Treffer: Datenanalyse für Bibliothekar*innen mit dem DNBLab

Einfache Datenanalysen sind eine hilfreiche Möglichkeit, die eigenen Daten und Bestände nach bestimmten Fragestellungen hin auszuwerten, Übersichten zu gewinnen sowie um Fehler oder Inkonsistenzen aufzudecken. Der Workshop zur Datenanalyse für Bibliothekar*innen mit dem DNBLab bietet daher eine kurze Einführung in das Thema und sammelt zu Beginn konkrete Anliegen und Anwendungsfälle der Teilnehmer*innen, die diesen in ihrem Arbeitsalltag bereits begegnet sind. In einem ersten Hands-On-Teil folgt dann zunächst eine gemeinsame exemplarische Aufbereitung und Analyse eines Datensets auf eine anschauliche Fragestellung hin. Hierfür wird die Programmiersprache Python in einer JupyterLab-Umgebung genutzt. In einem zweiten Teil werden den Teilnehmer*innen dann verschiedene kleinere Skripte zur Verfügung gestellt, anhand derer sie in Kombination mit dem zuvor erworbenen Wissen allein oder in Kleingruppen eine Analyse auf eine von ihnen gewählte Fragestellung hin selbst ausprobieren können. Hierzu stehen die folgenden Analysemöglichkeiten zur Verfügung, aus denen jeweils eine gewählt werden kann: Datenanalysen nach Publikationsjahr, Titel oder Personen, Analyse eines frei gewählten Datenfeldes oder die Erstellung einer einfachen Visualisierung. Fortgeschrittene Teilnehmer*innen können in diesem Teil auch bereits mehrere Analysen ausprobieren. Abschließend werden die Ergebnisse und Erkenntnisse der Teilnehmer*innen im Plenum gesammelt und in einer kurzen Abschlussdiskussion können Fragen, Herausforderungen und Anregungen thematisiert werden. Der Fokus des Workshops liegt auf Metadaten im MARC21-xml-Format, die Anwendungsfälle und Skripte lassen sich aber auch bspw. auf PICAplus-xml oder DublinCore anpassen. Rudimentäre Programmierkenntnisse oder erste Erfahrungen mit der Programmiersprache Python werden empfohlen, sind aber nicht zwingende Voraussetzung für die Teilnahme.