Checkliste zur Datenbereinigung im Finanzbereich: 5 Schritte vor dem Einsatz von KI
Im Jahr 2023 nutzen Sie entweder KI, möchten lernen, wie man KI einsetzt, oder Sie werden zurückgelassen; im Finanz- und Rechnungswesen ist die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) mittlerweile alltäglich geworden.
Um jedoch die Kraft dieser innovativen Technologien zu nutzen, ist es entscheidend, dass die verwendeten Daten sauber und ordnungsgemäß aufbereitet sind.
Ich habe für Sie eine Checkliste zur Datenbereinigung erstellt, die aus 5 grundlegenden Schritten zur Vorverarbeitung besteht, die Sie durchführen sollten, bevor Sie diese Daten in Ihren Algorithmus einspeisen. Zudem erfahren Sie, wann Sie hierfür Microsoft Excel verwenden sollten und wann sich ein leistungsfähigeres Tool zur Datenanalyse anbietet.
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1. Ausreißerentfernung
Ausreißer sind Datenpunkte, die stark von den Durchschnittswerten eines Datensatzes abweichen. In der Finanzanalyse ist es entscheidend, Ausreißer zu entfernen, um eine Verfälschung der Analyseergebnisse zu verhindern.
Haben Sie beispielsweise einen Datensatz mit 100 Rechnungen, von denen 95 im Tausenderbereich und 5 im Millionenbereich für Unternehmenskunden liegen, würde eine gemeinsame Analyse zu ungenauen Ergebnissen führen.
Um dies anzugehen, identifizieren Sie Ausreißer mit statistischen Methoden wie dem z-Wert oder dem Interquartilsabstand (IQR) und entfernen diese entweder oder transformieren sie mithilfe von Techniken wie Winsorisierung oder Logarithmierung. Besonders der z-Wert ist im Rechnungswesen und Finanzbereich sehr nützlich – er ist ein einfaches statistisches Maß, mit dem wir Ausreißer in Finanzdaten erkennen können. Indem wir berechnen, wie viele Standardabweichungen ein Datenpunkt vom Mittelwert entfernt ist, lässt sich bestimmen, ob er sich signifikant vom Rest des Datensatzes unterscheidet. Anschließend können wir geeignete Maßnahmen ergreifen, um eine präzise Analyse und Prognosen zu gewährleisten.
2. Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Datenbereinigung
Schritt 2 auf der Datenbereinigungs-Checkliste: PCA.
PCA ist ein Verfahren zur Dimensionsreduktion, mit dem sich Ergebnisse clustern und effektiv analysieren lassen. Gerade im Finanz- und Rechnungswesen, wo große Datensätze üblich sind, hilft PCA dabei, die wichtigsten Variablen zu identifizieren, die maßgeblich zur Gesamtvarianz beitragen.
Durch die Reduzierung der Dimensionen bei gleichzeitiger Erhaltung maximaler Informationsdichte vereinfacht PCA die anschließende Analyse und macht den Einsatz von KI effizienter.
Es ist faszinierend, diesen Algorithmus mit Ihren Daten arbeiten zu sehen! Mit Python (mehr dazu weiter unten) können Sie visualisieren, wie Ihre Ergebnisse basierend auf den Daten gruppiert werden, und das Finanzwesen Ihrer Kunden besser verstehen!
3. Inkonsistente Formatierung oder irrelevante Daten in Ihrem Datensatz
Inkonsistente Formatierung bezeichnet Abweichungen bei der Darstellung von Daten, wie zum Beispiel bei Datumsangaben oder Zahlenformaten. Diese Datenbereinigungs-Checkliste verlangt von Ihnen, diese Formate zu standardisieren – das ist essenziell für die Einheitlichkeit der Daten und eine präzise Analyse.
Um inkonsistente Formatierungen zu bereinigen, identifizieren Sie die Variationen in den Daten und führen geeignete Umwandlungen durch.
So können Sie zum Beispiel verschiedene Datumsformate in ein einheitliches Standardformat umwandeln oder abweichende Schreibweisen und Abkürzungen im gesamten Datensatz angleichen.
