Jupyter-Notebooks: Low-Code-Datenauswertung mit Mito

Mito erweitert Jupyter-Notebooks um ein intuitives GUI. Damit lassen sich Daten einfach explorieren und visualisieren.

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Lesezeit: 8 Min.
Von
  • Prof. Stefanie Scholz
Inhaltsverzeichnis

Durch den Einsatz intuitiver Datenanalysetools können Personen ohne spezialisierte Ausbildung oder langjährige Erfahrung Daten für ihre Anwendungszwecke analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und damit möglichst autark Einblicke zu gewinnen, ist damit nicht nur Experten vorbehalten. Hier setzt die Idee von Citizen Data Scientists an, der auch eine Demokratisierung der Auswertungskompetenzen zugrunde liegt. Diese Demokratisierung ist innerhalb von Unternehmen von großer Bedeutung, um datengetriebene Entscheidungen für unterschiedliche Fachabteilungen zu dezentralisieren und damit zu beschleunigen.

Für Python gibt es zwei Bibliotheken, die mittels Low-Code sowohl Citizen Data Scientists als auch Python-Newbies bei der Datenexploration und -analyse helfen: D-Tale ist eine Python-Bibliothek, deren Zweck die Datenanalyse und -visualisierung ist. Sie bietet eine benutzerfreundliche, interaktive Schnittstelle, die sich auf eine Vielzahl von Datenquellen anwenden lässt. Dieses Tool ermöglicht es zudem, die Struktur des Datensatzes besser zu verstehen, ohne komplexen Code eingeben zu müssen.

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Prof. Dr. Stefanie Scholz

Prof. Dr. Stefanie Scholz forscht an der Wilhelm-Löhe-Hochschule unter anderem zu Themen rund um KI-gestütztes Data-driven Marketing.

Zum Visualisieren von pandas-DataFrames existiert neben D-Tale die Python-Bibliothek Mito, mit der man dank eines benutzerfreundlichen GUI interaktiv Daten explorieren, bereinigen, analysieren und visualisieren kann. Beim Vergleich beider Bibliotheken zeigt sich, dass D-Tale und Mito unterschiedliche Schwerpunkte und Funktionen haben und je nach Anforderungen unterschiedlich gut geeignet sind.