Data Cleansing: Wie macht man es richtig in der Umfrageforschung?

Wenn Sie einen Stapel von Umfrageantworten vor sich liegen haben, ist es spannend, darüber nachzudenken, welche Erkenntnisse sie enthalten könnten. Aber warten Sie, was ist, wenn einige Antworten unvollständig sind, andere keinen Sinn ergeben und einige aussehen, als ob sie von einem Roboter stammen? Bevor Sie sich auf Ihre Daten verlassen können, müssen Sie sie daher gründlich bereinigen.

Data Cleansing ist der entscheidende Prozess, bei dem unordentliche, unvollständige oder ungenaue Antworten aufgespürt und korrigiert werden, damit Ihre Erkenntnisse tatsächlich zuverlässig sind. Stellen Sie sich das vor wie das Aufräumen eines unordentlichen Zimmers, bevor Sie Gäste einladen. Je sauberer es ist, desto leichter finden Sie, was Sie brauchen.

In diesem Blog zeigen wir Ihnen, wie Sie mit dem richtigen Data Cleansing einen chaotischen Stapel von Umfrageergebnissen in ein kristallklares Bild verwandeln können, das Sie tatsächlich nutzen können.

Was ist Data Cleansing in der Umfrageforschung?

Bei Data Cleansing werden fehlerhafte, unordentliche oder unvollständige Daten bereinigt oder entfernt, damit sie sauber und einsatzbereit sind. So stellen Sie sicher, dass Ihre Informationen korrekt, konsistent und für Analysen und Entscheidungen nützlich sind.

Während sich Data Cleansing auf grundlegende Korrekturen wie das Korrigieren von Formaten oder das Löschen von Leerzeichen konzentriert, geht die Datenbereinigung weiter. Sie prüft, ob die Daten tatsächlich sinnvoll sind und ob man ihnen vertrauen kann. Sie sehen nicht nur ordentlich aus, sondern sind auch logisch und genau.

Wenn Sie Umfragedaten bereinigen, sollten Sie auf Folgendes achten:

• Korrigieren Sie inkonsistente Formatierungen (z.B. „Ja“ vs. „J“)

• Doppelte Antworten entfernen

• Fangen Sie Logikfehler (wie widersprüchliche Antworten)

• Gefälschte oder zufällige Antworten herausfiltern

• Bereinigen Sie missbräuchlich verwendete „Andere“ Felder

• typografische Fehler

• Behandeln Sie übersprungene erforderliche Fragen

Warum saubere Umfragedaten für genaue Ergebnisse wichtig sind

Saubere Umfragedaten sind das Rückgrat für zuverlässige Erkenntnisse. Wenn die Antworten voller Fehler, Duplikate oder unvollständiger Antworten sind, wird die korrekte Analyse der Ergebnisse zu einer Herausforderung. Data Cleansing mag wie ein kleiner Schritt erscheinen, aber sie ist es, die wertvolle Ergebnisse von irreführenden unterscheidet. Hier erfahren Sie, warum dies für Ihre Ergebnisse so wichtig ist:

• Statistische Genauigkeit: Bereinigte Umfragedaten beseitigen Fehler wie Duplikate, fehlende Werte und Formatierungsprobleme und gewährleisten so zuverlässige Analysen und verwertbare Erkenntnisse.

• Datenanalyse und Visualisierung: Saubere Daten stellen sicher, dass Diagramme und Dashboards Trends korrekt darstellen. So vermeiden Sie irreführende Darstellungen und helfen Ihren Berichten, die wahre Geschichte zu erzählen.

• Validität der Forschung: Wenn Ihr Datensatz gefälschte, unvollständige oder widersprüchliche Antworten enthält, untergräbt dies die Glaubwürdigkeit Ihrer gesamten Studie. Saubere Umfragedaten stellen sicher, dass Ihre Ergebnisse wirklich die tatsächlichen Meinungen und Verhaltensweisen widerspiegeln.

• Bessere Entscheidungsfindung: Saubere Daten unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung, indem sie genaue und vertrauenswürdige Einblicke liefern, die bei der Entwicklung von Geschäftsstrategien helfen.

Häufige Datenprobleme in Umfrageantworten

Die Qualität Ihrer Daten wird häufig durch allgemeine Probleme beeinträchtigt, die, wenn sie nicht behoben werden, zu ungenauen Analysen führen können. Diese Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich auf Ihre Ergebnisse auswirken, ist entscheidend dafür, dass Ihre Ergebnisse vertrauenswürdig sind.

