Python

Was bedeutet Datenanalyse mit Python?

Bei der Datenanalyse mit Python werden Daten mithilfe der Programmiersprache Python eingelesen, aufbereitet, untersucht und statistisch ausgewertet. Abhängig von der Fragestellung können anschließend beispielsweise Tabellen und Grafiken erstellt, statistische Modelle berechnet oder Machine-Learning-Verfahren eingesetzt werden.

Python ist dabei keine klassische Statistiksoftware mit einer überwiegend grafischen Benutzeroberfläche. Die einzelnen Analyseschritte werden in der Regel über Programmcode gesteuert. Dadurch lässt sich genau dokumentieren, wie ein Datensatz vom ursprünglichen Import bis zum fertigen Analyseergebnis verarbeitet wurde.

Von Rohdaten bis zum Analyseergebnis

Eine Datenanalyse besteht normalerweise nicht nur aus der Berechnung eines statistischen Tests. Bevor Daten ausgewertet werden können, müssen sie häufig zunächst geprüft und aufbereitet werden. Fehlende Werte müssen erkannt, Variablen gegebenenfalls umkodiert, unterschiedliche Datenquellen zusammengeführt und auffällige Beobachtungen untersucht werden.

Anschließend können die Daten zunächst deskriptiv und explorativ analysiert werden. Kennwerte wie Mittelwert, Median oder Standardabweichung sowie geeignete Visualisierungen liefern einen ersten Überblick über Verteilungen und mögliche Zusammenhänge. Darauf können inferenzstatistische Analysen oder weiterführende Modelle aufbauen.

Python verbindet verschiedene Schritte der Datenanalyse

Eine wesentliche Stärke von Python besteht darin, dass diese Arbeitsschritte innerhalb einer gemeinsamen Umgebung durchgeführt werden können. Ein Analyseprozess kann beispielsweise folgende Schritte umfassen:

• Daten aus Dateien oder anderen Datenquellen einlesen,
• Datensätze bereinigen und transformieren,
• Variablen und Verteilungen explorativ untersuchen,
• deskriptive Statistiken berechnen,
• statistische Tests und Modelle durchführen,
• Ergebnisse visualisieren und
• wiederkehrende Analyseschritte automatisieren.

Zusätzliche Python-Bibliotheken stellen hierfür spezialisierte Funktionen zur Verfügung. Besonders verbreitet sind beispielsweise pandas für die Verarbeitung tabellarischer Daten, NumPy für numerische Berechnungen, SciPy und statsmodels für statistische Verfahren sowie Matplotlib für die Datenvisualisierung.

Reproduzierbare Datenanalysen

Da die einzelnen Arbeitsschritte über Skripte oder Notebooks dokumentiert werden können, eignet sich Python besonders für reproduzierbare Datenanalysen. Wird beispielsweise ein Datensatz aktualisiert, können bestehende Analyseschritte erneut ausgeführt werden, anstatt Tabellen, Berechnungen und Grafiken vollständig manuell neu erstellen zu müssen.

Datenanalyse mit Python eignet sich deshalb sowohl für wissenschaftliche Untersuchungen als auch für umfangreichere Datenprojekte in Unternehmen. Entscheidend ist jedoch nicht allein die verwendete Programmiersprache: Eine aussagekräftige Analyse erfordert eine klare Fragestellung, geeignete Daten und statistische Methoden, die zur jeweiligen Datenstruktur passen.

Warum eignet sich Python für die Datenanalyse?

Python eignet sich besonders gut für die Datenanalyse, weil sich Datenaufbereitung, statistische Analyse, Visualisierung und weiterführende Modellierung innerhalb einer gemeinsamen Programmierumgebung verbinden lassen. Dadurch können vollständige Analyseprozesse entwickelt werden, ohne für jeden Arbeitsschritt zwingend zwischen verschiedenen Programmen wechseln zu müssen.

Hinzu kommt ein umfangreiches Ökosystem spezialisierter Bibliotheken. Funktionen für die Verarbeitung tabellarischer Daten, numerische Berechnungen, statistische Verfahren, Grafiken und Machine Learning müssen daher nicht vollständig selbst programmiert werden.

Flexible Verarbeitung unterschiedlicher Daten

Daten liegen in der Praxis selten bereits in der Form vor, in der sie direkt analysiert werden können. Häufig müssen Variablen umkodiert, Datensätze zusammengeführt, Beobachtungen gefiltert oder fehlende Werte behandelt werden.

Python bietet hierfür umfangreiche Möglichkeiten. Besonders bei komplexeren Datensätzen können Regeln zur Datenaufbereitung direkt im Programmcode festgelegt werden. Dadurch bleibt nachvollziehbar, welche Veränderungen am ursprünglichen Datensatz vorgenommen wurden.

Statistik und Programmierung kombinieren

Ein wesentlicher Vorteil von Python besteht darin, dass statistische Methoden und allgemeine Programmierung miteinander kombiniert werden können. Neben klassischen deskriptiven und inferenzstatistischen Verfahren lassen sich beispielsweise eigene Funktionen, Schleifen oder automatisierte Verarbeitungsschritte entwickeln.

Dadurch können auch Analyseabläufe umgesetzt werden, die sich mit einer klassischen grafischen Statistiksoftware nur umständlich durchführen lassen. Besonders bei umfangreichen oder regelmäßig wiederkehrenden Auswertungen kann diese Flexibilität von Vorteil sein.

Analysen automatisieren

Werden regelmäßig Daten nach demselben Schema ausgewertet, müssen die einzelnen Analyseschritte nicht jedes Mal manuell wiederholt werden. Mit Python können solche Prozesse in Skripten oder Funktionen automatisiert werden.

Ein Workflow kann beispielsweise neue Daten einlesen, definierte Qualitätsprüfungen durchführen, Variablen berechnen, statistische Modelle ausführen und anschließend Tabellen oder Grafiken erzeugen. Sobald neue Daten vorliegen, kann derselbe Prozess erneut ausgeführt werden.

Reproduzierbare Datenanalysen

Bei wissenschaftlichen und professionellen Datenanalysen ist es wichtig, nachvollziehen zu können, wie ein Ergebnis entstanden ist. Werden sämtliche Arbeitsschritte über Python-Code durchgeführt, können diese Schritte dokumentiert und später reproduziert werden.

Dies reduziert insbesondere das Risiko, dass manuelle Änderungen an einem Datensatz oder einzelne Analyseschritte später nicht mehr nachvollzogen werden können. Gleichzeitig lassen sich Änderungen am Analyseplan systematisch in einen bestehenden Workflow integrieren.

Von Statistik bis Machine Learning

Python ist nicht auf klassische statistische Verfahren beschränkt. Derselbe aufbereitete Datensatz kann beispielsweise zunächst deskriptiv untersucht, anschließend mit einem Regressionsmodell analysiert und später für ein Machine-Learning-Modell verwendet werden.

Diese Verbindung unterschiedlicher Methoden macht Python insbesondere für umfangreichere Datenprojekte interessant. Dabei sollte jedoch nicht die technische Verfügbarkeit eines Verfahrens darüber entscheiden, welche Analyse durchgeführt wird. Ausgangspunkt bleiben immer die Fragestellung und die Eigenschaften der vorhandenen Daten.

Python ist kostenlos und erweiterbar

Python ist Open Source und kann kostenlos eingesetzt werden. Auch zahlreiche zentrale Bibliotheken für Datenanalyse und Statistik stehen frei zur Verfügung. Gleichzeitig lässt sich die Umgebung abhängig von den Anforderungen eines Projekts um weitere Pakete und Funktionen erweitern.

Die Kombination aus Flexibilität, Automatisierung, Reproduzierbarkeit und einem umfangreichen Analyse-Ökosystem erklärt, warum Python heute zu den wichtigsten Werkzeugen für Datenanalyse und Data Science gehört.

Der typische Ablauf einer Datenanalyse mit Python

Eine Datenanalyse mit Python besteht normalerweise aus mehreren aufeinander aufbauenden Schritten. Die eigentliche statistische Berechnung ist dabei nur ein Teil des gesamten Prozesses. Bevor Modelle geschätzt oder Hypothesentests durchgeführt werden können, müssen die Daten zunächst eingelesen, geprüft und für die Analyse vorbereitet werden.

Der genaue Ablauf hängt von der jeweiligen Fragestellung und den vorhandenen Daten ab. Dennoch lassen sich typische Phasen unterscheiden, die in vielen Datenanalyse-Projekten auftreten.

1. Fragestellung und Analyseziel definieren

Am Anfang sollte geklärt werden, welche Frage mit den Daten beantwortet werden soll. Soll ein Datensatz zunächst explorativ untersucht werden? Sollen Unterschiede zwischen Gruppen getestet, Zusammenhänge zwischen Variablen analysiert oder zukünftige Werte vorhergesagt werden?

