7.3. Resümee Manipulation, Analyse und Reproduzierbarkeit#
Dieses Kapitel hat das Manipulieren von Daten erweitert, indem die Kenntnisse von Kapitel 6 auf das Beispiel des Nationalen Bildungsberichts angepasst wurden. Dazu wurden mit RStudio Vektoren erzeugt, ein Dataframe erstellt und schließlich ein Kreisdiagramm visualisiert.
Ein zentraler Bestandteil des Moduls war die Übung zur Reproduzierbarkeit von Inhalten des Nationalen Bildungsberichts. Diese Übung zielte darauf ab, die Fähigkeit zu entwickeln, Ergebnisse zu replizieren und die Bedeutung von präziser und nachvollziehbarer Analysearbeit zu verstehen.
Darüber hinaus beinhaltete das Modul das Erstellen von ersten Visualisierungen und das Analysieren von Zeitreihen, basierend auf derselben Datenbasis, wie sie im Bildungsbericht verwendet wird. Diese Praxisübungen sollten die Teilnehmer:innen mit den notwendigen Werkzeugen ausstatten, um nicht nur Daten zu analysieren, sondern auch die Ergebnisse auf eine Weise zu präsentieren, die transparent und nachvollziehbar ist.
Abschließend lässt sich sagen, dass dieses Selbstlernmodul darauf ausgelegt ist, den Teilnehmer:innen eine umfassende Einführung in die Datenmanipulation zu bieten, mit einem starken Fokus auf praktische Anwendungen und realen Kontext. Die Fähigkeiten, die die Teilnehmer:innen erworben haben, sind nicht nur für die Datenwissenschaft, sondern für eine Vielzahl von beruflichen und akademischen Bereichen von Bedeutung, da eigentlich jedes Datenprojekt zunächst mit einer aufwendigen Datenmanipulation und -bereinigung beginnt. Wer selbst Analyseergebnisse veröffentlicht, kann diese Lerneinheit auch dazu nutzen, Daten so bereitzustellen, dass die Datenbereinigung und -aufbereitung weniger Aufwand verursacht.
Key points
Erweiterte Datenmanipulation
Aufbauend auf Kapitel 6 wurden die Kenntnisse zur Datenaufbereitung am Beispiel des Nationalen Bildungsberichts vertieft. Im Fokus stand dabei das Erzeugen von Vektoren, das Erstellen von Dataframes und die Visualisierung mit Kreisdiagrammen in RStudio.
Reproduzierbarkeit von Analysen
Es wurde eine zentrale Übung zur Reproduzierbarkeit von Inhalten des Nationalen Bildungsberichts durchgeführt. Dabei wurde die Fähigkeit entwickelt, Ergebnisse zu replizieren und die Bedeutung von präziser, nachvollziehbarer Analysearbeit zu verstehen.
Datenvisualisierung
Es wurden erste Visualisierungen erstellt und Zeitreihen analysiert - basierend auf derselben Datenbasis wie im Bildungsbericht. Der Fokus lag auf einer transparenten und nachvollziehbaren Präsentation von Analyseergebnissen.
Praxisorientierte Anwendung
Die Verwendung realer Datenquellen aus dem Bildungsbereich wurde zur Vermittlung praktischer Fähigkeiten eingesetzt. Im Fokus standen praktische Anwendungen und ein realer Kontext statt theoretischer Übungen.
Universelle Relevanz
Datenmanipulation und -bereinigung sind fundamental für jedes Datenprojekt in verschiedenen beruflichen und akademischen Bereichen. Diese Grundfertigkeiten sind sowohl für Datenwissenschaft als auch für diverse andere Anwendungsgebiete von Bedeutung.
Verantwortungsvolle Datenpublikation
Wer selbst Analyseergebnisse veröffentlicht, kann durch bewusste Datenbereitstellung den Aufwand für nachgelagerte Datenbereinigung und -aufbereitung für andere Forschende reduzieren.
Am Ende dieser Lerneinheit möchten wir Sie wieder auf unseren Fragenbogen hinweisen, zu dem Sie durch einen Klick auf den Button gelangen. Der Kurzfragebogen am Ende jedes Kapitels hilft uns, diese Lerneinheit kontinuierlich zu verbessern, indem Sie uns auf etwaige Unklarheiten hinweisen oder Anregungen geben. Vielen Dank!