In Excel können Sie dazu WENN-Bedingungen nutzen. Wechseln Sie zu etwas wie Power Query (ebenfalls in Excel enthalten), lässt sich dieser Prozess automatisieren, indem Sie diese Technik in den Vorverarbeitungslauf Ihrer Analyse einbauen.
4. Umgang mit unausgeglichenen, fehlenden oder fehlerhaften Daten
Unausgeglichene Daten liegen vor, wenn die Verteilung der Zielklassen stark verzerrt ist.
Gerade im Finanz- und Rechnungswesen kann dies zu verzerrten Vorhersagen oder ungenauen Modellen führen.
Um dem entgegenzuwirken, können verschiedene Methoden eingesetzt werden: das Untersampling der Mehrheitsklasse, das Oversampling der Minderheitsklasse oder der Einsatz spezialisierter Algorithmen für unausgeglichene Daten, wie etwa die Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).
Diese Methoden helfen, den Datensatz auszubalancieren, die Leistung der KI-Modelle zu verbessern und sind daher ein wichtiger Bestandteil der Datenbereinigungs-Checkliste.
5. Umgang mit doppelten Daten
Das klingt zwar sehr logisch, aber Sie werden überrascht sein, wie oft Algorithmen aufgrund dieses Problems nicht funktionieren!
Doppelte Daten können zu irreführenden Ergebnissen und redundanten Analysen führen. Es ist entscheidend, doppelte Datensätze oder Einträge zu identifizieren und zu entfernen.
Dies gelingt, indem Sie Werte über relevante Felder oder Spalten hinweg vergleichen und doppelte Datensätze entfernen. Achten Sie auf eindeutige Bezeichner oder verwenden Sie fortgeschrittene Algorithmen zur Duplikaterkennung, um die Datenintegrität zu gewährleisten und die Genauigkeit von KI-basierten Prognosemodellen zu erhöhen.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Umsetzung dieser 5 Techniken in der Praxis
Um die oben genannten Datenbereinigungsmethoden effektiv einzusetzen, empfiehlt es sich, bei einfacheren Problemen oder Datensätzen mit weniger als 25 GB mit Excel und Power Query/Pivot zu beginnen.
Excel ist ein weit verbreitetes Tool im Finanz- und Rechnungswesen und bietet intuitive Funktionen zur Datenmanipulation und -analyse. Power Query und Pivot erweitern die Möglichkeiten von Excel zusätzlich, indem sie fortgeschrittene Datenumwandlung und Automatisierung ermöglichen. Mit Excel können Benutzer grundlegende Datenbereinigungsaufgaben durchführen, wie das Entfernen von Duplikaten, Filtern und Sortieren. Es bietet zudem Funktionen für grundlegende statistische Berechnungen und Visualisierungen. Für kleinere Datensätze kann Excel eine effiziente und zugängliche Option für die Durchführung von Datenbereinigungsoperationen sein.
Wenn jedoch komplexere Probleme oder größere Datenmengen auftreten, wird der Umstieg auf eine leistungsfähigere Programmiersprache wie Python – oder die Nutzung von Statistik-Software – dringend empfohlen.
Python hat unter Finanz- und Rechnungswesen-Profis stark an Beliebtheit gewonnen, dank seiner Benutzerfreundlichkeit, umfangreichen Bibliotheken und eines robusten Ökosystems für Datenanalyse und maschinelles Lernen.
Python bietet verschiedene Bibliotheken wie pandas, NumPy und scikit-learn, die umfassende Funktionalitäten für Datenmanipulation, -bereinigung und fortgeschrittene Analysen bereitstellen.
Insbesondere pandas stellt leistungsstarke Datenstrukturen und Werkzeuge für die Verarbeitung strukturierter Daten zur Verfügung, was es für Aufgaben der Datenbereinigung wie das Entfernen von Ausreißern, uneinheitlicher Formatierung und Duplikaten besonders geeignet macht.
Darüber hinaus gibt es benutzerfreundliche Funktionen zur Handhabung fehlender Werte und deren Imputation mit verschiedenen Strategien.