Diese Entscheidung beeinflusst den gesamten weiteren Analyseprozess. Die Auswahl statistischer Methoden sollte deshalb nicht erst erfolgen, nachdem verschiedene Verfahren ausprobiert wurden, sondern sich aus Fragestellung, Studiendesign und Datenstruktur ergeben.

2. Daten in Python einlesen

Im nächsten Schritt werden die benötigten Daten in Python importiert. Häufig liegen diese beispielsweise als CSV- oder Excel-Dateien vor. Python kann jedoch auch mit zahlreichen weiteren Dateiformaten und Datenquellen arbeiten.

Nach dem Import sollte zunächst überprüft werden, ob Variablen und Beobachtungen korrekt eingelesen wurden. Dazu gehören beispielsweise die Anzahl der Fälle, Variablentypen, Wertebereiche und die Kodierung kategorialer Merkmale.

3. Daten prüfen und bereinigen

Rohdaten enthalten häufig fehlende Werte, fehlerhafte Eingaben, doppelte Beobachtungen oder uneinheitliche Kodierungen. Vor der eigentlichen Analyse sollte deshalb eine systematische Datenprüfung und Datenbereinigung erfolgen.

Dabei können beispielsweise unplausible Werte identifiziert, Variablen umkodiert oder neue Variablen aus vorhandenen Informationen berechnet werden. Wichtig ist, solche Veränderungen nachvollziehbar zu dokumentieren.

4. Daten explorativ untersuchen

Nach der Datenaufbereitung folgt häufig eine explorative Datenanalyse (Exploratory Data Analysis, EDA). Ziel ist es, Verteilungen, Zusammenhänge und Besonderheiten innerhalb des Datensatzes besser zu verstehen.

Dafür können deskriptive Kennwerte und Visualisierungen miteinander kombiniert werden. Histogramme, Boxplots oder Streudiagramme können beispielsweise Hinweise auf ungewöhnliche Beobachtungen, Verteilungsformen oder mögliche Zusammenhänge zwischen Variablen liefern.

5. Statistische Verfahren oder Modelle auswählen

Auf Grundlage der Forschungsfrage und der Eigenschaften der Daten wird anschließend entschieden, welche statistischen Verfahren geeignet sind. Abhängig vom Analyseziel können beispielsweise Hypothesentests, Korrelationsanalysen, Regressionsmodelle oder Machine-Learning-Verfahren eingesetzt werden.

Dabei sollten auch die Voraussetzungen und Annahmen des jeweiligen Verfahrens berücksichtigt werden. Nicht jedes statistische Modell ist für jede Datenstruktur geeignet.

6. Modelle berechnen und Ergebnisse überprüfen

Nach der Auswahl eines geeigneten Verfahrens wird die eigentliche Analyse durchgeführt. Bei statistischen Modellen können beispielsweise Koeffizienten, Standardfehler, Konfidenzintervalle und Modellgütemaße betrachtet werden.

Je nach Verfahren gehört auch die Modelldiagnostik zum Analyseprozess. Dabei wird überprüft, ob relevante Modellannahmen ausreichend erfüllt sind und ob einzelne Beobachtungen einen ungewöhnlich starken Einfluss auf die Ergebnisse besitzen.

7. Ergebnisse visualisieren und interpretieren

Statistische Ergebnisse sollten nicht ausschließlich als Zahlen oder Programmausgabe betrachtet werden. Geeignete Grafiken können helfen, Verteilungen, Gruppenunterschiede, Zusammenhänge oder Modellvorhersagen verständlich darzustellen.

Anschließend müssen die Ergebnisse im Hinblick auf die ursprüngliche Fragestellung interpretiert werden. Dabei sollte zwischen statistischer Signifikanz, Effektgröße und inhaltlicher Relevanz unterschieden werden.

8. Analyse dokumentieren und reproduzierbar machen

Ein wichtiger Vorteil von Python besteht darin, dass sämtliche Schritte von der Datenaufbereitung bis zur statistischen Analyse in Skripten oder Notebooks dokumentiert werden können. Dadurch lässt sich später nachvollziehen, wie die Ergebnisse entstanden sind.

Werden neue Daten verfügbar oder Änderungen an der Analyse erforderlich, können bestehende Skripte angepasst und erneut ausgeführt werden. Eine strukturierte Datenanalyse mit Python schafft damit die Grundlage für reproduzierbare und automatisierbare Analyseprozesse.

Daten mit Python einlesen

Bevor Daten mit Python analysiert werden können, müssen sie zunächst in die Analyseumgebung importiert werden. In der Praxis liegen Daten häufig als CSV- oder Excel-Dateien vor. Sie können jedoch auch aus Datenbanken, Textdateien oder anderen Datenquellen stammen.

Für tabellarische Daten wird in Python besonders häufig die Bibliothek pandas verwendet. Sie stellt mit dem sogenannten DataFrame eine Datenstruktur bereit, in der Beobachtungen typischerweise in Zeilen und Variablen in Spalten organisiert sind.

CSV-Dateien mit pandas einlesen

Eine CSV-Datei kann mit der Funktion read_csv() eingelesen werden. Zunächst wird pandas importiert und anschließend die gewünschte Datei geladen:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("daten.csv")

Der Datensatz steht anschließend im DataFrame df zur Verfügung. Mit head() können beispielsweise die ersten Beobachtungen angezeigt werden:

df.head()

Bei CSV-Dateien muss gegebenenfalls angegeben werden, welches Trennzeichen verwendet wird. Insbesondere aus deutschsprachigen Programmen exportierte Dateien verwenden häufig ein Semikolon anstelle eines Kommas.

df = pd.read_csv("daten.csv", sep=";")

Excel-Dateien mit Python einlesen

Auch Excel-Dateien können direkt mit pandas importiert werden. Dafür steht die Funktion read_excel() zur Verfügung:

df = pd.read_excel("daten.xlsx")

Enthält eine Excel-Datei mehrere Tabellenblätter, kann das gewünschte Blatt über sheet_name ausgewählt werden:

df = pd.read_excel("daten.xlsx", sheet_name="Messdaten")

Datensatz nach dem Import überprüfen

Ein erfolgreicher Import bedeutet noch nicht, dass die Daten korrekt für die weitere Analyse vorliegen. Deshalb sollte unmittelbar nach dem Einlesen eine erste Prüfung erfolgen.

Mit shape lässt sich beispielsweise feststellen, wie viele Zeilen und Spalten ein Datensatz enthält:

df.shape

Einen Überblick über Variablennamen, Datentypen und fehlende Werte liefert beispielsweise:

df.info()

Für numerische Variablen können mit describe() zusätzlich erste deskriptive Kennwerte ausgegeben werden:

df.describe()

Datentypen richtig erkennen

Ein häufiger Fehler bei der Datenanalyse entsteht bereits beim Datenimport. Numerische Werte können beispielsweise aufgrund ungeeigneter Dezimalzeichen als Text erkannt werden. Ebenso können kategoriale Variablen numerisch kodiert sein, obwohl die Zahlen lediglich unterschiedliche Kategorien repräsentieren.

Deshalb sollten nach dem Import nicht nur die Werte selbst, sondern auch die Datentypen und Kodierungen der Variablen überprüft werden. Welche statistischen Analysen später sinnvoll sind, hängt schließlich nicht allein davon ab, wie eine Variable technisch gespeichert wurde, sondern davon, welche inhaltliche Bedeutung sie besitzt.

Weitere Datenquellen

Python ist nicht auf CSV- und Excel-Dateien beschränkt. Abhängig von den eingesetzten Bibliotheken können beispielsweise auch Daten aus SQL-Datenbanken, JSON-Dateien, statistischen Datenformaten oder Webschnittstellen verarbeitet werden.

Gerade bei umfangreicheren Analyseprojekten ist diese Flexibilität hilfreich, da Daten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb eines gemeinsamen Analyseprozesses zusammengeführt und anschließend weiterverarbeitet werden können.

Daten mit Python bereinigen und aufbereiten

In realen Analyseprojekten liegen Daten nur selten unmittelbar in einer Form vor, in der sie statistisch ausgewertet werden können. Ein wesentlicher Teil der Datenanalyse mit Python besteht deshalb aus der Datenbereinigung und Datenaufbereitung. Dabei werden Fehler identifiziert, Variablen angepasst und die Daten in eine für die weitere Analyse geeignete Struktur gebracht.

Die Bibliothek pandas stellt zahlreiche Funktionen für diese Arbeitsschritte bereit. Dadurch können auch umfangreichere Transformationen direkt im Python-Skript dokumentiert und später reproduziert werden.

