Fehlende Werte sauber behandeln
Definiere frei, welche Codes als fehlende Werte gelten, und schließe sie pro Kategorie aus – so bleiben deine Basen ehrlich, ohne den Rohdatensatz anzufassen.
DataLion behandelt fehlende Werte direkt am Datensatz: Du legst frei fest, welche Codes als Missing Values gelten, und schließt leere oder NULL-Werte gezielt aus – und zwar pro Kategorie statt global. So bleiben Basen korrekt, ohne dass du den Rohdatensatz anfassen musst.
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Marktforschung, Insights & Medien vertrauen DataLion
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Fehlende Werte frei definieren
Was zählt als fehlender Wert? Das entscheidest du. In DataLion legst du frei fest, welche Codes als Missing Values behandelt werden – etwa „weiß nicht“, „keine Angabe“ oder projektspezifische Sondercodes.
So passt die Definition genau zu deinem 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
Leere und NULL-Werte ausschließen
DataLion schließt leere und NULL-Werte gezielt aus, sodass sie deine Auswertung nicht verzerren. Du steuerst, was in die Basis einfließt – und was nicht.
Das hält Prozentwerte und Mittelwerte sauber, ohne dass du Datensätze löschen oder umkopieren musst.
- 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. Du entfernst 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
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Was Nutzer über DataLion sagen
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Sehr professionelles Unternehmen, das auf die Kundenbedürfnisse eingeht – mit großartiger Software und großartigem Service.
Generoso M. CRM-Analyst · Automobilindustrie via G2 -
Die Ansprechpartner bei DataLion sind sehr engagiert. Bei Problemen kann man sich auf Hilfe verlassen. DataLion reagiert schnell auf Wünsche nach neuen Funktionen.
Robert Q. Geschäftsführer via G2 -
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Weiter in der Datenaufbereitung
Anleitungen im Hilfecenter
Häufige Fragen zu fehlenden Werten
Wie behandelt DataLion fehlende Werte?
Kann ich selbst festlegen, was als Missing gilt?
Gelten Ausschlüsse für den ganzen Datensatz?
Muss ich dafür den Rohdatensatz ändern?
Halte deine Basen ehrlich
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