KI News: Kurz und klar.

In der frühen Phase der explorativen Datenanalyse (EDA) ist es entscheidend, Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Mit sieben gezielten Python-Tricks können Analysten schnell fehlende Werte, Ausreißer, inkonsistente Datentypen und andere häufige Fehler identifizieren und korrigieren.

In Teil 2 der Serie „EDA in Public“ zeigen die Autoren, wie Sie die Leistung einzelner Produkte mithilfe von Pandas analysieren, Zeitreihenmerkmale extrahieren und dabei wichtige saisonale Trends in Ihren Verkaufsdaten aufdecken können. Der Beitrag bietet praxisnahe Anleitungen und Code‑Beispiele, die Ihnen helfen, aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Willkommen zum Auftakt einer spannenden Datenreise, die ich „EDA in Public“ nenne. In diesem ersten Teil geht es darum, Verkaufsdaten mit Pandas zu bereinigen und zu untersuchen – ein klassisches Beispiel für explorative Datenanalyse in der Praxis.