• Wenn Sie die häufigsten Probleme mit der Datenqualität kennen, können Sie sie erkennen und beheben, bevor sie Ihre Analyse beeinträchtigen.

• Ermüdung der Befragten oder unvollständige Umfragen können zu unvollständigen Antworten führen, wodurch Datenlücken entstehen. Kurze, ansprechende Umfragen helfen, dieses Problem zu vermeiden.

• Gefälschte Antworten von Bots oder Personen, die versuchen, das System zu manipulieren, verzerren die Daten. Tools, die verdächtige Muster erkennen, helfen, die Datenintegrität zu wahren.

• Geradlinige oder auf Mustern basierende Antworten für jede Frage (z. B. „stimme voll und ganz zu“) signalisieren ein geringes Engagement. Diese Antworten sollten bei Data Cleansing herausgefiltert werden.

• Widersprüchliche oder unlogische Antworten deuten auf Missverständnisse oder mangelnde Aufmerksamkeit hin. Wenn Sie diese Antworten korrigieren oder entfernen, bleibt die Datenqualität erhalten.

• Mehrere Einsendungen von derselben Person können die Ergebnisse verfälschen. Durch das Entfernen von Duplikaten wird sichergestellt, dass die Antworten aller Teilnehmer fair gezählt werden.

Data Cleansing vs. Data Cleaning vs. Data Scrubbing

Bei der Arbeit mit Daten werden die Begriffe Data Cleansing, Data Cleaning und Data Scrubbing oft synonym verwendet. Obwohl sie sich alle auf die Verbesserung der Datenqualität beziehen, gibt es feine Unterschiede in der Bedeutung und Verwendung der Begriffe.

Wenn Sie diese Unterschiede verstehen, können Sie je nach Projekt den richtigen Prozess (und die richtigen Tools) wählen, egal ob Sie eine einfache Kalkulationstabelle bereinigen oder große Datensätze für die Forschung oder die Automatisierung vorbereiten.

Kriterien	Data Cleansing	Data Cleaning	Data Scrubbing
Definition	Ein gründlicher Prozess der Korrektur, Validierung und Standardisierung von Daten auf Genauigkeit und Logik	Allgemeiner Prozess der Korrektur oder Entfernung falscher oder fehlender Daten	Automatisierter Prozess zur Erkennung und Entfernung ungültiger oder beschädigter Daten
Tiefe	Detailliertere Betrachtung von oberflächlichen Fehlern und tieferen Ungereimtheiten	Konzentriert sich auf grundlegende Fehler wie Tippfehler, Leerstellen oder einfache Duplikate	Konzentriert sich auf die schnelle Bereinigung großer Datensätze, oft in großen Mengen
Häufige Anwendungsfälle	Umfragen, Forschungsstudien, Berichte zur Datenanalyse	Tägliche Geschäftsaufgaben, CRM-Pflege, Tabellenkalkulationen	Datenmigration, Systemaktualisierungen und Bereinigung von Datenbanken
Werkzeuge	Manuelle Prüfungen + Tools wie Excel, Python, R oder Umfrageplattformen	Excel, Google Sheets, einfache Skripte	ETL-Tools, SQL-Skripte, Datenintegrationsplattformen (z.B. Talend, Informatica)
Benutzt von	Datenanalysten, Forscher, Datenwissenschaftler	Geschäftsanwender, Vermarkter und Verwaltungspersonal	Dateningenieure, IT-Fachleute
Grad der Automatisierung	Oft halbautomatisch mit manueller Überprüfung	Meistens manuell	Hochgradig automatisiert

Empfohlene Lektüre: Data Cleansing vs. Data Cleaning und ihre wichtigsten Unterschiede

Wann und wo Sie die Data Cleansing anwenden sollten

Wenn Sie schon einmal mit Umfragedaten (oder eigentlich mit jeder Art von Daten) gearbeitet haben, wissen Sie wahrscheinlich, dass diese selten perfekt sind. Es gibt Tippfehler, übersprungene Fragen, seltsame Antworten, sogar gefälschte Antworten, und wenn Sie nicht aufpassen, können diese kleinen Fehler Ihre gesamte Datenanalyse durcheinander bringen.

Gutes Data Cleansing findet in drei wichtigen Phasen statt: vor, während und nach der Datenerfassung. Im Folgenden finden Sie eine einfache Aufschlüsselung, wann und wo Sie Ihre Daten bereinigen sollten.

1. Vor der Durchführung der Umfrage

Ja, Data Cleansing beginnt bereits, bevor Sie eine einzige Antwort erfassen. Und warum? Weil eine gut konzipierte Umfrage die Wahrscheinlichkeit schlechter Daten von vornherein verringert.

