Daten Transformation

Methoden der Daten Transformation

Es gibt mehrere gängige Methoden der Daten Transformation, die je nach Anforderung und Art der Daten angewendet werden. Zu diesen Methoden gehören:

• Filtern: Die Auswahl spezifischer Datenpunkte, die für eine weitere Verarbeitung benötigt werden.
• Aggregieren: Das Zusammenfassen von Daten über verschiedene Dimensionen hinweg, um aussagekräftige Informationen zu erhalten.
• Normalisieren: Die Umwandlung von Daten in einen gemeinsamen Maßstab, um Vergleiche zu erleichtern.
• Denormalisieren: Das Entpacken von Datenstrukturen, um die Nutzung in Anwendungen zu vereinfachen.

 if (Umsatz > 50000) { verdreifache den Umsatzwert; } else { multipliziere Umsatz mit 1,5; } 

Daten Transformation einfach erklärt

In der Welt der IT ist die Daten Transformation eine unverzichtbare Technik, die Dir helfen kann, Daten effizienter zu handeln und für verschiedene Zwecke vorzubereiten. Dabei kann es sich um die Umwandlung von Datenformaten oder die Anpassung der Datenstruktur handeln.Um zu verstehen, wie dies konkret funktioniert, schauen wir uns nun einige der gängigen Methoden und Beispiele an.

Gängige Methoden der Daten Transformation

Es gibt verschiedene Methoden, wie Daten transformiert werden können. Diese Methoden helfen dabei, die Daten passend für Deine Anforderungen zu gestalten:

• Filtern: Hierbei werden nur die relevanten Daten ausgewählt, um den Fokus auf das Wesentliche zu legen.
• Aggregieren: Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, um eine umfassendere Übersicht zu erhalten.
• Normalisieren: Diese Methode passt die Daten an einen einheitlichen Maßstab an, um die Vergleichbarkeit zu verbessern.
• Denormalisieren: Bei diesem Verfahren werden Daten entfaltet, was insbesondere bei der Anwendung in Datenbanken nützlich ist.

def transform(data):  transformed_data = []  for entry in data:    if entry['sales'] > 50000:      entry['sales'] *= 3    else:      entry['sales'] *= 1.5    transformed_data.append(entry)  return transformed_data

Schritte zur Daten Transformation

Die Transformation von Daten besteht aus mehreren wesentlichen Schritten, die sicherstellen, dass die Daten korrekt im gewünschten Format vorliegen. Hierbei ist die Planung und Implementierung entscheidend, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten.

Identifizierung der Zielanforderungen

Bevor Du mit der Daten Transformation beginnst, ist es wichtig, die Anforderungen zu identifizieren. Dies kann durch folgende Schritte erreicht werden:

• Verstehen des Zielsystems: Was sind die Format- und Strukturanforderungen?
• Festlegung der geforderten Datenqualität: Welche Genauigkeit und Vollständigkeit werden benötigt?
• Anpassung an Geschäftslogiken: Welche spezifischen Bedingungen oder Regeln müssen berücksichtigt werden?

Datenvorbereitung

Dieser Schritt beinhaltet die Bereinigung und Validierung der Daten, bevor sie transformiert werden.

• Bereinigung: Entfernen von Duplikaten und inkonsistenten Einträgen.
• Validierung: Sicherstellen, dass die Daten den gewünschten Standard entsprechen.

alt = [{'KundenID': '001', 'Name': 'Max Mustermann'}, {'KundenID': '', 'Name': 'Müller'}]# Bereinigungalt_bereinigt = [kunde for kunde in alt if kunde['KundenID']]# Validierungalt_validiert = [{'KundenID': k['KundenID'], 'Name': k['Name'].title()} for k in alt_bereinigt]

Transformation der Daten

Die eigentliche Transformation erfolgt in diesem Schritt. Je nach Anforderungen können verschiedene Transformationstechniken angewendet werden, wie z.B.:

• Formatkonvertierung: Umwandlung der Datenformate, z.B. von CSV zu JSON.
• Strukturänderung: Anpassen der Datenstruktur, z.B. von flach zu hierarchisch.

def spezielle_transformation(daten):  transformierte_daten = []  for dateneintrag in daten:    if len(dateneintrag['Name']) > 10:      dateneintrag['Name'] = dateneintrag['Name'][:10] + '...'    if 'meldung' in dateneintrag:      dateneintrag.pop('meldung')    transformierte_daten.append(dateneintrag)  return transformierte_daten

Beispiel für Daten Transformation

Um die Konzepte der Daten Transformation greifbarer zu machen, betrachten wir ein praktisches Beispiel. Dies hilft Dir, die theoretischen Aspekte, die bisher erläutert wurden, in die Praxis umzusetzen. Nachfolgend wird eine einfache Übung vorgestellt, die Dich durch den Transformationsprozess führt.

Daten Transformation Übung

Diese Übung führt Dich durch einen simplen Prozess der Daten Transformation. Ziel ist es, CSV-Daten in ein JSON-Format umzuwandeln. Dies ist eine gängige Anforderung, da JSON oft für das Web und APIs bevorzugt wird.Zuerst benötigst Du die ursprüngliche CSV-Datei. Beispiel-Daten:

import pandas as pddf = pd.read_csv('personen.csv')df.to_json('personen.json', orient='records') # CSV zu JSON Transformation

[{'Name': 'Max', 'Alter': 29, 'Stadt': 'Berlin'}, {'Name': 'Anna', 'Alter': 34, 'Stadt': 'München'}]

filtered_df = df[df['Alter'] > 30] # Filterung der Datenfiltered_df.to_json('gefiltert.json', orient='records')

Daten Transformation für Anfänger

Wenn Du gerade erst mit Daten Transformation beginnst, kann es hilfreich sein, mit einfachen Beispielen zu starten, um die Grundlagen zu verstehen. Ein guter Ausgangspunkt ist die Arbeit mit Tabellenkalkulationen und grundlegenden Skripttechniken.Beginne mit einem Tool wie Excel oder Google Sheets, um grundlegende Datensätze zu erfassen und zu bearbeiten. Von dort aus kannst Du einfache Transformationen manuell durchführen, z.B. Spalten sortieren oder filtern.