Datenaufbereitung

Fehlende Werte sauber behandeln

Definieren Sie frei, welche Codes als fehlende Werte gelten, und schließen Sie sie pro Kategorie aus – so bleiben Ihre Basen ehrlich, ohne den Rohdatensatz anzufassen.

Tabelle mit bereinigter Basis in DataLion

DataLion behandelt fehlende Werte direkt am Datensatz: Sie legen frei fest, welche Codes als Missing Values gelten, und schließen leere oder NULL-Werte gezielt aus – und zwar pro Kategorie statt global. So bleiben Basen korrekt, ohne dass Sie den Rohdatensatz anfassen müssen.

  • 🇩🇪 Made in Munich
  • DSGVO-konform
  • AV-Vertrag inklusive
  • Hosting in Deutschland
  • 🌐 Oberfläche auf DE, EN, FR & NL

Marktforschung, Insights & Medien vertrauen DataLion

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  • Mediengruppe RTL Deutschland
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  • 50+ interaktive Charttypen
  • 20+ statistische Verfahren
  • SPSS · Excel · CSV Import ohne Datenverlust
  • ISO 27001 zertifizierte Rechenzentren (DE)

Fehlende Werte frei definieren

Was zählt als fehlender Wert? Das entscheiden Sie. In DataLion legen Sie frei fest, welche Codes als Missing Values behandelt werden – etwa „weiß nicht“, „keine Angabe“ oder projektspezifische Sondercodes.

So passt die Definition genau zu Ihrem Fragebogen, statt einer starren Vorgabe zu folgen.

  • Codes frei als fehlende Werte definieren
  • Sondercodes wie „weiß nicht“ sauber abbilden
  • Definition passend zum Fragebogen statt fester Vorgabe
Definition fehlender Werte in DataLion

Leere und NULL-Werte ausschließen

DataLion schließt leere und NULL-Werte gezielt aus, sodass sie Ihre Auswertung nicht verzerren. Sie steuern, was in die Basis einfließt – und was nicht.

Das hält Prozentwerte und Mittelwerte sauber, ohne dass Sie Datensätze löschen oder umkopieren müssen.

  • Leere und NULL-Werte gezielt ausschließen
  • Prozent- und Mittelwerte bleiben unverzerrt
  • Keine Löschung oder Umkopie von Datensätzen

Ausschlüsse pro Kategorie

Der entscheidende Unterschied: Ausschlüsse gelten pro Kategorie statt global. Sie entfernen einen fehlenden Wert genau dort, wo er stört – ohne ihn aus jeder anderen Auswertung zu kippen.

So bleiben Basen ehrlich und jede Frage behält ihre korrekte Grundgesamtheit – direkt am Datensatz, ohne Umweg über SPSS oder Excel.

  • Ausschlüsse pro Kategorie statt global
  • Jede Frage behält ihre korrekte Basis
  • Alles am Datensatz – ohne Export
Kategorienweise bereinigte Verteilung in DataLion

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Top bewertet

4,5 von 5 Sternen auf G2 und OMR Reviews

Was Nutzer über DataLion sagen

  • Sehr professionelles Unternehmen, das auf die Kundenbedürfnisse eingeht – mit großartiger Software und großartigem Service.
    Generoso M. CRM-Analyst · Automobilindustrie via G2
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Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
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Anleitungen im Hilfecenter

Häufige Fragen zu fehlenden Werten

Wie behandelt DataLion fehlende Werte?
Sie definieren frei, welche Codes als fehlende Werte gelten, und schließen leere oder NULL-Werte gezielt aus – pro Kategorie statt global. So bleiben Basen korrekt, ohne den Rohdatensatz zu verändern.
Kann ich selbst festlegen, was als Missing gilt?
Ja. Sie legen frei fest, welche Codes als Missing Values behandelt werden – etwa „weiß nicht“ oder projektspezifische Sondercodes – passend zu Ihrem Fragebogen statt nach fester Vorgabe.
Gelten Ausschlüsse für den ganzen Datensatz?
Nein. Ausschlüsse gelten pro Kategorie statt global. Sie entfernen einen fehlenden Wert genau dort, wo er stört, ohne ihn aus jeder anderen Auswertung zu kippen – so behält jede Frage ihre korrekte Basis.
Muss ich dafür den Rohdatensatz ändern?
Nein. Die Behandlung fehlender Werte passiert direkt am Datensatz in DataLion, ohne dass Sie Datensätze löschen, umkopieren oder nach SPSS exportieren.

Halten Sie Ihre Basen ehrlich

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