderen nicht. Auch die Maßeinheiten können unterschiedlich sein - denken Sie an Kilogramm oder Pfund. Solche Unstimmigkeiten erfordern eine gründliche Bereinigung und Vorverarbeitung, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt und vergleichbar sind.

Auswirkungen einer schlechten Datenqualität

Eine schlechte Datenqualität verzerrt nicht nur Ihre Ergebnisse, sondern kann auch zu falschen Geschäftsentscheidungen führen. Für Datenanalysten ist die Bereinigungsphase daher unverzichtbar. Ordnungsgemäß bereinigte Daten gewährleisten, dass die nachfolgenden Analysen sowohl zuverlässig als auch aufschlussreich sind.

Werkzeuge und Techniken zur Datenbereinigung

Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Pandas

Gehen wir ein einfaches Beispiel für die Bereinigung eines Datensatzes mit Pandas durch. Angenommen, Sie haben Daten über Filme gesammelt, aber die Daten enthalten fehlende Werte und inkonsistente Formatierungen.

Schritt 1 - Laden von Daten:

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

Schritt 2 - Behandlung fehlender Werte:

   df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Schritt 3 - Standardisierung der Formate:

df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])

Schritt 4 - Entfernen von Duplikaten:

df.drop_duplicates(inplace=True)

NumPy für die Datenbereinigung nutzen

NumPy ergänzt Pandas, indem es leistungsstarke mathematische Funktionen bereitstellt. Um Ausreißer zu behandeln, können Sie beispielsweise die Funktion "np.where" von NumPy verwenden, um Extremwerte zu erfassen.

import pandas as pd
import numpy as np
# Sample data
data = {
   'A': [1, 2, 3, 1000, 5],
   'B': [10, 20, 30, 40, 5000]
}
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Define a threshold to cap the values
threshold_A = 100
threshold_B = 100
# Use np.where to cap the extreme values
df['A'] = np.where(df['A'] > threshold_A, threshold_A, df['A'])
df['B'] = np.where(df['B'] > threshold_B, threshold_B, df['B'])
print("DataFrame after handling outliers:")
print(df)

Hier ist die Ausgabe des obigen Skripts:

DataFrame nach der Behandlung von Ausreißern:
   A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 100 40
4 5 100

Bewährte Praktiken bei der Vorverarbeitung von gescrapten Daten

Standardisierung von Datenformaten und -strukturen

Standardisierung ist entscheidend, wenn man mit mehreren Datenquellen arbeitet. Stellen Sie sicher, dass ähnliche Datenpunkte aus verschiedenen Quellen das gleiche Format haben. Datumsangaben sollten beispielsweise in einem Standardformat wie ISO 8601 vorliegen, um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden.

Umgang mit fehlenden oder fehlerhaften Daten

Fehlende Daten sollten in geeigneter Weise berücksichtigt werden. Mit Techniken wie der Imputation können fehlende Werte auf der Grundlage anderer verfügbarer Daten ergänzt werden. Fehlerhafte Daten hingegen erfordern oft eine manuelle Überprüfung oder Validierungsalgorithmen zur Korrektur.

Sicherstellung der Datenkonsistenz

Konsistenzprüfungen sind unerlässlich. Verwenden Sie Skripte, um sicherzustellen, dass Ihre Daten vordefinierten Regeln entsprechen. Wenn eine Spalte beispielsweise nur positive Zahlen enthalten soll, schreiben Sie ein Validierungsskript, um Anomalien zu erkennen.

Fallstudie: Real-World Anwendung

Anhand eines praktischen Beispiels werden wir sehen, wie wir einige der üblichen Herausforderungen bei gescrapten Daten angehen können. Wir gehen den Prozess des Scrapens, Bereinigens und Analysierens von Daten einer hypothetischen Website für Stellenanzeigen durch und konzentrieren uns dabei auf Probleme, die in der Praxis auftreten können.

Schritt 1: Scraping von Daten

Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten von einer Website mit Stellenangeboten auslesen. Das Ziel ist es, Jobtitel, Firmennamen und Gehaltsspannen zu sammeln. Hier ist ein Beispiel für ein Python-Skript, das BeautifulSoup verwendet, um diese Daten zu extrahieren:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd

url = "https://example-jobsite.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

jobs = []
for job_post in soup.find_all('div', class_='job'):
    title = job_post.find('h2').text
    company = job_post.find('p', class_='company').text
    salary = job_post.find('span', class_='salary').text
    jobs.append({'title': title, 'company': company, 'salary': salary})

df = pd.DataFrame(jobs)

Zu diesem Zeitpunkt könnten die Daten etwa so aussehen:

Beachten Sie die Ungereimtheiten: unterschiedliche Großschreibung, unterschiedliche Währungssymbole und uneinheitliche Formatierung der Gehaltswerte.

