Ziel dieser Hausarbeit ist es, den oben genannten Datensatz einer fundierten explorativen Datenanalyse (EDA) zu unterziehen, um Strukturen, saisonale Muster und potenzielle Anomalien in der Eisausdehnung über den gesamten Beobachtungszeitraum hinweg sichtbar zu machen. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Identifikation von Problemen der Datenqualität gelegt, wie sie sich aus dem Rekonstruktionscharakter des Datensatzes ergeben. Anschließend werden gezielte Maßnahmen zur Datenbereinigung und -verbesserung angewendet, um eine verbesserte Datengrundlage für zukünftige Modellierungen zu schaffen. Im Zentrum steht dabei nicht nur die Anwendung geeigneter statistischer und programmiertechnischer Werkzeuge, sondern auch die transparente Dokumentation der Datenaufbereitung, um die Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit des Analyseprozesses zu gewährleisten. Die Ergebnisse der Arbeit sollen darüber hinaus potenzielle Hypothesen zu saisonalen, interannualen oder langfristigen Trends der Eisausdehnung generieren, die als Ausgangspunkt für weiterführende klimatologische
Studien dienen können.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Problemstellung und Relevanz
- 1.2 Zielsetzung der Arbeit
- 1.3 Übersicht über den Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretische Rahmenbedingungen
- 2.1 Qualitätssicherung in der Datenwissenschaft
- 2.2 Erklärbarkeit von Datenaufbereitungsprozessen
- 2.3 Charakteristika und Herausforderungen klimatologischer Zeitreihendaten
- 2.4 Zusammenfassung und Ableitung der Fragestellung
- 3 Methodik
- 3.1 Rahmenbedingungen der Untersuchung
- 3.2 Angewandte Methode
- 3.2.1 Datenstruktur und Eingangsdatenanalyse
- 3.2.2 Entwicklung und Aufbau des Python-Skripts
- 3.2.3 Methoden zur Ausreißererkennung und Imputation
- 3.2.4 Visualisierung und Dokumentation der Datenqualität
- 3.2.5 Reproduzierbarkeit und Automatisierung
- 3.3 Validierungsstrategie
- 4 Diskussion
- 4.1 Bewertung der Ausgangsdatenqualität
- 4.2 Bewertung der aufbereiteten Datenqualität und der getroffenen Maßnahmen
- 4.3 Auswirkungen auf mögliche weiterführende Analysen
- 4.4 Kritische Reflexion und Limitationen
- 4.5 Ableitung von Hypothesen und zukünftigen Fragestellungen
- 5 Fazit und Ausblick
- 5.1 Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse
- 5.2 Schlussfolgerungen für die datenwissenschaftliche Praxis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Qualität eines Datensatzes zur antarktischen Meereisausdehnung (1905-2020) vom NSIDC. Ziel ist die explorative Datenanalyse (EDA), die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und die Entwicklung von Maßnahmen zur Datenaufbereitung für verbesserte Modellierungen. Besonderes Augenmerk liegt auf der transparenten Dokumentation des Prozesses zur Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit.
- Qualitätssicherung und -prüfung von klimatologischen Zeitreihendaten
- Explorative Datenanalyse (EDA) und Identifizierung von Anomalien
- Datenaufbereitung und -bereinigung mittels Python-Skripts
- Bewertung der Datenqualität vor und nach der Aufbereitung
- Ableitung von Hypothesen für zukünftige Forschung
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der antarktischen Meereisausdehnung als Indikator des Klimawandels ein und beschreibt die Relevanz historischer Rekonstruktionen. Es wird die Problemstellung der Datenqualität rekonstruierter Datensätze erläutert und die Zielsetzung der Arbeit definiert: eine fundierte EDA des NSIDC-Datensatzes, Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und die Entwicklung von Maßnahmen zur Datenverbesserung. Die Übersicht über den Aufbau der Arbeit strukturiert den weiteren Verlauf.
2 Theoretische Rahmenbedingungen: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es behandelt die Qualitätssicherung in der Datenwissenschaft, die Erklärbarkeit von Datenaufbereitungsprozessen und die spezifischen Herausforderungen klimatologischer Zeitreihendaten, insbesondere im Kontext der Meereisausdehnung. Die Kapitel-Zusammenfassung leitet aus diesen theoretischen Überlegungen die zentrale Fragestellung der Arbeit ab.