Fehlende Werte erkennen

Fehlende Werte gehören zu den häufigsten Problemen bei der Datenanalyse. Mit pandas lässt sich zunächst untersuchen, in welchen Variablen Werte fehlen und wie häufig dies vorkommt.

df.isna().sum()

Die Ausgabe zeigt für jede Variable die Anzahl fehlender Werte. Anschließend muss entschieden werden, wie mit diesen Beobachtungen umgegangen wird. Möglich sind beispielsweise der Ausschluss bestimmter Fälle oder – abhängig von Fragestellung und Datenstruktur – geeignete Verfahren zur Imputation.

Fehlende Werte sollten jedoch nicht automatisch entfernt werden. Insbesondere bei wissenschaftlichen Daten ist relevant, warum Werte fehlen und ob das Auftreten fehlender Werte systematisch sein könnte.

Doppelte Beobachtungen überprüfen

Auch doppelte Datensätze können Analyseergebnisse beeinflussen. Mit duplicated() lässt sich zunächst prüfen, wie viele vollständig identische Zeilen vorhanden sind:

df.duplicated().sum()

Ob eine doppelte Beobachtung tatsächlich einen Fehler darstellt, muss allerdings inhaltlich beurteilt werden. Zwei identische Messwerte müssen nicht zwangsläufig bedeuten, dass ein Fall versehentlich doppelt erfasst wurde.

Beobachtungen filtern

Häufig soll eine Analyse nur für bestimmte Beobachtungen durchgeführt werden. Soll beispielsweise ausschließlich eine definierte Gruppe betrachtet werden, kann der DataFrame entsprechend gefiltert werden:

df_gruppe = df[df["gruppe"] == "A"]

Auch mehrere Bedingungen können miteinander kombiniert werden. Dadurch lassen sich Teilstichproben gezielt auswählen, ohne den ursprünglichen Datensatz manuell verändern zu müssen.

Variablen umkodieren

Für statistische Analysen müssen Variablen häufig neu kodiert oder Kategorien zusammengefasst werden. Eine einfache Zuordnung kann beispielsweise mit map() erfolgen:

df["gruppe_code"] = df["gruppe"].map({
    "Kontrollgruppe": 0,
    "Interventionsgruppe": 1
})

Dabei sollte die Kodierung immer nachvollziehbar dokumentiert werden. Insbesondere bei kategorialen Variablen darf die numerische Kodierung nicht fälschlicherweise als metrische Information interpretiert werden.

Neue Variablen berechnen

Häufig werden für eine Analyse zusätzliche Variablen benötigt. Diese können aus bereits vorhandenen Informationen berechnet werden. Soll beispielsweise die Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten bestimmt werden, kann eine neue Variable erzeugt werden:

df["veraenderung"] = df["wert_nachher"] - df["wert_vorher"]

Auf ähnliche Weise lassen sich beispielsweise Summenwerte, Mittelwerte, Quotienten oder andere abgeleitete Variablen erstellen.

Variablennamen und Kategorien vereinheitlichen

Gerade bei Daten aus unterschiedlichen Quellen können uneinheitliche Bezeichnungen auftreten. Kategorien wie "Ja", "ja" und "JA" können beispielsweise dieselbe inhaltliche Bedeutung besitzen, technisch aber als unterschiedliche Werte behandelt werden.

Solche Unterschiede sollten vor der Analyse erkannt und nach klar definierten Regeln vereinheitlicht werden. Dasselbe gilt für Variablennamen, Datumsangaben, Maßeinheiten und andere Kodierungen.

Datenaufbereitung als Teil der Analyse dokumentieren

Datenbereinigung ist keine rein technische Vorarbeit. Entscheidungen über den Ausschluss von Beobachtungen, den Umgang mit fehlenden Werten oder die Konstruktion neuer Variablen können die späteren Ergebnisse unmittelbar beeinflussen.

Ein Vorteil von Python besteht darin, dass diese Arbeitsschritte als Code festgehalten werden können. Statt einen Datensatz mehrfach manuell zu verändern, kann der ursprüngliche Datensatz unverändert bleiben und die vollständige Aufbereitung bei Bedarf erneut ausgeführt werden. Dadurch wird die Datenanalyse transparenter und reproduzierbarer.

Explorative Datenanalyse mit Python

Nach der Datenaufbereitung folgt häufig die explorative Datenanalyse (Exploratory Data Analysis, EDA). Dabei wird ein Datensatz zunächst systematisch untersucht, bevor weiterführende statistische Modelle oder Hypothesentests durchgeführt werden. Ziel ist es, die Struktur der Daten besser zu verstehen und mögliche Besonderheiten frühzeitig zu erkennen.

Python bietet hierfür zahlreiche Möglichkeiten, statistische Kennwerte und grafische Darstellungen miteinander zu kombinieren. Dadurch können Verteilungen, Gruppenunterschiede, Zusammenhänge, fehlende Werte und auffällige Beobachtungen aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet werden.

Einen ersten Überblick über die Daten erhalten

Ein einfacher Ausgangspunkt ist die Funktion describe() aus pandas. Sie liefert für numerische Variablen verschiedene deskriptive Kennwerte:

df.describe()

Dazu gehören unter anderem die Anzahl gültiger Beobachtungen, Mittelwert, Standardabweichung, Minimum, Maximum und verschiedene Quantile. Auffällige Wertebereiche oder große Unterschiede zwischen Mittelwert und Median können erste Hinweise auf Besonderheiten innerhalb einer Variable liefern.

Verteilungen untersuchen

Statistische Kennwerte allein reichen häufig nicht aus, um eine Verteilung angemessen zu beurteilen. Grafische Darstellungen können zusätzliche Informationen über Schiefe, mehrere Verteilungsgipfel oder ungewöhnliche Beobachtungen liefern.

Ein Histogramm kann beispielsweise mit Matplotlib erstellt werden:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df["alter"], bins=20)
plt.xlabel("Alter")
plt.ylabel("Häufigkeit")
plt.show()

Die Anzahl der Klassen eines Histogramms beeinflusst allerdings dessen Darstellung. Deshalb sollte die Form einer Verteilung nicht allein anhand einer einzigen grafischen Einstellung beurteilt werden.

Mögliche Ausreißer erkennen

Boxplots können dabei helfen, ungewöhnlich hohe oder niedrige Beobachtungen sichtbar zu machen:

plt.boxplot(df["messwert"].dropna())
plt.ylabel("Messwert")
plt.show()

Eine Beobachtung außerhalb der üblichen Wertebereiche ist jedoch nicht automatisch ein Fehler. Auffällige Werte können auf Eingabefehler hinweisen, aber ebenso reale und inhaltlich relevante Beobachtungen darstellen. Ein automatischer Ausschluss allein aufgrund einer grafischen Ausreißerkennzeichnung ist daher in der Regel nicht sinnvoll.

Zusammenhänge zwischen Variablen untersuchen

Bei zwei metrischen Variablen kann ein Streudiagramm einen ersten Eindruck von einem möglichen Zusammenhang vermitteln:

plt.scatter(df["alter"], df["messwert"])
plt.xlabel("Alter")
plt.ylabel("Messwert")
plt.show()

Dabei lassen sich beispielsweise lineare oder nichtlineare Strukturen, unterschiedliche Streuungen sowie einzelne auffällige Beobachtungen erkennen. Ergänzend können Korrelationskoeffizienten berechnet werden.

df[["alter", "messwert"]].corr()

Ein Korrelationskoeffizient beschreibt jedoch nur einen bestimmten Aspekt des Zusammenhangs. Insbesondere sollte aus einer beobachteten Korrelation nicht automatisch auf einen kausalen Zusammenhang geschlossen werden.

Gruppen miteinander vergleichen

Auch Unterschiede zwischen Gruppen können zunächst explorativ betrachtet werden. Mit pandas lassen sich beispielsweise Mittelwerte getrennt nach einer Gruppierungsvariable berechnen:

df.groupby("gruppe")["messwert"].mean()

Ergänzend können Boxplots oder andere geeignete Visualisierungen verwendet werden, um Unterschiede in Lage, Streuung und Verteilungsform sichtbar zu machen. Ob beobachtete Unterschiede statistisch abgesichert werden können, lässt sich daraus allein jedoch noch nicht ableiten.

Explorative und konfirmatorische Analyse unterscheiden

Eine wichtige Unterscheidung besteht zwischen explorativer und konfirmatorischer Datenanalyse. Explorative Analysen dienen dazu, Muster zu entdecken und Hypothesen zu entwickeln. Konfirmatorische Analysen prüfen dagegen vorab formulierte Hypothesen mit dafür vorgesehenen statistischen Verfahren.

Problematisch wird es, wenn ein Datensatz zunächst nach interessanten Ergebnissen durchsucht und anschließend so berichtet wird, als seien diese Hypothesen bereits vor der Analyse festgelegt worden. Eine transparente Trennung zwischen explorativen und konfirmatorischen Analysen ist deshalb insbesondere in wissenschaftlichen Untersuchungen wichtig.