Hier ist, was Sie tun können:

• Verwenden Sie Logikprüfungen: Blenden Sie Fragen ein oder aus, die auf früheren Antworten basieren. Fragen Sie zum Beispiel nur dann nach Tierfutter, wenn jemand angibt, ein Haustier zu besitzen.

• Wenden Sie die Überspringungslogik an: Dies hilft, irrelevante Fragen zu vermeiden, die Dinge klar zu halten und Fehler zu vermeiden.

• Legen Sie Überprüfungsregeln fest: Halten Sie Menschen davon ab, unrealistische Werte wie „150“ für das Alter oder „aaa“ als E-Mail einzugeben.

Betrachten Sie diese Phase als die Einrichtung von Leitplanken; sie verhindert Probleme, anstatt sie später zu beheben.

2. Während der Feldarbeit (während die Umfrage live ist)

Sobald die Umfrage in der Welt ist und die Antworten eingehen, ist Ihre Arbeit noch nicht vorbei. Dies ist Ihre Chance, Probleme in Echtzeit zu erkennen.

Hier ist, worauf Sie achten sollten:

• Antwortmuster, die verdächtig aussehen, wie z. B. Personen, die eine 10-minütige Umfrage in 20 Sekunden abschließen oder bei jeder Frage die gleiche Antwort auswählen.

• Doppelte Beantwortungen, wenn jemand die Umfrage mehrmals ausfüllt.

• Bot-Aktivitäten oder Spam. Manchmal erhalten Sie gefälschte Antworten von Bots, die sich einfach durchklicken.

Sie können die Umfrage unterbrechen oder ungewöhnliche Einträge markieren, sobald sie eingehen. Es ist einfacher, sich jetzt mit 10 schlechten Beantwortungen zu befassen als mit 200 am Ende.

3. Nach der Datenerfassung (vor der Analyse)

Jetzt kommt das große Aufräumen. Sobald Sie Ihre Antworten erhalten haben, müssen Sie alles sorgfältig durchgehen, bevor Sie mit der Analyse oder Visualisierung der Daten beginnen.

Hier ist, was Sie tun sollten:

• Führen Sie Überprüfungen durch: Suchen Sie nach unvollständigen Umfragen, fehlenden Antworten oder seltsamen Werten.

• Filtern Sie gefälschte oder inkonsistente Antworten heraus: Wie z.B. jemand, der behauptet, 6 Jahre alt zu sein, und dessen Berufsbezeichnung „CEO“ lautet.

• Führen Sie grundlegende statistische Überprüfungen durch: Vergewissern Sie sich, dass Durchschnittswerte, Summen und Prozentsätze tatsächlich sinnvoll sind.

Die Bereinigung in dieser Phase stellt sicher, dass Ihre endgültigen Erkenntnisse auf genauen, qualitativ hochwertigen Daten und nicht auf Datenmüll basieren.

Wie Sie Umfragedaten bereinigen: Schritt für Schritt

Sie haben Ihre Umfragebeantwortungen gesammelt; das ist der spannende Teil. Doch bevor Sie mit der Analyse von Trends oder dem Treffen von Entscheidungen beginnen, müssen Sie noch eine wichtige Aufgabe erledigen: die Daten bereinigen.

Umfragedaten können chaotisch sein. Manche Leute haben es eilig, andere lassen Fragen aus, und manchmal erhalten Sie sogar Antworten, die einfach keinen Sinn ergeben. Durch die Bereinigung Ihrer Daten können Sie sicherstellen, dass die Daten, mit denen Sie arbeiten, genau und nützlich sind und für die Analyse bereitstehen.

Lassen Sie uns dies einfach Schritt für Schritt durchgehen.

Schritt 1: Entfernen Sie unvollständige oder ungültige Antworten

Als Erstes sollten Sie überprüfen, ob alle Beantwortungen tatsächlich verwertbar sind. Manchmal brechen Leute eine Umfrage auf halbem Weg ab oder geben zufälligen Text ein, nur um schnell fertig zu werden. Wenn jemand nur eine oder zwei Fragen beantwortet oder Antworten gegeben hat, die eindeutig unsinnig sind, sollten Sie diese Antworten am besten ganz entfernen.

Es gibt keinen Grund, an Daten festzuhalten, die nichts Sinnvolles beitragen. Sie würden Ihre Ergebnisse nur verwirren und Ihre Erkenntnisse verfälschen.

