MH Maik Hübner AI Engineering

Data-Intelligence-Projekt

Geplant

Data Intelligence Platform

Eine modulare Python-Anwendung, die Rohdaten aufnimmt, ihre Qualität prüft, statistisch untersucht und zentrale Erkenntnisse nachvollziehbar visualisiert.

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Status

Geplant

Primäre Sprache

Python

Schwerpunkt

Datenqualität und Analyse

Projektziel

Datenqualität sichtbar machen, bevor Entscheidungen daraus entstehen.

Das Projekt verbindet die wichtigsten Inhalte aus der Datenanalyse mit einer wartbaren Softwarestruktur.

Neben Auswertungen und Visualisierungen werden auch Herkunft, Vollständigkeit, Plausibilität und bekannte Einschränkungen der Daten dokumentiert.

Der konkrete Anwendungsfall und der verwendete Datensatz werden vor Beginn der Umsetzung verbindlich festgelegt.

Geplanter Projektaufbau

Von der Rohdatei bis zur belastbaren Auswertung.

  1. 01

    Datenquellen und Anforderungen

    Datenquellen, fachliche Fragestellungen, Aktualisierungsrhythmus und Qualitätsanforderungen werden festgelegt.

    Geplant

  2. 02

    Datenaufnahme und Validierung

    Rohdaten werden strukturiert eingelesen und auf Datentypen, Vollständigkeit, Duplikate und unzulässige Werte geprüft.

    Geplant

  3. 03

    Bereinigung und Transformation

    Fehlende Werte, Ausreißer, uneinheitliche Formate und abgeleitete Merkmale werden nachvollziehbar verarbeitet.

    Geplant

  4. 04

    Explorative und statistische Analyse

    Verteilungen, Zusammenhänge, Gruppenunterschiede und zeitliche Entwicklungen werden systematisch untersucht.

    Geplant

  5. 05

    SQL und reproduzierbare Auswertungen

    Wiederkehrende Abfragen und Kennzahlen werden strukturiert gespeichert und reproduzierbar erzeugt.

    Geplant

  6. 06

    Visualisierung und Dokumentation

    Zentrale Erkenntnisse werden verständlich visualisiert und zusammen mit Datenqualität und Grenzen dokumentiert.

    Geplant

Technischer Stack

Werkzeuge für Verarbeitung, Analyse und Visualisierung.

  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Polars
  • SQL
  • Matplotlib
  • Plotly
  • Git

Qualitätskriterien

Woran die Plattform später gemessen wird.

  • Nachvollziehbare Datenherkunft und Verarbeitung
  • Automatisierte Plausibilitäts- und Qualitätsprüfungen
  • Reproduzierbare statistische Auswertungen
  • Verständliche und zielgerichtete Visualisierungen
  • Modulare und wartbare Python-Struktur
  • Dokumentierte Annahmen, Grenzen und offene Fragen

Projektstatus

Die Umsetzung beginnt nach Festlegung des konkreten Datensatzes.

Bis dahin beschreibt diese Seite ausschließlich den geplanten technischen und fachlichen Aufbau.

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