Die explorative Datenanalyse bildet damit häufig die Verbindung zwischen Datenaufbereitung und weiterführender statistischer Analyse. Sie hilft dabei, die Eigenschaften eines Datensatzes zu verstehen und fundierter zu entscheiden, welche weiteren Analyseschritte sinnvoll sind.

Deskriptive Statistik mit Python

Die deskriptive Statistik dient dazu, die wesentlichen Eigenschaften eines Datensatzes zusammenzufassen und übersichtlich darzustellen. Statt jede einzelne Beobachtung zu betrachten, werden beispielsweise Kennwerte für Lage und Streuung oder Häufigkeiten für kategoriale Variablen berechnet.

Python bietet hierfür zahlreiche Funktionen. Viele grundlegende Berechnungen können direkt mit pandas durchgeführt werden. Für weiterführende statistische Analysen stehen unter anderem Bibliotheken wie NumPy, SciPy und statsmodels zur Verfügung.

Mittelwert und Median berechnen

Zu den bekanntesten Lagemaßen gehören der arithmetische Mittelwert und der Median. Mit pandas können beide Kennwerte direkt für eine Variable berechnet werden:

df["alter"].mean()
df["alter"].median()

Welcher Kennwert sinnvoller ist, hängt von der Verteilung und der inhaltlichen Fragestellung ab. Der Mittelwert reagiert beispielsweise stärker auf extreme Beobachtungen, während der Median gegenüber einzelnen sehr hohen oder niedrigen Werten robuster ist.

Streuung der Daten beschreiben

Lagemaße allein zeigen nicht, wie stark sich die einzelnen Beobachtungen voneinander unterscheiden. Deshalb werden zusätzlich Streuungsmaße betrachtet. Die Standardabweichung kann beispielsweise folgendermaßen berechnet werden:

df["alter"].std()

Auch Minimum und Maximum lassen sich unmittelbar bestimmen:

df["alter"].min()
df["alter"].max()

Für eine kompakte Zusammenfassung mehrerer Kennwerte kann erneut describe() verwendet werden:

df["alter"].describe()

Quantile und Interquartilsabstand

Quantile beschreiben, unterhalb welcher Werte ein bestimmter Anteil der Beobachtungen liegt. Das erste und dritte Quartil können beispielsweise mit quantile() bestimmt werden:

q1 = df["alter"].quantile(0.25)
q3 = df["alter"].quantile(0.75)

iqr = q3 - q1

Die Differenz zwischen dem dritten und ersten Quartil wird als Interquartilsabstand (IQR) bezeichnet. Er beschreibt die Streuung der mittleren 50 Prozent der Beobachtungen und ist weniger empfindlich gegenüber extremen Werten als beispielsweise die Spannweite.

Häufigkeiten kategorialer Variablen

Bei kategorialen Variablen stehen nicht Mittelwert oder Standardabweichung, sondern absolute und relative Häufigkeiten im Vordergrund. Mit value_counts() können die Ausprägungen einer Variable ausgezählt werden:

df["gruppe"].value_counts()

Relative Häufigkeiten lassen sich mit der Option normalize=True berechnen:

df["gruppe"].value_counts(normalize=True)

Werden die Werte anschließend mit 100 multipliziert, können sie als Prozentanteile dargestellt werden.

Deskriptive Statistiken nach Gruppen

Häufig sollen Kennwerte nicht nur für die gesamte Stichprobe, sondern getrennt nach verschiedenen Gruppen berechnet werden. Mit groupby() lassen sich beispielsweise Mittelwert, Median und Standardabweichung einer Variable für mehrere Gruppen gleichzeitig bestimmen:

df.groupby("gruppe")["messwert"].agg(
    ["count", "mean", "median", "std"]
)

Solche gruppierten Auswertungen sind beispielsweise bei der Beschreibung von Kontroll- und Interventionsgruppen oder unterschiedlichen Untersuchungspopulationen hilfreich.

Deskriptive Ergebnisse richtig interpretieren

Welche Kennwerte berichtet werden sollten, hängt von der jeweiligen Variable und ihrer Verteilung ab. Für metrische Daten können beispielsweise Mittelwert und Standardabweichung oder Median und Interquartilsabstand sinnvoll sein. Kategoriale Daten werden dagegen typischerweise durch absolute und relative Häufigkeiten beschrieben.

Die deskriptive Statistik beschreibt zunächst die vorliegenden Daten. Soll darüber hinaus untersucht werden, ob beobachtete Unterschiede oder Zusammenhänge über die Stichprobe hinaus statistisch abgesichert werden können, sind inferenzstatistische Verfahren erforderlich.

Statistische Analysen mit Python

Neben Datenaufbereitung und deskriptiver Statistik können mit Python zahlreiche inferenzstatistische Verfahren durchgeführt werden. Dazu gehören beispielsweise Tests auf Gruppenunterschiede, Korrelationsanalysen und Regressionsmodelle.

Häufig verwendete Bibliotheken sind SciPy für statistische Tests und statsmodels für statistische Modellierung. Entscheidend ist jedoch nicht, ob ein Verfahren technisch verfügbar ist, sondern ob es zur Forschungsfrage, zum Studiendesign und zur Struktur der vorliegenden Daten passt.

t-Test mit Python

Soll untersucht werden, ob sich die Mittelwerte zweier unabhängiger Gruppen unterscheiden, kann beispielsweise ein t-Test eingesetzt werden. Mit SciPy lässt sich dieser über ttest_ind() berechnen:

from scipy import stats

gruppe_a = df.loc[df["gruppe"] == "A", "messwert"].dropna()
gruppe_b = df.loc[df["gruppe"] == "B", "messwert"].dropna()

stats.ttest_ind(gruppe_a, gruppe_b, equal_var=False)

Im Beispiel wird der Welch-t-Test verwendet, bei dem keine Varianzhomogenität zwischen den beiden Gruppen vorausgesetzt wird. Die Ausgabe enthält unter anderem die Teststatistik und den p-Wert.

Für eine vollständige Interpretation sollten jedoch nicht ausschließlich p-Werte betrachtet werden. Auch die Größe des beobachteten Unterschieds, geeignete Effektgrößen und Konfidenzintervalle sind relevant.

Nichtparametrische Gruppenvergleiche

Abhängig von Fragestellung und Datenstruktur können auch nichtparametrische Verfahren eingesetzt werden. Für zwei unabhängige Gruppen steht beispielsweise der Mann-Whitney-U-Test zur Verfügung:

stats.mannwhitneyu(
    gruppe_a,
    gruppe_b,
    alternative="two-sided"
)

Der Mann-Whitney-U-Test sollte dabei nicht pauschal als „Test auf Unterschiede der Mediane“ interpretiert werden. Welche inhaltliche Interpretation möglich ist, hängt unter anderem von den Verteilungen der beiden Gruppen und den zugrunde liegenden Annahmen ab.

Zusammenhänge mit Korrelationen untersuchen

Soll der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen untersucht werden, kann beispielsweise die Pearson-Korrelation berechnet werden:

stats.pearsonr(
    df["variable_x"].dropna(),
    df["variable_y"].dropna()
)

Bei der praktischen Anwendung muss allerdings darauf geachtet werden, dass für beide Variablen dieselben vollständigen Beobachtungen verwendet werden. Eine Möglichkeit besteht darin, zunächst die benötigten Fälle gemeinsam auszuwählen:

daten = df[["variable_x", "variable_y"]].dropna()

stats.pearsonr(
    daten["variable_x"],
    daten["variable_y"]
)

Je nach Skalenniveau und Art des Zusammenhangs kann beispielsweise auch die Spearman-Rangkorrelation geeigneter sein. Außerdem gilt: Eine statistische Korrelation ist kein Nachweis für Kausalität.

Chi-Quadrat-Test mit Python

Zusammenhänge zwischen kategorialen Variablen können beispielsweise mithilfe einer Kreuztabelle und eines Chi-Quadrat-Tests untersucht werden:

import pandas as pd
from scipy import stats

tabelle = pd.crosstab(df["gruppe"], df["ergebnis"])

chi2, p, df_frei, erwartet = stats.chi2_contingency(tabelle)

Vor der Interpretation sollte unter anderem geprüft werden, ob die Voraussetzungen des Chi-Quadrat-Tests hinsichtlich der erwarteten Häufigkeiten ausreichend erfüllt sind. Bei kleinen Fallzahlen können alternative Verfahren wie der Fisher-Exakt-Test erforderlich sein.

Lineare Regression mit Python

Regressionsmodelle ermöglichen es, den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu untersuchen. Mit statsmodels kann beispielsweise eine lineare Regression formuliert werden:

import statsmodels.formula.api as smf

modell = smf.ols(
    "messwert ~ alter + C(gruppe)",
    data=df
).fit()

print(modell.summary())

Mit C(gruppe) wird im Beispiel angegeben, dass gruppe als kategoriale Variable behandelt werden soll. Die Modellausgabe enthält unter anderem Regressionskoeffizienten, Standardfehler, Teststatistiken, p-Werte, Konfidenzintervalle und Kennwerte zur Modellgüte.