3 Methodik: In diesem Kapitel wird die methodische Vorgehensweise detailliert beschrieben. Es umfasst die Rahmenbedingungen der Untersuchung, die angewandte Methode (inkl. Datenanalyse, Python-Skriptentwicklung, Ausreißererkennung, Imputation, Visualisierung und Dokumentation), sowie die gewählte Validierungsstrategie. Der Fokus liegt auf der Beschreibung der Werkzeuge und Techniken zur Datenaufbereitung und -analyse und deren Anwendung auf den NSIDC-Datensatz.
4 Diskussion: Kapitel 4 präsentiert und diskutiert die Ergebnisse der Datenanalyse. Es bewertet die Ausgangsdatenqualität, die aufbereiteten Daten und die getroffenen Maßnahmen. Die Diskussion umfasst die Auswirkungen auf mögliche weiterführende Analysen, eine kritische Reflexion der Methode und ihrer Limitationen, sowie die Ableitung von Hypothesen und zukünftigen Forschungsfragen basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.
Schlüsselwörter
Antarktische Meereisausdehnung, Klimawandel, Datenqualität, Qualitätssicherung, explorative Datenanalyse (EDA), Datenaufbereitung, Python, Zeitreihendaten, NSIDC, Datenvisualisierung, Reproduzierbarkeit.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Fokus dieser Arbeit über antarktische Meereisausdehnung?
Der Fokus liegt auf der Untersuchung der Qualität eines Datensatzes zur antarktischen Meereisausdehnung (1905-2020) vom NSIDC. Ziel ist die explorative Datenanalyse (EDA), die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und die Entwicklung von Maßnahmen zur Datenaufbereitung für verbesserte Modellierungen. Besonderes Augenmerk liegt auf der transparenten Dokumentation des Prozesses zur Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte: Qualitätssicherung und -prüfung von klimatologischen Zeitreihendaten, explorative Datenanalyse (EDA) und Identifizierung von Anomalien, Datenaufbereitung und -bereinigung mittels Python-Skripts, Bewertung der Datenqualität vor und nach der Aufbereitung, und die Ableitung von Hypothesen für zukünftige Forschung.
Was ist das Ziel des Kapitels "Einleitung"?
Das Kapitel führt in die Thematik der antarktischen Meereisausdehnung als Indikator des Klimawandels ein und beschreibt die Relevanz historischer Rekonstruktionen. Es wird die Problemstellung der Datenqualität rekonstruierter Datensätze erläutert und die Zielsetzung der Arbeit definiert: eine fundierte EDA des NSIDC-Datensatzes, Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und die Entwicklung von Maßnahmen zur Datenverbesserung. Die Übersicht über den Aufbau der Arbeit strukturiert den weiteren Verlauf.
Welchen Zweck hat das Kapitel "Theoretische Rahmenbedingungen"?
Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es behandelt die Qualitätssicherung in der Datenwissenschaft, die Erklärbarkeit von Datenaufbereitungsprozessen und die spezifischen Herausforderungen klimatologischer Zeitreihendaten, insbesondere im Kontext der Meereisausdehnung. Die Kapitel-Zusammenfassung leitet aus diesen theoretischen Überlegungen die zentrale Fragestellung der Arbeit ab.
Was wird im Kapitel "Methodik" beschrieben?
In diesem Kapitel wird die methodische Vorgehensweise detailliert beschrieben. Es umfasst die Rahmenbedingungen der Untersuchung, die angewandte Methode (inkl. Datenanalyse, Python-Skriptentwicklung, Ausreißererkennung, Imputation, Visualisierung und Dokumentation), sowie die gewählte Validierungsstrategie. Der Fokus liegt auf der Beschreibung der Werkzeuge und Techniken zur Datenaufbereitung und -analyse und deren Anwendung auf den NSIDC-Datensatz.
Was beinhaltet die "Diskussion" (Kapitel 4)?
Kapitel 4 präsentiert und diskutiert die Ergebnisse der Datenanalyse. Es bewertet die Ausgangsdatenqualität, die aufbereiteten Daten und die getroffenen Maßnahmen. Die Diskussion umfasst die Auswirkungen auf mögliche weiterführende Analysen, eine kritische Reflexion der Methode und ihrer Limitationen, sowie die Ableitung von Hypothesen und zukünftigen Forschungsfragen basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.
Welche Schlüsselwörter sind relevant für diese Arbeit?
Antarktische Meereisausdehnung, Klimawandel, Datenqualität, Qualitätssicherung, explorative Datenanalyse (EDA), Datenaufbereitung, Python, Zeitreihendaten, NSIDC, Datenvisualisierung, Reproduzierbarkeit.
- Quote paper
- Marina Stiglmayr (Author), 2025, Datenaufbereitung und Qualitätsprüfung satellitengestützter Zeitreihen zur Meereisausdehnung in der Antarktis, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1601942
