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Datareductie

Datenreduzierung oder Datenreduzierung ist die Anpassung von Zahlen oder Texten und anderen digitalen Informationen in eine korrigierte, geordnete und vereinfachte Form. Das Grundkonzept besteht darin, große Datenmengen auf die sinnvollen Teile zu reduzieren.

Wenn Informationen aus Instrumentenmesswerten abgeleitet werden, kann es auch zu einer Transformation von analoger in digitale Form kommen. Wenn die Daten bereits in digitaler Form vorliegen, umfasst die „Verkleinerung“ der Daten normalerweise das Bearbeiten, Skalieren, Kodieren, Sortieren, Vergleichen und Erstellen von tabellarischen Zusammenfassungen. Wenn die Beobachtungen diskret sind, das zugrunde liegende Phänomen jedoch kontinuierlich ist, Abflachung und Interpolation oft benötigt. Häufig wird die Datenreduktion bei Vorliegen von Ablese- oder Messfehlern durchgeführt. Eine Vorstellung von der Art dieser Fehler ist erforderlich, bevor der wahrscheinlichste Wert bestimmt werden kann.

Ein Beispiel in der Astronomie ist die Datenreduktion im Kepler-Satellit. Alle sechs Sekunden macht dieser Satellit eine 95-Megapixel Foto und erzeugt Dutzende Megabyte an Daten pro Sekunde, was eine Größenordnung höher ist als die Downlink-Bandbreite von 4400 kbit/s. Die integrierte Datenreduktion beinhaltet das gemeinsame Hinzufügen der Rohframes für 30 Minuten, wodurch die Bandbreite um den Faktor 300 reduziert wird. Außerdem werden interessierende Ziele vorselektiert und nur die relevanten Pixel verarbeitet, das sind 6% der Gesamtmenge. Diese reduzierten Daten werden dann zur Erde gesendet, wo sie weiterverarbeitet werden.

Es wurden auch Untersuchungen zum Einsatz der Datenreduzierung in tragbaren (drahtlosen) Geräten für Gesundheitsüberwachungs- und Diagnoseanwendungen durchgeführt. Im Rahmen der Epilepsiediagnostik wurde beispielsweise die Datenreduktion genutzt, um die Batterielebensdauer eines tragbaren EEG-Geräts zu erhöhen, indem nur diagnoserelevante EEG-Daten ausgewählt und Hintergrundaktivitäten ignoriert wurden.[1]

Empfohlene Vorgehensweise

Dies sind häufig verwendete Techniken, um Daten zu reduzieren.

  • Rang nach einem Aspekt der Größe.
  • Tabellendiagonalisierung, die Zeilen und Spalten von Tabellen neu anordnet, um Muster leichter erkennbar zu machen.
  • Runden Sie drastisch auf eine oder höchstens zwei effektive Stellen ab.
  • Verwenden Sie Durchschnittswerte, um einen visuellen Fokus sowie eine Zusammenfassung zu bieten.
  • Verwenden Sie Layout und Beschriftung, um das Auge zu lenken.
  • Entfernen Sie Kartenkontaminationen wie Bilder und Linien.
  • Geben Sie eine kurze mündliche Zusammenfassung.[2]

Siehe auch