Schritt 2: Identifizieren Sie doppelte Daten oder Bot-Muster

Werfen Sie nun einen Blick auf Ihre Daten und sehen Sie nach, ob etwas nicht stimmt. Manchmal reichen Personen eine Umfrage mehrmals ein oder Bots füllen sie automatisch aus, insbesondere wenn der Umfragelink öffentlich ist.

Hier können ein paar schnelle Überprüfungen helfen:

• Sehen Sie identische Antworten, die innerhalb von Sekunden nacheinander übermittelt werden?

• Wiederholen sich die gleichen Antworten immer und immer wieder?

• Hat jemand die Umfrage in einer unrealistisch kurzen Zeit ausgefüllt?

Wenn dies der Fall ist, handelt es sich bei diesen Antworten möglicherweise um Duplikate oder von einem Bot generierte Antworten, die Sie entfernen sollten. Ihre Daten sollten echte, durchdachte menschliche Beiträge widerspiegeln.

Schritt 3: Prüfen Sie die Gültigkeit der Logik

In diesem Schritt geht es vor allem darum, dass die Antworten zusammen einen Sinn ergeben.

Nehmen wir an, jemand gibt in einer Frage an, 17 Jahre alt zu sein, erwähnt aber gleichzeitig, dass er 10 Jahre Berufserfahrung hat. Das ist ein klarer Widerspruch. Oder vielleicht sagt jemand, dass er „nie soziale Medien nutzt“, aber später, dass er täglich auf Instagram postet. Diese Ungereimtheiten können häufiger auftreten, als Sie denken.

Wenn Sie sie finden, sollten Sie diese Antworten entweder zur weiteren Überprüfung markieren oder sie ganz entfernen, wenn sie nicht vertrauenswürdig erscheinen.

Schritt 4: Normalisieren Sie offene Antworten

Offene Fragen können eine wahre Fundgrube für Erkenntnisse sein, aber sie können auch chaotisch sein.

Menschen verwenden oft verschiedene Wörter, um ein und dieselbe Sache zu beschreiben. Eine Person schreibt vielleicht „NY“, eine andere sagt „New York“ und wieder eine andere tippt „nyc“. Wenn Sie diese Angaben unverändert lassen, werden Ihre Daten sie als separate Kategorien behandeln. Hier hilft es also, ähnliche Antworten in ein einheitliches Format zu bringen.

Dabei geht es nicht nur um Ortsnamen, sondern auch um Berufsbezeichnungen, Produktfeedback und mehr. Wenn Sie dies bereinigen, werden Ihre Daten viel übersichtlicher und können später leichter analysiert werden.

Schritt 5: Inkonsistente Skalen oder Antworten neu kodieren

Stellen Sie schließlich sicher, dass alle Ihre Bewertungsfragen auf derselben Seite stehen. Vielleicht haben Sie für einige Fragen eine 1-5-Skala und für andere eine 1-10-Skala verwendet, oder die Befragten haben die Optionen unterschiedlich interpretiert.

Es ist wichtig, dass Sie Ihre Antworten an ein Standardformat anpassen oder „umkodieren“. Auf diese Weise können Sie die Antworten nebeneinander vergleichen und genaue Schlüsse ziehen.

Wenn zum Beispiel jemand etwas mit „10“ auf einer Skala von 1 bis 10 bewertet und ein anderer mit „5“ auf einer Skala von 1 bis 5, sollten beide den gleichen Grad an Kundenzufriedenheit darstellen. Die Neukodierung hilft dabei, diese Daten richtig abzugleichen.

Anwendungsfall Bereinigung von Umfragedaten

Von unvollständigen Antworten bis hin zu offensichtlichem Spam oder inkonsistenten Antworten – unsaubere Daten können Ihre Ergebnisse verfälschen. Deshalb ist Data Cleansing so wichtig. In diesem Beitrag werfen wir einen kurzen Blick auf einen einfachen Anwendungsfall, um zu zeigen, wie die Bereinigung von Umfragedaten zu klareren und genaueren Erkenntnissen führen kann.

Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen führte eine Umfrage zur Produktzufriedenheit durch und erhielt über 8.500 Antworten.

Gefundene Probleme:

• Etwa 12% der Antworten waren unvollständig (die Teilnehmer brachen die Umfrage auf halbem Weg ab).

• 200+ Einträge hatten genau die gleichen Antworten, wahrscheinlich Bots.

• Zu den offenen Rückmeldungen gehörten zufällige Tastenkombinationen wie „asdfgh“ oder ausschließlich Emojis.