Statistische Modelle müssen überprüft werden

Die Berechnung eines Modells ist noch nicht das Ende der statistischen Analyse. Je nach Verfahren müssen beispielsweise Annahmen über Residuen, Varianzstrukturen, funktionale Zusammenhänge oder die Unabhängigkeit von Beobachtungen berücksichtigt werden.

Ebenso können komplexere Datenstrukturen andere Verfahren erforderlich machen. Bei Messwiederholungen, hierarchisch strukturierten Daten oder Zeit-bis-Ereignis-Daten reichen einfache Standardmodelle häufig nicht aus. In solchen Fällen können beispielsweise Mixed Models oder Überlebenszeitanalysen notwendig sein.

Die Methode folgt der Fragestellung

Python stellt eine große Zahl statistischer Verfahren zur Verfügung. Diese Vielfalt sollte jedoch nicht dazu führen, Methoden lediglich danach auszuwählen, welches Verfahren ein signifikantes Ergebnis produziert.

Eine fundierte statistische Analyse beginnt mit der Forschungsfrage und dem Studiendesign. Erst danach werden geeignete Modelle ausgewählt, ihre Voraussetzungen überprüft und die Ergebnisse gemeinsam mit Effektgrößen, Unsicherheit und inhaltlicher Relevanz interpretiert.

Datenvisualisierung mit Python

Grafische Darstellungen sind ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse mit Python. Sie helfen dabei, Verteilungen, Gruppenunterschiede und Zusammenhänge zu erkennen und statistische Ergebnisse verständlich zu präsentieren.

Eine der grundlegenden Bibliotheken für die Datenvisualisierung in Python ist Matplotlib. Sie ermöglicht eine weitreichende Kontrolle über Diagramme und bildet zugleich die Grundlage für verschiedene weitere Visualisierungsbibliotheken.

Histogramme zur Darstellung von Verteilungen

Histogramme eignen sich besonders dazu, die Verteilung einer metrischen Variable zu untersuchen. Dadurch können beispielsweise Schiefe, Konzentrationen bestimmter Wertebereiche oder mehrere Verteilungsgipfel sichtbar werden.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df["messwert"].dropna(), bins=20)
plt.xlabel("Messwert")
plt.ylabel("Häufigkeit")
plt.title("Verteilung der Messwerte")
plt.show()

Die Darstellung sollte jedoch nicht isoliert interpretiert werden. Unter anderem beeinflusst die gewählte Anzahl und Breite der Klassen das Erscheinungsbild eines Histogramms.

Boxplots für Gruppenvergleiche

Boxplots bieten eine kompakte Möglichkeit, Verteilungen zwischen verschiedenen Gruppen zu vergleichen. Sie zeigen unter anderem Median, Quartile und potenziell auffällige Beobachtungen.

gruppen = [
    df.loc[df["gruppe"] == "A", "messwert"].dropna(),
    df.loc[df["gruppe"] == "B", "messwert"].dropna()
]

plt.boxplot(gruppen, tick_labels=["Gruppe A", "Gruppe B"])
plt.ylabel("Messwert")
plt.title("Messwerte nach Gruppe")
plt.show()

Ein Boxplot kann Hinweise auf Unterschiede zwischen Gruppen liefern. Er ersetzt jedoch keine statistische Prüfung und zeigt auch nicht automatisch, ob ein beobachteter Unterschied statistisch oder praktisch relevant ist.

Zusammenhänge mit Streudiagrammen darstellen

Soll der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen untersucht werden, gehört das Streudiagramm zu den wichtigsten Darstellungen. Jede Beobachtung wird dabei durch einen Punkt repräsentiert.

plt.scatter(df["variable_x"], df["variable_y"])
plt.xlabel("Variable X")
plt.ylabel("Variable Y")
plt.title("Zusammenhang zwischen X und Y")
plt.show()

Ein Streudiagramm kann beispielsweise zeigen, ob ein Zusammenhang annähernd linear verläuft, ob sich die Streuung über den Wertebereich verändert oder ob einzelne Beobachtungen ungewöhnlich stark von den übrigen Daten abweichen.

Mittelwerte mit Unsicherheit darstellen

Bei der Darstellung statistischer Ergebnisse reicht es häufig nicht aus, nur Mittelwerte zu zeigen. Auch die mit einer Schätzung verbundene Unsicherheit sollte berücksichtigt werden. Hierfür können beispielsweise Konfidenzintervalle dargestellt werden.

Solche Darstellungen sind insbesondere bei Gruppenvergleichen, Regressionsmodellen oder geschätzten marginalen Mittelwerten hilfreich. Sie vermitteln mehr Informationen als einfache Balkendiagramme, die lediglich einen Punktschätzer zeigen.

Visualisierung von Modellergebnissen

Datenvisualisierung beschränkt sich nicht auf die Darstellung der Rohdaten. Auch Ergebnisse statistischer Modelle können grafisch aufbereitet werden. Dazu gehören beispielsweise vorhergesagte Werte einer Regression, Konfidenzintervalle, Interaktionseffekte oder zeitliche Verläufe.

Gerade bei komplexeren Modellen kann eine geeignete Visualisierung wesentlich dazu beitragen, die inhaltliche Bedeutung der geschätzten Effekte zu verstehen. Die Grafik sollte dabei immer zur statistischen Fragestellung und zur Struktur des Modells passen.

Grafiken sollten Informationen vermitteln

Eine gute Visualisierung zeichnet sich nicht durch möglichst viele grafische Elemente aus. Achsen, Einheiten, Gruppen und dargestellte Kennwerte sollten eindeutig beschriftet sein. Gleichzeitig sollten unnötige Gestaltungselemente vermieden werden, wenn sie keine zusätzliche Information liefern.

Besonders bei wissenschaftlichen Analysen sollte außerdem klar erkennbar sein, was genau dargestellt wird. Ein Fehlerbalken kann beispielsweise eine Standardabweichung, einen Standardfehler oder ein Konfidenzintervall repräsentieren. Diese Größen haben unterschiedliche Bedeutungen und sollten deshalb eindeutig bezeichnet werden.

Visualisierung als Bestandteil der Datenanalyse

Datenvisualisierung ist damit mehr als die abschließende Gestaltung eines Analyseberichts. Grafiken können bereits während der explorativen Analyse helfen, Datenprobleme und Strukturen zu erkennen, und später dazu dienen, statistische Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.

In Verbindung mit der programmatischen Datenaufbereitung bietet Python zudem den Vorteil, dass Grafiken reproduzierbar erstellt werden können. Ändern sich die zugrunde liegenden Daten, können die entsprechenden Visualisierungen automatisch auf Basis des aktualisierten Datensatzes neu erzeugt werden.

Machine Learning als Erweiterung der Datenanalyse mit Python

Python wird nicht nur für klassische statistische Analysen eingesetzt, sondern spielt auch im Machine Learning eine zentrale Rolle. Dadurch können Daten nach der Aufbereitung und explorativen Analyse unmittelbar für die Entwicklung von Vorhersage- oder Klassifikationsmodellen verwendet werden.

Die Grenzen zwischen Statistik und Machine Learning sind dabei nicht immer eindeutig. Viele Verfahren, die im Machine Learning eingesetzt werden, haben ihre Grundlage in der Statistik. Unterschiede bestehen häufig stärker in der Zielsetzung: Während klassische statistische Analysen häufig auf Parameterschätzung, Unsicherheit und Erklärung von Zusammenhängen ausgerichtet sind, steht beim Machine Learning häufig die Vorhersage für neue Daten im Vordergrund.

Überwachtes Lernen: Regression und Klassifikation

Beim überwachten Lernen (Supervised Learning) stehen Daten zur Verfügung, bei denen die zu prognostizierende Zielvariable bereits bekannt ist. Ein Modell lernt anhand dieser Beobachtungen einen Zusammenhang zwischen den Eingangsvariablen und der Zielvariable.

Dabei lassen sich zwei grundlegende Aufgaben unterscheiden:

• Regression: Vorhersage einer numerischen Zielvariable, beispielsweise eines Messwertes oder einer kontinuierlichen Kennzahl.
• Klassifikation: Zuordnung von Beobachtungen zu Kategorien, beispielsweise positiv/negativ oder Gruppe A/Gruppe B.

Für Machine Learning wird in Python häufig die Bibliothek scikit-learn eingesetzt. Eine einfache lineare Regression kann beispielsweise folgendermaßen geschätzt werden:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = df[["alter", "variable_x"]]
y = df["zielvariable"]

modell = LinearRegression()
modell.fit(X, y)

Das Beispiel zeigt allerdings nur das grundsätzliche Prinzip. Für die Beurteilung der Vorhersageleistung sollte ein Modell nicht lediglich auf denselben Daten bewertet werden, auf denen es trainiert wurde.

