Daten profilen & analysieren

Datei im Daten-Profiler laden für Spaltentypen, Fehlwerte, Duplikat-Counts, Kardinalität und Verteilungsstats. Aus den Findings entscheiden, was zu cleanen, filtern oder visualisieren ist.

1. Tools → Daten-Profiler öffnen und Datei laden.
2. Erkannte Spaltentypen und Fehlwerte pro Spalte reviewen.
3. Kardinalität und Duplikat-Counts für Key-Identifier checken.
4. Schiefe, Ausreißer und Verteilungshinweise für numerische Spalten notieren.
5. Handeln: cleanen, filtern oder direkt charten.

• Erst Rohdatei profilen, dann nach dem Cleaning re-profilen zum Fix-Beweis.
• Hochkardinale Textspalten sind schlechte Chart-Kategorien — niedrigkardinale bevorzugen.

Was bedeutet der Qualitäts-Score?

Eine Single-Glance-Summary aus Completeness und Konsistenz: Fehlzellen, Duplikate und Typkonflikte senken ihn. Zum Vorher/Nachher-Vergleich nutzen, nicht als zertifiziertes Audit.

Welche Spalten charten?

Numerische werden Measures; niedrigkardinale Texte und Daten werden Kategorien oder Achsen. Die Kardinalitäts-Counts verraten, was was ist.

• Profiler →
• CSV- & Excel-Viewer →