Was sie getan haben:
Sie haben die Daten bereinigt, indem sie:

• Entfernen von unvollständigen und Bot-ähnlichen Antworten.

• Herausfiltern von unsinnigen Texteinträgen.

• Neukodierung einiger Bewertungen, um inkonsistente Skalen in verschiedenen Niederlassungen zu korrigieren.

Ergebnis:
Nach der Bereinigung verfügten sie über 7.200 verlässliche Datenpunkte oder Antworten, die ihnen genaue NPS-Bewertungen und klare Einblicke in die Vorlieben und Abneigungen der Kunden lieferten. Das half ihnen, die nächste Produkteinführung zu verbessern.

Wie hilft QuestionPro beim Bereinigen von Daten?

Genaue und saubere Daten zu erhalten, ist eine der größten Herausforderungen bei jeder Umfrage oder jedem Forschungsprojekt. Die gute Nachricht ist, dass QuestionPro entwickelt wurde, um Ihnen dies zu erleichtern. Es verfügt über mehrere intelligente Funktionen, die Ihnen helfen, unordentliche Daten zu vermeiden und sie bei Bedarf zu bereinigen.

Saubere Daten beginnen mit intelligenten Umfragen

Der beste Weg, schlechte Daten zu vermeiden, besteht darin, Ihre Umfrage von Anfang an gut zu gestalten. QuestionPro bietet Ihnen Tools zum Data Cleansing wie:

• Validierung: Sie können sicherstellen, dass die Benutzer keine wichtigen Fragen auslassen oder unvollständige Antworten geben. Wenn eine Frage beispielsweise in einem bestimmten Format beantwortet werden muss (z. B. eine gültige E-Mail-Adresse), lässt das Tool den Benutzer nur dann weitermachen, wenn diese korrekt ist.

• Text-Piping: Mit dieser Funktion werden Antworten aus früheren Fragen in spätere Fragen übernommen. So bleiben die Antworten konsistent und Verwirrung wird vermieden. Außerdem fühlt sich die Umfrage dadurch persönlicher und relevanter für den Benutzer an.

• Randomisierung: Sie können die Antwortmöglichkeiten mischen, um Verzerrungen zu vermeiden. Damit stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer nicht jedes Mal auf die erste Option klicken, die sie sehen.

• Logik-Prüfungen: Mit Verzweigungslogik und Verzweigungen können Sie die Benutzer nur zu den Fragen führen, die auf sie zutreffen. Dadurch werden irrelevante Daten reduziert.

Hilfreich während und nach der Datenerfassung

Auch nachdem Ihre Umfrage live gegangen ist, hilft QuestionPro bei der Bereinigung der Daten:

• Saubere Exporte: Wenn es an der Zeit ist, Ihre Ergebnisse zu analysieren, können Sie die Daten in einem sauberen, übersichtlichen Format exportieren. Egal, ob Sie Excel, SPSS oder ein anderes Tool verwenden, die Daten sind leicht zu verstehen und zu bearbeiten.

• Filter in Berichten: Sie können integrierte Filter verwenden, um unvollständige Antworten oder Testeinträge zu entfernen. So können Sie sich bei der Analyse auf hochwertige Daten konzentrieren.

QuestionPro Tipp: Eine der einfachsten Möglichkeiten, Datenprobleme zu vermeiden, besteht darin, im Voraus zu denken. Verwenden Sie die Tools von QuestionPro, um von Anfang an intelligente Umfragen zu erstellen, so dass später weniger Bereinigungen erforderlich sind.

Fazit

Data Cleansing ist vielleicht nicht der aufregendste Teil der Umfrageforschung, aber sie ist einer der wichtigsten. Ohne saubere, genaue Daten kann selbst die schönste Umfrage zu irreführenden Erkenntnissen oder schlechten Entscheidungen führen. Ganz gleich, ob Sie versuchen, Ihre Kunden besser zu verstehen oder einen wichtigen geschäftlichen Schritt zu machen, Ihre Schlussfolgerungen sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen.

Die gute Nachricht? Sie müssen nicht alles manuell angehen. Vom Einrichten intelligenter Umfragen mit Logikprüfungen und Validierungen bis hin zum Bereinigen von Antworten mit Filtern und Exporten – Tools wie QuestionPro machen den gesamten Data Cleansing Prozess einfacher und zuverlässiger. Wenn Sie Ihre Umfrage mit Bedacht erstellen und sich die Zeit nehmen, Ihre Daten ordnungsgemäß zu bereinigen, schaffen Sie die Voraussetzungen für vertrauenswürdige Ergebnisse und bessere Resultate.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)