{"id":1046744,"date":"2025-10-15T01:19:24","date_gmt":"2025-10-15T08:19:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/datenbereinigung-wie-macht-man-es-richtig-in-der-umfrageforschung\/"},"modified":"2025-10-27T01:59:23","modified_gmt":"2025-10-27T08:59:23","slug":"data-cleansing-wie-macht-man-es-richtig-in-der-umfrageforschung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/data-cleansing-wie-macht-man-es-richtig-in-der-umfrageforschung\/","title":{"rendered":"Data Cleansing: Wie macht man es richtig in der Umfrageforschung?"},"content":{"rendered":"\n

Wenn Sie einen Stapel von Umfrageantworten vor sich liegen haben, ist es spannend, dar\u00fcber nachzudenken, welche Erkenntnisse sie enthalten k\u00f6nnten. Aber warten Sie, was ist, wenn einige Antworten unvollst\u00e4ndig sind, andere keinen Sinn ergeben und einige aussehen, als ob sie von einem Roboter stammen? Bevor Sie sich auf Ihre Daten verlassen k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie sie daher gr\u00fcndlich bereinigen. <\/p>\n\n\n\n

Data Cleansing ist der entscheidende Prozess, bei dem unordentliche, unvollst\u00e4ndige oder ungenaue Antworten aufgesp\u00fcrt und korrigiert werden, damit Ihre Erkenntnisse tats\u00e4chlich zuverl\u00e4ssig sind. Stellen Sie sich das vor wie das Aufr\u00e4umen eines unordentlichen Zimmers, bevor Sie G\u00e4ste einladen. Je sauberer es ist, desto leichter finden Sie, was Sie brauchen. <\/p>\n\n\n\n

In diesem Blog zeigen wir Ihnen, wie Sie mit dem richtigen Data Cleansing einen chaotischen Stapel von Umfrageergebnissen in ein kristallklares Bild verwandeln k\u00f6nnen, das Sie tats\u00e4chlich nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n\n\n

Was ist Data Cleansing in der Umfrageforschung?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bei Data Cleansing werden fehlerhafte, unordentliche oder unvollst\u00e4ndige Daten bereinigt oder entfernt, damit sie sauber und einsatzbereit sind. So stellen Sie sicher, dass Ihre Informationen korrekt, konsistent und f\u00fcr Analysen und Entscheidungen n\u00fctzlich sind. <\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend sich Data Cleansing auf grundlegende Korrekturen wie das Korrigieren von Formaten oder das L\u00f6schen von Leerzeichen konzentriert, geht die Datenbereinigung weiter. Sie pr\u00fcft, ob die Daten tats\u00e4chlich sinnvoll sind und ob man ihnen vertrauen kann. Sie sehen nicht nur ordentlich aus, sondern sind auch logisch und genau. <\/p>\n\n\n\n

Wenn Sie Umfragedaten bereinigen, sollten Sie auf Folgendes achten:<\/p>\n\n\n\n