Trainings- und Testdaten

Ein zentrales Ziel des Machine Learnings besteht darin, ein Modell zu entwickeln, das auch bei neuen, bisher unbekannten Daten brauchbare Vorhersagen liefert. Deshalb wird ein Datensatz häufig in Trainings- und Testdaten aufgeteilt.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X,
    y,
    test_size=0.2,
    random_state=42
)

Das Modell wird anschließend mit den Trainingsdaten entwickelt. Die Testdaten werden dagegen zurückgehalten und erst zur späteren Beurteilung der Vorhersageleistung verwendet.

Je nach Datensatz und Analyseziel können darüber hinaus Verfahren wie Cross-Validation eingesetzt werden, um die Modellleistung systematischer zu beurteilen.

Overfitting vermeiden

Ein wichtiges Problem beim Machine Learning ist das Overfitting. Dabei passt sich ein Modell sehr stark an die Besonderheiten der Trainingsdaten an und erreicht dort möglicherweise eine ausgezeichnete Modellgüte. Bei neuen Daten verschlechtert sich die Vorhersageleistung jedoch deutlich.

Eine hohe Modellgüte auf den Trainingsdaten allein ist deshalb kein ausreichender Nachweis für ein gutes Vorhersagemodell. Entscheidend ist, wie gut das Modell auf Daten generalisiert, die während des Trainings nicht zur Verfügung standen.

Unüberwachtes Lernen und Clustering

Nicht jedes Machine-Learning-Verfahren benötigt eine bekannte Zielvariable. Beim unüberwachten Lernen (Unsupervised Learning) werden Strukturen innerhalb der vorhandenen Daten untersucht.

Ein typisches Beispiel sind Clusterverfahren. Dabei wird versucht, Beobachtungen anhand ihrer Merkmale in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften einzuteilen. Solche Verfahren können insbesondere bei explorativen Fragestellungen oder zur Identifikation von Datenstrukturen eingesetzt werden.

Modellleistung richtig bewerten

Welche Kennzahlen zur Beurteilung eines Machine-Learning-Modells geeignet sind, hängt von der jeweiligen Aufgabe ab. Bei Regressionsproblemen können beispielsweise Fehlermaße wie der Mean Absolute Error oder der Mean Squared Error verwendet werden.

Bei Klassifikationsproblemen können unter anderem Sensitivität, Spezifität, Precision, Recall oder die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) relevant sein. Die Accuracy allein kann insbesondere bei stark ungleich verteilten Klassen irreführend sein.

Machine Learning beginnt mit guter Datenanalyse

Auch komplexe Algorithmen können grundlegende Probleme in den Daten nicht automatisch beheben. Fehlerhafte Kodierungen, ungeeignete Variablen, Informationslecks zwischen Trainings- und Testdaten oder eine nicht repräsentative Datengrundlage können die Ergebnisse erheblich beeinträchtigen.

Eine sorgfältige Datenaufbereitung, explorative Analyse und Validierung bleibt deshalb auch beim Machine Learning entscheidend. Python ermöglicht es, diese Schritte gemeinsam mit der Modellentwicklung in einen reproduzierbaren Analyseprozess zu integrieren.

Wichtige Python-Bibliotheken für die Datenanalyse

Ein großer Teil der Möglichkeiten von Python für die Datenanalyse entsteht durch zusätzliche Bibliotheken und Pakete. Sie stellen spezialisierte Funktionen für Datenaufbereitung, numerische Berechnungen, statistische Analysen, Visualisierung und Machine Learning bereit.

Welche Bibliotheken benötigt werden, hängt vom jeweiligen Analyseprojekt ab. Einige Pakete gehören jedoch zu den besonders häufig verwendeten Werkzeugen für die Datenanalyse mit Python.

pandas: Tabellarische Daten verarbeiten

pandas gehört zu den wichtigsten Python-Bibliotheken für die Arbeit mit strukturierten Daten. Im Mittelpunkt steht der DataFrame, mit dem tabellarische Datensätze verarbeitet werden können.

pandas wird unter anderem eingesetzt, um Daten einzulesen, Variablen auszuwählen, Beobachtungen zu filtern, Datensätze zusammenzuführen, fehlende Werte zu untersuchen oder neue Variablen zu berechnen.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("daten.csv")

df.groupby("gruppe")["messwert"].mean()

Für viele Analyseprojekte bildet pandas deshalb die Grundlage der Datenaufbereitung.

NumPy: Numerische Berechnungen

NumPy stellt effiziente Datenstrukturen und Funktionen für numerische Berechnungen bereit. Besonders wichtig sind mehrdimensionale Arrays, mit denen große Mengen numerischer Werte verarbeitet werden können.

import numpy as np

werte = np.array([12, 15, 18, 21, 24])

np.mean(werte)

NumPy bildet zugleich eine technische Grundlage für zahlreiche weitere wissenschaftliche Python-Bibliotheken. Bei der Arbeit mit pandas, statistischen Paketen oder Machine-Learning-Verfahren wird NumPy deshalb häufig auch indirekt verwendet.

SciPy: Statistische Tests und wissenschaftliche Berechnungen

SciPy erweitert die numerischen Funktionen von NumPy und bietet zahlreiche Verfahren für wissenschaftliche Berechnungen. Das Modul scipy.stats enthält beispielsweise verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen und statistische Tests.

from scipy import stats

stats.ttest_ind(gruppe_a, gruppe_b, equal_var=False)

Neben t-Tests stehen unter anderem Korrelationsanalysen, nichtparametrische Tests und weitere statistische Funktionen zur Verfügung.

statsmodels: Statistische Modelle

Für umfangreichere statistische Modellierungen ist statsmodels besonders relevant. Die Bibliothek orientiert sich stärker an klassischer statistischer Inferenz und stellt umfangreiche Informationen über geschätzte Modelle bereit.

import statsmodels.formula.api as smf

modell = smf.ols(
    "messwert ~ alter + C(gruppe)",
    data=df
).fit()

print(modell.summary())

Je nach Verfahren können beispielsweise Regressionskoeffizienten, Standardfehler, Konfidenzintervalle, Teststatistiken und verschiedene diagnostische Kennwerte ausgegeben werden.

Matplotlib: Daten visualisieren

Matplotlib gehört zu den grundlegenden Bibliotheken für die Datenvisualisierung mit Python. Damit können unter anderem Histogramme, Boxplots, Streudiagramme, Linien- und Balkendiagramme erstellt werden.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df["variable_x"], df["variable_y"])
plt.xlabel("Variable X")
plt.ylabel("Variable Y")
plt.show()

Ein Vorteil besteht in den umfangreichen Möglichkeiten, Darstellungen an die Anforderungen einer Analyse oder Publikation anzupassen.

scikit-learn: Machine Learning

scikit-learn ist eine der wichtigsten Python-Bibliotheken für Machine Learning. Sie enthält Verfahren für Regression, Klassifikation, Clustering, Dimensionsreduktion, Datenvorverarbeitung und Modellvalidierung.

Darüber hinaus stellt scikit-learn einheitliche Strukturen für das Training und die Bewertung verschiedener Modelle bereit. Dadurch lassen sich mehrere Verfahren innerhalb eines Analyseprozesses vergleichsweise einfach miteinander vergleichen.

Weitere Bibliotheken für spezielle Anwendungen

Das Python-Ökosystem umfasst zahlreiche weitere Pakete. Je nach Anwendungsgebiet können beispielsweise Bibliotheken für Deep Learning, Zeitreihenanalysen, natürliche Sprachverarbeitung, Bildanalyse oder wissenschaftliche Spezialverfahren hinzukommen.

Für Deep Learning werden beispielsweise häufig TensorFlow oder PyTorch eingesetzt. Welche Bibliothek sinnvoll ist, sollte sich jedoch aus der konkreten Fragestellung ergeben und nicht allein daraus, welches Werkzeug besonders bekannt ist.

Bibliotheken werden häufig miteinander kombiniert

In einem realen Analyseprojekt wird normalerweise nicht nur eine einzige Bibliothek eingesetzt. Ein typischer Workflow kann beispielsweise pandas für die Datenaufbereitung, SciPy oder statsmodels für statistische Analysen, Matplotlib für die Visualisierung und scikit-learn für ein Machine-Learning-Modell kombinieren.

Gerade diese Kombination unterschiedlicher Werkzeuge innerhalb einer gemeinsamen Programmiersprache gehört zu den wesentlichen Stärken von Python für die Datenanalyse.

Python oder R für die Datenanalyse?