Zudem ermöglichen die Machine-Learning-Bibliotheken von Python Fachkräften aus dem Finanz- und Rechnungswesen, Prognosemodelle zu erkunden. Mit scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch können fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, einschließlich Zeitreihenprognosen, erstellt und eingesetzt werden, um zukünftige Finanztrends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was sind die Schritte des Datenbereinigungsprozesses?
Wenn Sie als Finanzprofi die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Daten verbessern möchten, ist das Verständnis der Schritte der Datenbereinigung entscheidend. Datenbereinigung, auch bekannt als Datenbereinigung oder Data Scrubbing, ist ein systematischer Prozess, bei dem Inkonsistenzen, Fehler und Ungenauigkeiten in Finanzdaten erkannt und behoben werden.
Der erste Schritt besteht darin, die Qualität und Integrität der Daten umfassend zu bewerten. Dies schließt das Erkennen von fehlenden Werten, Ausreißern und Duplikaten ein, die die Finanzanalyse erheblich beeinflussen können.
Im nächsten Schritt kommen strenge Validierungstechniken zum Einsatz, um die Richtigkeit der Daten anhand vordefinierter Kriterien zu überprüfen. Sobald fehlerhafte Daten identifiziert wurden, werden sie entweder korrigiert oder entfernt.
Der letzte Schritt auf der Datenbereinigungs-Checkliste ist die Standardisierung und Harmonisierung der Daten, um Konsistenz über verschiedene Quellen und Formate hinweg sicherzustellen. Wenn diese Schritte konsequent befolgt werden, können Finanzprofis die Zuverlässigkeit und Integrität ihrer Daten gewährleisten und so fundierte Entscheidungen sowie strategische Finanzplanung ermöglichen.
Dateneingabe, Datenqualität und Datenmanagement
Dateneingabe, Datenqualität und Datenmanagement sind entscheidende Komponenten für die Aufrechterhaltung genauer und verlässlicher Daten in jedem Unternehmen – insbesondere für Finanzprofis.
Dateneingabe beschreibt den Prozess, Daten in ein System oder eine Datenbank einzugeben und dabei deren Vollständigkeit und Korrektheit sicherzustellen. Präzise Dateneingabe ist unerlässlich, um Fehler zu vermeiden, die die Finanzanalyse und Entscheidungsfindung beeinträchtigen können.
Dateneingabe allein genügt jedoch nicht; auch die Datenqualität ist von großer Bedeutung.
Datenqualität bezieht sich auf die Gesamtheit von Genauigkeit, Konsistenz und Relevanz der Daten. Sie umfasst umfassende Validierungs-, Prüfungs- und Reinigungsprozesse, um Fehler, Inkonsistenzen und Redundanzen im Datensatz zu erkennen und zu beheben.
Hohe Datenqualität ist entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen. Zur effektiven Verwaltung von Daten müssen Unternehmen robuste Datenmanagement-Praktiken umsetzen. Dazu zählt die Etablierung von Governance-Strukturen, das Festlegen von Datenstandards und die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, um sensible Finanzdaten zu schützen.
Darüber hinaus umfasst ein gutes Datenmanagement die Organisation und Strukturierung von Daten, sodass eine einfache Abrufbarkeit, Analyse und Berichterstattung gewährleistet ist.
Indem sie Dateneingabe-Genauigkeit, Qualitätskontrolle und effizientes Datenmanagement priorisieren, können Finanzprofis ihre Entscheidungsprozesse optimieren und den finanziellen Erfolg ihres Unternehmens vorantreiben.
Schlusswort zu Systemen
Mit Excel und Power Query/Pivot bei einfacheren Problemen und Datensätzen zu beginnen, bildet eine solide Grundlage; anhand dieser Checkliste zur Datenbereinigung wird diese Basis zu einem festen Bestandteil der Organisation.
Mit zunehmender Komplexität der Problemstellungen und Datenmengen bietet der Umstieg auf Python jedoch eine flexiblere und leistungsfähigere Lösung. Pythons Einfachheit, die umfangreichen Bibliotheken sowie die Möglichkeiten zur Automatisierung machen es zu einer idealen Programmiersprache für Finanz- und Rechnungswesen-Profis, die KI, Datenbereinigung und maschinelles Lernen in ihre Arbeit integrieren möchten.
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