Schritt 2: Bereinigung der Daten

Die Bereinigung dieser Daten ist von entscheidender Bedeutung, bevor eine aussagekräftige Analyse durchgeführt werden kann. Schauen wir uns die einzelnen Schritte an:

1. Standardisierung von Textdaten: Berufsbezeichnungen und Firmennamen sind oft inkonsistent formatiert. Wir können diese standardisieren, indem wir sie einheitlich großschreiben.

df['Titel'] = df['Titel'].str.strip().str.Titel()
df['Firma'] = df['Firma'].str.strip().str.title()

Nach diesem Schritt sehen die Daten einheitlicher aus:

2: Standardisierung numerischer Daten: Gehaltswerte können unterschiedliche Symbole und Formate enthalten, was einen direkten Vergleich erschwert. Wir entfernen das Dollarzeichen und die Kommas und konvertieren diese Zeichenketten dann in numerische Werte.

df['Gehalt'] = df['Gehalt'].str.replace('[\$,]', '').str.replace('USD', '').astype(float)

Jetzt hat Ihre Gehaltsspalte einheitliche numerische Werte:

3: Umgang mit fehlenden Daten: Angenommen, in einigen Stellenangeboten fehlen Gehaltsangaben. Anstatt diese Zeilen zu streichen, könnten Sie die fehlenden Werte nach einer bestimmten Logik auffüllen, z. B. mit dem Mediangehalt für diese Stellenbezeichnung:

df['Gehalt'].fillna(df.groupby('Titel')['Gehalt'].transform('Median'), inplace=True)

Schritt 3: Analysieren der bereinigten Daten

Mit den bereinigten Daten können Sie nun aussagekräftige Analysen durchführen. Zum Beispiel könnten Sie die Gehaltsverteilung über verschiedene Berufsbezeichnungen hinweg verstehen wollen:

print(df.groupby('Titel')['Gehalt'].describe())

Mit diesem Befehl erhalten Sie eine statistische Zusammenfassung für jede Stellenbezeichnung, die Aufschluss über Gehaltstrends gibt.

Beispiel: Umgang mit Ausreißern mit NumPy

In manchen Fällen können Ihre Daten Ausreißer enthalten - extrem hohe oder niedrige Gehaltswerte, die Ihre Analyse verfälschen können. NumPy kann verwendet werden, um diese Ausreißer zu kappen:

numpy als np importieren

# Gehälter auf einen Schwellenwert begrenzen (z. B. 200.000)
threshold_salary = 200000
df['Gehalt'] = np.where(df['Gehalt'] > threshold_salary, threshold_salary, df['Gehalt'])

print(df)

Nach der Kappung könnte Ihr Datensatz wie folgt aussehen:

Auswirkungen auf Einblicke und Entscheidungsfindung

Durch das Bereinigen und Vorverarbeiten Ihrer Daten haben Sie einen unübersichtlichen Datensatz in eine wertvolle Ressource verwandelt. Jetzt können Sie mit Zuversicht Erkenntnisse gewinnen, z. B. die bestbezahlten Unternehmen identifizieren oder Gehaltstrends in verschiedenen Branchen analysieren. Diese Erkenntnisse fließen direkt in Geschäftsstrategien ein, wie z. B. Gehaltsbenchmarking oder Pläne zur Talentgewinnung.

Schlussfolgerung und nächste Schritte

In diesem Blogbeitrag haben wir die Bedeutung der Reinigung und Vorverarbeitung von gescrapten Daten behandelt. Vom Verständnis gängiger Herausforderungen bis hin zur Nutzung leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy - Ihr Werkzeugkasten ist nun mit dem Nötigsten ausgestattet.

Denken Sie daran, dass saubere Daten nicht nur ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit sind, um genaue und zuverlässige Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie die hier beschriebenen bewährten Verfahren befolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenanalyse sowohl effizient als auch effektiv ist.

Sind Sie bereit, Ihre Datenanalyse auf die nächste Stufe zu heben? Beginnen Sie noch heute mit der Umsetzung dieser Strategien, und sehen Sie sich unsere anderen Ressourcen an, um Ihr Verständnis der Datenbereinigung und -vorverarbeitung zu vertiefen. Viel Spaß beim Scrapen!