Sowohl Python als auch R werden häufig für Datenanalyse, Statistik und Data Science eingesetzt. Beide Programmiersprachen ermöglichen reproduzierbare Analysen, umfangreiche Datenaufbereitung, statistische Modellierung und Datenvisualisierung. Dennoch unterscheiden sie sich in ihrer Entstehung, ihrem Ökosystem und teilweise auch in ihren typischen Einsatzgebieten.

Welche Sprache besser geeignet ist, hängt deshalb weniger von einer grundsätzlichen Überlegenheit als von der Fragestellung, dem Analyseprojekt und dem vorhandenen technischen Umfeld ab.

R: Starker Fokus auf Statistik und Forschung

R wurde speziell für statistische Berechnungen und Datenanalyse entwickelt. Entsprechend umfangreich ist das Angebot an statistischen Verfahren und spezialisierten Paketen.

Gerade in wissenschaftlichen Anwendungsgebieten stehen für viele spezielle statistische Methoden R-Pakete zur Verfügung. Dazu gehören beispielsweise Verfahren für komplexe Regressionsmodelle, Mixed Models, Überlebenszeitanalysen, psychometrische Analysen oder spezielle Studiendesigns.

Auch für die Datenvisualisierung bietet R ein umfangreiches Ökosystem. Besonders bekannt ist ggplot2, mit dem sich komplexe und flexibel anpassbare statistische Grafiken erstellen lassen.

Python: Datenanalyse und allgemeine Programmierung verbinden

Python ist dagegen eine universelle Programmiersprache. Datenanalyse und Statistik stellen nur einen Teil ihres Einsatzspektrums dar. Dadurch lässt sich eine statistische Analyse leichter mit anderen Programmieraufgaben verbinden.

Beispielsweise können Daten automatisiert aus verschiedenen Quellen verarbeitet, Analyseprozesse programmiert, Machine-Learning-Modelle entwickelt und Ergebnisse anschließend in andere Anwendungen integriert werden.

Besonders bei Projekten, in denen Datenanalyse, Automatisierung und Machine Learning miteinander verbunden werden sollen, bietet Python deshalb ein sehr umfangreiches Ökosystem.

Statistische Analysen mit R und Python

Viele klassische statistische Verfahren können mit beiden Sprachen durchgeführt werden. Dazu gehören beispielsweise t-Tests, Korrelationsanalysen, Varianzanalysen und Regressionsmodelle.

Unterschiede werden häufig bei spezielleren statistischen Verfahren sichtbar. Da R historisch stark aus Statistik und Wissenschaft gewachsen ist, stehen dort für manche methodischen Spezialgebiete besonders umfangreiche Pakete zur Verfügung. Python hat sein statistisches Angebot jedoch ebenfalls stark ausgebaut, unter anderem durch Bibliotheken wie SciPy und statsmodels.

Machine Learning mit Python und R

Machine Learning ist grundsätzlich mit beiden Sprachen möglich. Python ist allerdings besonders stark in das heutige Machine-Learning- und KI-Ökosystem eingebunden. Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch ermöglichen die Entwicklung unterschiedlichster Vorhersagemodelle.

R verfügt ebenfalls über leistungsfähige Machine-Learning-Pakete. Soll ein Modell jedoch später in größere Software-, Automatisierungs- oder Produktionsprozesse integriert werden, kann die allgemeine Programmierausrichtung von Python einen Vorteil darstellen.

Welche Sprache ist leichter zu lernen?

Diese Frage lässt sich nicht allgemein beantworten. Python besitzt eine vergleichsweise übersichtliche Syntax und wird deshalb häufig als Einstiegssprache in die Programmierung verwendet.

Wer dagegen primär statistische Analysen durchführen möchte, kann mit R teilweise sehr direkt auf spezialisierte statistische Funktionen zugreifen. Vorkenntnisse, Analyseziel und die verwendeten Werkzeuge beeinflussen daher erheblich, welche Sprache subjektiv einfacher erscheint.

Python und R können auch gemeinsam eingesetzt werden

Die Entscheidung muss nicht zwangsläufig dauerhaft zwischen Python und R getroffen werden. In Forschung und Data Science werden beide Sprachen teilweise parallel eingesetzt. Ein Projekt kann beispielsweise Python für Datenaufbereitung und Machine Learning nutzen, während bestimmte statistische Spezialanalysen mit R durchgeführt werden.

Wichtiger als die Wahl einer bestimmten Programmiersprache ist letztlich, dass die verwendeten Methoden zur Fragestellung passen und der Analyseprozess transparent, nachvollziehbar und reproduzierbar bleibt.

Vorteile und Grenzen der Datenanalyse mit Python

Python bietet zahlreiche Möglichkeiten für die Verarbeitung und Analyse von Daten. Von der Datenbereinigung über statistische Modelle bis hin zu Machine Learning können unterschiedliche Arbeitsschritte innerhalb einer gemeinsamen Umgebung durchgeführt werden. Dennoch ist Python nicht für jede Aufgabe automatisch die beste Lösung.

Vorteile der Datenanalyse mit Python

Einer der größten Vorteile liegt in der Flexibilität der Programmiersprache. Analyseprozesse können individuell an die jeweilige Fragestellung angepasst und bei Bedarf um eigene Funktionen oder automatisierte Abläufe erweitert werden.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Kostenlose Nutzung: Python ist Open Source und kann ohne Lizenzkosten eingesetzt werden.
• Umfangreiches Ökosystem: Bibliotheken wie pandas, NumPy, SciPy, statsmodels, Matplotlib und scikit-learn decken zahlreiche Bereiche der Datenanalyse ab.
• Reproduzierbarkeit: Datenaufbereitung und Analyse können vollständig als Code dokumentiert und erneut ausgeführt werden.
• Automatisierung: Wiederkehrende Analysen lassen sich in Skripten oder Funktionen abbilden.
• Skalierbarkeit: Auch umfangreichere Analyseprozesse und größere Datenbestände können programmatisch verarbeitet werden.
• Verbindung mit Machine Learning: Klassische Datenanalyse kann unmittelbar mit Vorhersagemodellen und weiteren Data-Science-Methoden kombiniert werden.
• Integration: Python kann mit Datenbanken, Schnittstellen, Webanwendungen und anderen Softwaresystemen verbunden werden.

Python erfordert Programmierkenntnisse

Im Unterschied zu Statistikprogrammen mit einer überwiegend grafischen Benutzeroberfläche werden viele Arbeitsschritte in Python über Code gesteuert. Dies ermöglicht eine hohe Flexibilität, bedeutet aber gleichzeitig eine entsprechende Einarbeitung in Syntax und Programmierlogik.

Gerade bei einmaligen und vergleichsweise einfachen Analysen kann eine grafische Statistiksoftware deshalb zunächst schneller zugänglich sein. Bei wiederkehrenden oder komplexeren Analyseprozessen kann sich der höhere anfängliche Aufwand einer programmierten Lösung dagegen auszahlen.

Fehler im Code können unbemerkt bleiben

Dass ein Python-Skript ohne Fehlermeldung ausgeführt wird, bedeutet nicht automatisch, dass die Analyse korrekt ist. Fehlerhafte Filterbedingungen, ungeeignete Variablentypen oder falsch definierte Berechnungen können technisch gültigen Code erzeugen und trotzdem zu falschen Ergebnissen führen.

Deshalb sollten Zwischenergebnisse regelmäßig kontrolliert und wichtige Analyseschritte durch Plausibilitätsprüfungen abgesichert werden.

Pakete und Versionen müssen verwaltet werden

Python-Projekte verwenden häufig mehrere externe Bibliotheken. Diese können voneinander abhängen und sich mit neuen Versionen verändern. Bei langfristigen oder gemeinsam bearbeiteten Projekten ist deshalb ein kontrollierter Umgang mit Paketen, Versionen und virtuellen Umgebungen sinnvoll.

Für die Reproduzierbarkeit reicht es folglich nicht immer aus, lediglich den eigentlichen Analysecode zu speichern. Auch die verwendete Softwareumgebung kann relevant sein.

Nicht jedes statistische Spezialverfahren ist gleich komfortabel verfügbar

Python bietet ein umfangreiches Angebot statistischer Methoden. In einzelnen spezialisierten Bereichen kann das statistische Ökosystem von R jedoch umfangreicher oder stärker auf wissenschaftliche Anwendungen ausgerichtet sein.

Die Entscheidung für Python sollte deshalb nicht bedeuten, dass jedes Problem zwingend mit Python gelöst werden muss. Bei spezialisierten Fragestellungen kann eine andere Software oder die Kombination mehrerer Werkzeuge sinnvoller sein.

Python ersetzt keine statistische Methodik

Eine der wichtigsten Grenzen liegt nicht in Python selbst. Moderne Bibliotheken machen es technisch sehr einfach, statistische Tests und komplexe Modelle auszuführen. Die Software entscheidet jedoch nicht, ob das verwendete Verfahren zur Fragestellung und zu den Daten passt.

