Datenanalyse: Daten verstehen, Muster erkennen, Vorhersagen machen

Muster-Bibliotheken

Aus Daten lässt sich viel herauslesen, man muss nur wissen wie. Diese Python-Bibliotheken helfen bei verschiedenen Fragen – bis zum Blick in die Zukunft.

22. August 2025 um 13:30 Uhr / Eine Anleitung von Antony Ghiroz

Mit einer guten Datenanalyse ist kein Blick in die Glaskugel nötig. Bild: Schwarzwaldandi/Pixabay

Von der Wissenschaft bis zur Wirtschaft: Die Datenanalyse und -vorhersage sind in vielen Bereichen wichtige Werkzeuge. Python bietet eine Vielzahl spezialisierter Bibliotheken, um Daten zu verstehen, Muster zu erkennen und künftige Werte zu prognostizieren. In dieser Serie werden wir uns einige der Bibliotheken ansehen: Scipy für statistische Analysen und Wahrscheinlichkeit, PyMC für die Bayesianische Modellierung, Pingouin für Hypothesentests, Prophet für Zeitreihenanalysen und -prognosen, pandas zur Datenmanipulation und Darts für Deep-Learning-Modelle bei Zeitreihen.

Jede Bibliothek hat Vorteile und kann spezifische Anforderungen an die Datenanalyse und Vorhersage erfüllen. Wir geben in diesem Ratgeber praktische Beispiele für den Einsatz dieser Bibliotheken, sie können einfach auf die eigenen Daten angewendet werden. Im ersten Teil der Serie sehen wir uns Scipy näher an und erklären, wie man damit grundlegende statistische Analysen macht und Wahrscheinlichkeitsverteilungen anpasst.