Datenauswertung und Filterung

Dieser Abschnitt behandelt fortgeschrittene Techniken zur Datenauswertung und -filterung, insbesondere bei großen Datenmengen. Es werden verschiedene Funktionen und Konzepte vorgestellt, die die Analyse erleichtern.

Bei der Auswertung großer Datenmengen stehen uns verschiedene Funktionen zur Verfügung. Dazu gehören die Festlegung von Attributen und das Filtern von Datensätzen. Bei der Attributfestlegung werden nur die relevanten Daten aus einer Liste extrahiert, während andere ausgeblendet werden. Das Filtern nach Datensätzen ermöglicht es, spezifische Kriterien anzuwenden, wie beispielsweise die Auswahl aller Kunden, die eine Brille tragen.

Example: In einer Kundendatenbank könnte man nach dem Attribut "Brillenträger" filtern, um gezielt Marketing-Kampagnen für Sehhilfen zu planen.

Im Bereich der Mengenlehre wurden verschiedene Beziehungen und Operatoren kennengelernt. Dazu gehören Konzepte wie "Between", "Not" und andere logische Operatoren. Diese werden verwendet, um präzise Filterabfragen zu erstellen.

Highlight: Die Verwendung logischer Operatoren ermöglicht komplexe Filterabfragen, die die Datenanalyse erheblich verfeinern können.

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen verschiedenen Filterabfragen zu verstehen. Zum Beispiel liefert die Abfrage "BETWEEN 10 und 20" alle Werte zwischen 10 und 20 einschließlich dieser Grenzen, während ">10 UND <20" nur Werte von 11 bis 19 erfasst.

Bei der Arbeit mit Tabellen und Abfragen ist es entscheidend, die Logik der Filterkriterien zu verstehen. Eine Abfrage wie "Anrede=<Herr> und Kundenart=<Gross>" liefert nur Datensätze, die beide Bedingungen erfüllen. Im Gegensatz dazu gibt eine Abfrage wie "Anrede=<Herr> oder Kundenart=<Gross>" alle Datensätze zurück, die mindestens eine der Bedingungen erfüllen.

Vocabulary: Eine ODBC-Verbindung $Open Database Connectivity$ ermöglicht den standardisierten Zugriff auf verschiedene Datenbanksysteme, unabhängig vom verwendeten Betriebssystem oder Datenbankmanagementsystem.

Datenbankbeziehungen und Berechnungsfunktionen

In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Beziehungen zwischen Tabellen in Datenbanken sowie verschiedene Berechnungsfunktionen und Operatoren für die Datenanalyse behandelt.

Die wichtigsten Beziehungen $Relationen$ zwischen Tabellen in einer Datenbank sind die 1-zu-1-Beziehung und die 1-zu-m-Beziehung. Diese Beziehungen sind fundamental für die Strukturierung und Verknüpfung von Daten in relationalen Datenbanken.

Definition: Eine 1-zu-1-Beziehung besteht, wenn genau ein Datensatz in einer Tabelle mit genau einem Datensatz in einer anderen Tabelle verknüpft ist. Eine 1-zu-m-Beziehung liegt vor, wenn ein Datensatz in einer Tabelle mit mehreren Datensätzen in einer anderen Tabelle verknüpft sein kann.

Für die Abfrage von Daten stehen verschiedene Berechnungsfunktionen zur Verfügung. Dazu gehören Maximalwert, Minimalwert, Anzahl, Zentralwert und Mittelwert. Diese Funktionen ermöglichen es, aussagekräftige statistische Informationen aus den Daten zu gewinnen.

Example: In einer Verkaufsdatenbank könnte man den Maximalwert verwenden, um den höchsten Verkaufsbetrag zu ermitteln, oder den Mittelwert, um den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde zu berechnen.

Die Grundoperatoren für Berechnungen umfassen das Rechnen mit Datenbanken und Tabellen, individuelles Rechnen und das Rechnen nach Rechengesetzen. Diese Operatoren bilden die Basis für komplexere Berechnungen und Analysen.

Bei der Berechnung von statistischen Werten wie Mittelwert und Zentralwert ist es wichtig, die Unterschiede zu verstehen. Der Mittelwert wird durch die Summe aller Werte geteilt durch ihre Anzahl berechnet, während der Zentralwert den mittleren Wert in einer sortierten Liste von Zahlen darstellt.

Highlight: Die Wahl zwischen Mittelwert und Zentralwert kann die Interpretation von Daten erheblich beeinflussen, insbesondere bei Datensätzen mit Ausreißern.

Eine gruppierte Anfrage ermöglicht es, mehrere Abfragen gleichzeitig auszuführen. Dies ist besonders nützlich, wenn man Daten nach verschiedenen Kriterien filtern und sortieren möchte, wie beispielsweise nach Name, Alter und Adresse in alphabetischer Reihenfolge.

Vocabulary: Eine Machbarkeitsstudie ist eine systematische Untersuchung zur Bewertung der Durchführbarkeit eines Projekts oder einer Idee. Sie berücksichtigt technische, wirtschaftliche und organisatorische Aspekte.

Viel Erfolg bei der Anwendung dieser Konzepte in der Praxis der Datenanalyse und -verarbeitung!

Datencharakterisierung und -analyse

Dieser Abschnitt befasst sich mit grundlegenden Konzepten der Datenverarbeitung und -analyse. Es werden wichtige Schritte zur Gewährleistung des Datenzugriffs sowie verschiedene Datenformate und Analysetechniken erläutert.

Um den Datenzugriff zu gewährleisten, müssen zunächst die Datenquellen bestimmt, die Daten in ein geeignetes Format gebracht und der Zugriff ermöglicht werden. Eine wichtige Rolle spielt dabei ODBC $Open Database Connectivity$, die als Schnittstelle für Datenbanken dient.

Vocabulary: ODBC $Open Database Connectivity$ ist eine standardisierte Programmierschnittstelle für den Zugriff auf Datenbanksysteme.

Zu den standardisierten Datenformaten gehören XLS-, Text-, CSV- und XML-Dateien. XLS-Dateien, die mit Microsoft Excel erstellt werden, eignen sich besonders gut für Auswertungen und den Datenaustausch zwischen Microsoft Office-Produkten. XML-Dateien hingegen beschreiben primär die Struktur und den Aufbau von Daten, wie beispielsweise bei Audio- oder Grafikdateien.

Example: Eine XLS-Datei könnte eine Tabelle mit Verkaufszahlen enthalten, während eine XML-Datei die Struktur eines Musikalbums mit Informationen zu Titeln, Künstlern und Genres beschreibt.

Bei der Datenanalyse werden verschiedene Prüfungen durchgeführt, darunter die Datenqualitätsprüfung, Machbarkeitsprüfung, Datenformatprüfung sowie das Kennenlernen von Datenaufbau und -aussage. Die Datenqualitätsprüfung ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten sinnvoll und nicht redundant sind.

Highlight: Die Datenqualitätsprüfung ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit und Relevanz der Daten für die weitere Analyse sicherzustellen.

Zu den gängigen Datenformaten gehören Zahl, Text, Währung, Datum/Zeit und Boolean. Der Boolean Datentyp kann nur die Werte True oder False annehmen und wird häufig zum Filtern von Tabellen verwendet. Der Zahlentyp hingegen ermöglicht verschiedene Berechnungen, wie beispielsweise die Ermittlung von Durchschnittswerten.

Definition: Der Boolean Datentyp ist ein logischer Datentyp, der nur zwei mögliche Werte $wahr oder falsch$ annehmen kann.