Datenexploration bezeichnet den iterativen Prozess der Analyse umfangreicher, oft unstrukturierter oder komplexer Datenmengen. Ziel ist es, neue Zusammenhänge, Muster, Trends oder Hypothesen zu entdecken. Dabei kommen Verfahren aus der Statistik, der Künstlichen Intelligenz und dem Data-Mining zum Einsatz. Der Vorgang dient häufig als vorbereitende Maßnahme für tiefere Analysen oder das Training von Machine-Learning-Modellen.
Der Begriff „Exploration“ stammt ursprünglich aus der Archäologie und beschreibt das systematische Freilegen verborgener Schätze – ähnlich wie bei der Datenexploration, bei der aus Rohdaten Schritt für Schritt aussagekräftige Informationen gewonnen werden.
Statt klarer Fragestellungen geht es häufig um das Erkennen unerwarteter Strukturen oder das Bilden von Hypothesen. Dabei kommen typische Methoden wie:
zum Einsatz. Diese Prozesse helfen, tiefere Einblicke zu erhalten und Grundlagen für datengetriebene Entscheidungen zu schaffen.
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Die Techniken der Datenexploration sind flexibel auf verschiedenste Datenformate und Anwendungsbereiche übertragbar – ob Geodaten, Kundeninformationen oder industrielle Sensordaten. Besonders bei räumlichen Daten – etwa im Bereich Spacial Data Mining – helfen KI-gestützte Verfahren, versteckte Muster, Cluster oder Verteilungen zu erkennen, die in klassischen Analysen unentdeckt bleiben würden.
Auch im Marketing, E-Commerce oder der Forschung ermöglicht Datenexploration die Ableitung von Insights aus zuvor nicht genutzten Daten. Zum Beispiel lassen sich durch explorative Analysen potenzielle Kundensegmente identifizieren, Anomalien im Nutzerverhalten aufdecken oder Einflussfaktoren für bestimmte Zielgrößen erkennen.