Die korrekte Auswahl und Interpretation einer Analyse erfordert weiterhin Kenntnisse über Studiendesign, statistische Voraussetzungen, Datenstruktur und Unsicherheit. Ein methodisch ungeeignetes Modell wird nicht dadurch korrekt, dass es technisch fehlerfrei in Python berechnet wurde.

Wann lohnt sich Python besonders?

Seine Stärken spielt Python insbesondere dann aus, wenn mehrere Schritte der Datenverarbeitung miteinander verbunden werden, Analysen wiederholt durchgeführt werden sollen oder umfangreichere Daten verarbeitet werden. Auch die Kombination von klassischer Statistik, Automatisierung und Machine Learning spricht häufig für Python.

Bei der Entscheidung für ein Werkzeug sollte deshalb nicht die Bekanntheit einer Programmiersprache ausschlaggebend sein. Entscheidend ist, welche Lösung für die konkrete Fragestellung und den gesamten Analyseprozess am besten geeignet ist.

Professionelle Datenanalyse mit Python

Python stellt leistungsfähige Werkzeuge für Datenaufbereitung, statistische Analysen, Visualisierung und Machine Learning bereit. Bei komplexeren Fragestellungen besteht die eigentliche Herausforderung jedoch häufig nicht darin, den passenden Python-Befehl zu finden. Entscheidend ist vielmehr, welche Analyse zur Fragestellung und zur Struktur der vorhandenen Daten passt.

Professionelle Unterstützung kann deshalb insbesondere dann sinnvoll sein, wenn Daten zunächst umfangreich aufbereitet werden müssen, komplexere statistische Modelle erforderlich sind oder ein vollständiger und reproduzierbarer Analyseprozess entwickelt werden soll.

Von der Datenaufbereitung bis zur statistischen Analyse

Eine professionelle Datenanalyse kann verschiedene Arbeitsschritte umfassen. Dazu gehören beispielsweise die Prüfung und Bereinigung vorhandener Daten, die Konstruktion neuer Variablen, explorative Analysen sowie die Auswahl und Durchführung geeigneter statistischer Verfahren.

Gerade bei umfangreichen Datensätzen ist es sinnvoll, diese Schritte nicht isoliert voneinander zu betrachten. Entscheidungen bei der Datenaufbereitung können unmittelbare Auswirkungen auf die spätere statistische Analyse haben. Deshalb sollte bereits bei der Vorbereitung der Daten berücksichtigt werden, welche Fragestellung anschließend untersucht werden soll.

Statistische Verfahren mit Python umsetzen

Abhängig von Fragestellung und Studiendesign können mit Python unter anderem deskriptive Analysen, Hypothesentests, Regressionsmodelle und weitere statistische Verfahren umgesetzt werden. Bei komplexeren Datenstrukturen können darüber hinaus spezialisierte Modelle erforderlich sein.

Dabei steht nicht die Verwendung einer bestimmten Software im Vordergrund. Ein statistisches Verfahren sollte ausgewählt werden, weil es zur Forschungsfrage, zum Studiendesign und zu den Daten passt – nicht allein deshalb, weil es sich mit einer bestimmten Python-Bibliothek berechnen lässt.

Reproduzierbare Analyseprozesse entwickeln

Python eignet sich besonders für Analysen, die transparent dokumentiert oder regelmäßig wiederholt werden sollen. Datenimport, Datenbereinigung, Berechnungen, statistische Modelle und Visualisierungen können innerhalb eines strukturierten Skripts oder Notebooks miteinander verbunden werden.

Dadurch lassen sich Analyseprozesse bei neuen Daten erneut ausführen und einzelne Arbeitsschritte nachvollziehen. Dies ist sowohl in wissenschaftlichen Projekten als auch bei wiederkehrenden Datenanalysen in Unternehmen von Vorteil.

Unterstützung bei der Datenanalyse mit Python

Mehr als Durchschnitt unterstützt bei datenbezogenen Fragestellungen mit Python – von der Datenaufbereitung und statistischen Analyse bis zur Entwicklung reproduzierbarer Analyseabläufe. Je nach Projekt können dabei klassische statistische Verfahren ebenso wie weiterführende datenanalytische Methoden eingesetzt werden.

Ausgangspunkt ist immer die konkrete Fragestellung. Gemeinsam kann geklärt werden, welche Daten vorliegen, welche Analysestrategie geeignet ist und wie sich die einzelnen Schritte methodisch sauber umsetzen lassen.

Weitere Informationen zu den Möglichkeiten einer individuellen Unterstützung finden Sie auf der Seite Python Programmierung.

Häufige Fragen zur Datenanalyse mit Python

Ist Python für die Datenanalyse geeignet?

Ja. Python eignet sich sowohl für die Aufbereitung und explorative Untersuchung von Daten als auch für statistische Analysen, Datenvisualisierung und Machine Learning. Durch spezialisierte Bibliotheken können unterschiedliche Schritte eines Analyseprozesses innerhalb einer gemeinsamen Programmierumgebung durchgeführt werden.

Welche Python-Bibliotheken werden für die Datenanalyse verwendet?

Zu den wichtigsten Bibliotheken gehören pandas für die Verarbeitung tabellarischer Daten, NumPy für numerische Berechnungen, SciPy für wissenschaftliche und statistische Funktionen, statsmodels für statistische Modelle, Matplotlib für Visualisierungen und scikit-learn für Machine Learning.

Kann man mit Python statistische Analysen durchführen?

Ja. Mit Python können zahlreiche statistische Verfahren durchgeführt werden. Dazu gehören beispielsweise t-Tests, nichtparametrische Tests, Korrelationsanalysen, Varianzanalysen und Regressionsmodelle. Für komplexere Fragestellungen stehen weitere spezialisierte Bibliotheken zur Verfügung.

Ist Python oder R besser für die Datenanalyse?

Das hängt vom jeweiligen Anwendungsgebiet ab. R besitzt ein besonders umfangreiches Ökosystem für Statistik und wissenschaftliche Spezialverfahren. Python verbindet Datenanalyse dagegen sehr gut mit allgemeiner Programmierung, Automatisierung und Machine Learning. Viele Analysen können mit beiden Sprachen durchgeführt werden.

Kann Python SPSS ersetzen?

Viele Analysen, die mit SPSS durchgeführt werden, lassen sich auch mit Python umsetzen. Dazu gehören beispielsweise deskriptive Statistiken, Hypothesentests und Regressionsanalysen. Die Arbeitsweise unterscheidet sich jedoch deutlich: Während SPSS eine umfangreiche grafische Benutzeroberfläche bietet, erfolgt die Datenanalyse mit Python überwiegend über Programmcode.

Ist Python für Anfänger geeignet?

Python gilt aufgrund seiner vergleichsweise übersichtlichen Syntax als gut zugängliche Programmiersprache. Für eine fundierte Datenanalyse müssen jedoch neben den Grundlagen der Programmierung auch Kenntnisse über Datenstrukturen und statistische Methoden aufgebaut werden. Die technische Ausführung eines statistischen Verfahrens ersetzt nicht dessen methodisches Verständnis.

Kann man Excel-Dateien mit Python auswerten?

Ja. Excel-Dateien können beispielsweise mit der Python-Bibliothek pandas eingelesen und anschließend weiterverarbeitet werden. Dadurch lassen sich Daten bereinigen, filtern, transformieren, statistisch analysieren und visualisieren. Auch wiederkehrende Auswertungen können auf diese Weise automatisiert werden.

Kann man mit Python große Datenmengen analysieren?

Python kann auch für umfangreichere Datensätze eingesetzt werden. Wie große Datenmengen effizient verarbeitet werden können, hängt jedoch von der Datenstruktur, dem verfügbaren Arbeitsspeicher und den eingesetzten Bibliotheken ab. Bei sehr großen Datenbeständen können zusätzliche Technologien oder speziell darauf ausgerichtete Verarbeitungsstrategien erforderlich sein.

Wird Python auch für Machine Learning verwendet?

Ja. Python gehört zu den verbreiteten Programmiersprachen für Machine Learning und künstliche Intelligenz. Mit Bibliotheken wie scikit-learn können beispielsweise Regressions-, Klassifikations- und Clusterverfahren umgesetzt werden. Für Deep Learning stehen unter anderem TensorFlow und PyTorch zur Verfügung.

Ist Python für wissenschaftliche Datenanalysen geeignet?

Ja. Python kann für reproduzierbare wissenschaftliche Datenanalysen eingesetzt werden. Datenaufbereitung, statistische Berechnungen und Visualisierungen können vollständig im Code dokumentiert werden. Entscheidend bleibt jedoch, dass die verwendeten statistischen Verfahren zum Studiendesign, zur Forschungsfrage und zur Struktur der Daten passen.