Datenanalyse
Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt in der Forschung, der es Forschenden ermöglicht, Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen und zu interpretieren. Sie umfasst die Untersuchung, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten, um Muster zu erkennen, Hypothesen zu validieren und evidenzbasierte Schlussfolgerungen zu ziehen.
Die Wahl der richtigen Software und Hardware kann die Geschwindigkeit und Präzision der Auswertung verbessern.
Software für die Datenanalyse
Python und R sind beliebte Programmiersprachen für die Datenanalyse.
Python ist eine Allzweck-Programmiersprache, die sich gut für die Verarbeitung großer und komplexer Datensätze eignet. Sie profitiert von einem umfangreichen Ökosystem von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Seaborn und ist ideal für die Verarbeitung großer Datensätze.
R hingegen ist speziell für statistische Berechnungen konzipiert und eignet sich hervorragend für die Datenvisualisierung. Zu den beliebten R-Paketen für die Datenmanipulation und Datenverarbeitung gehören dplyr, data.table und tidyr, während ggplot2 und seine Erweiterungen häufig für die Datenvisualisierung verwendet werden.
Infrastruktur für die Datenanalyse
Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) bietet verschiedene Infrastrukturdienste für effizient anpassbare und reproduzierbare datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe. Der Dienst für Data Science Storage (DSS) ermöglicht eine nahtlose Verbindung zwischen Speicher- und Rechner-Umgebungen. LRZ AI Systems, eine spezialisierte Infrastruktur für das Training und die Inferenz von KI-Modellen, bietet Zugriff auf NVIDIA-GPUs und unterstützt interaktive Entwicklungstools, wie Jupyter Notebook, JupyterLab, RStudio Server und TensorBoard.
Erhalten Sie Tipps für Aufbewahrungslösungen auf unseren Seite “Daten ablegen & verwalten” .
Reproduzierbare Forschung
Die Reproduzierbarkeit von Daten ist entscheidend, um qualitativ hochwertige Forschung zu gewährleisten. Dies erleichtert die Kommunikation Ihrer Forschungsergebnisse, ermöglicht es anderen, diese zu validieren und bestehende Erkenntnisse zeiteffizient weiter zu nutzen. Wir empfehlen folgende Maßnahmen, um Reproduzierbarkeit sicherzustellen:
- Verwendung von Systemen für Versionskontrolle wie Git, um Änderungen in Datenanalyse-Skripten zu verfolgen
- Ermöglichen des Teilens von Code, Daten und Ergebnissen mit Tools wie Jupyter Notebooks und R Markdown
- Sicherstellung der Reproduzierbarkeit durch Container (Docker) und Workflow-Management-Tools (Snakemake, Nextflow)
- Klare Dokumentation der Methodik und Datenquellen
- Anwendung guter Programmierpraktiken zur Gewährleistung eines sauberen und zuverlässigen Codes
Haben Sie Fragen?
Benötigen Sie Unterstützung bei der Durchführung einer effektiven Datenanalyse in Ihrer Forschung? Der TUM Research Data Hub bietet Beratung zu Themen im Zusammenhang mit Datenvisualisierung, Software-Tools, LRZ-Lösungen und Ethik in der Datenanalyse. Für spezielle Unterstützung bei statistischen Analysen und experimentellem Design können Forschende zudem den TUM|Stat-Service in Anspruch nehmen.
Weiterführende Informationen: Antrag stellen & planen, Daten ablegen & verwalten, Daten archivieren, Daten veröffentlichen & teilen, Daten nachnutzen