In der heutigen Datenanalyse ist es üblich, dass Analysten und Data Scientists viel Zeit mit der Datenbereinigung verbringen, bevor sie mit dem Modelltraining beginnen. Dieser Prozess ist oft repetitiv und zeitaufwendig, insbesondere wenn man mit neuen Datensätzen arbeitet. Um dies zu vereinfachen, hat der Autor ein interaktives Tool namens „EDA Playground“ mit der Python-Bibliothek Streamlit entwickelt. Ziel dieses Tools ist es, eine benutzerfreundliche Oberfläche zu schaffen, in der Nutzer einfach eine CSV-Datei hochladen können, die Daten explorieren, sie vorbereiten und schließlich den bereinigten Datensatz herunterladen können. Streamlit ist eine Python-Bibliothek, die es ermöglicht, Skripte in interaktive Webanwendungen umzuwandeln. Sie ist besonders nützlich für schnelle Dashboards, Experimente und interne Tools. Das EDA Playground soll den Benutzern helfen, den Datenbereinigungsprozess zu automatisieren und zu visualisieren, ohne jedes Mal manuell Code schreiben zu müssen. Mit dieser Anwendung können Benutzer beispielsweise fehlende Werte füllen, kategoriale Variablen kodieren oder Features skalieren, alles über eine grafische Benutzeroberfläche. Der Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man diese Anwendung erstellt. Zunächst wird die CSV-Datei geladen und in ein DataFrame konvertiert. Danach werden Funktionen hinzugefügt, um die Daten zu explorieren, wie z. B. die Anzeige der ersten Zeilen, Statistiken oder Visualisierungen. Der Benutzer kann dann interaktiv Daten bereinigen, z. B. durch Entfernen von Spalten, Füllen von fehlenden Werten oder Normalisieren von Daten. Schließlich wird die bereinigte Datenbank als CSV-Datei heruntergeladen. Das EDA Playground ist besonders nützlich für Data Scientists, die oft mit verschiedenen Datensätzen arbeiten und eine schnelle Möglichkeit benötigen, um diese vorzubereiten und zu analysieren. Es spart Zeit und ermöglicht eine effizientere Arbeit, da der Benutzer nicht manuell Code schreiben muss, um die gleichen Schritte für jeden neuen Datensatz durchzuführen. Die Anwendung ist flexibel und kann an verschiedene Anforderungen angepasst werden. Sie ist ein gutes Beispiel dafür, wie Streamlit in der Praxis eingesetzt werden kann, um komplexe Prozesse in eine benutzerfreundliche Form zu bringen. Der Autor betont, dass die Entwicklung solcher Tools nicht nur für die eigene Arbeit, sondern auch für Teams und Kollegen nützlich sein kann, um die Datenanalyse zu vereinfachen und zu standardisieren. Die Anwendung ermöglicht eine interaktive Datenanalyse und ist eine praktische Lösung für den täglichen Umgang mit Datensätzen. Sie zeigt, wie technologische Tools wie Streamlit in der Datenwissenschaft genutzt werden können, um Arbeitsschritte zu automatisieren und die Effizienz zu erhöhen. Evaluierung: Die Entwicklung eines EDA Playgrounds mit Streamlit ist eine praktische und effiziente Lösung für die Datenbereinigung und -visualisierung. Experten in der Datenwissenschaft betonen, dass solche Tools die Arbeitsabläufe vereinfachen und die Produktivität steigern können. Streamlit hat sich als nützliches Werkzeug etabliert, um schnelle und interaktive Anwendungen zu erstellen. Das EDA Playground ist ein Beispiel für die Anwendung von Streamlit in der Praxis und könnte für Teams, die häufig mit Daten arbeiten, sehr hilfreich sein. Es ist auch ein gutes Lernprojekt für Einsteiger, die mit Streamlit vertraut werden möchten.