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Kowalski, Tobias, 2023, "Referenzimplementierung einer Sensordatenpipeline (Praxisprojekt)", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/1S4GVU, Root, V1
Quellcode und Beispieldaten einer Pipeline zur Vorverarbeitung von IoT-Sensordaten, entstanden in einem studentischen Praxisprojekt. Die Pipeline liest Rohmesswerte aus CSV, erkennt Ausreißer, aggregiert auf Stundenwerte und schreibt das Ergebnis zurück. Enthält keine produktionsrelevanten Zugangsdaten. |
PNG Image - 9.6 KB -
MD5: 01bb8a5102883df96a93834333763493
Verarbeitungsstufen der Pipeline. |
Comma Separated Values - 6.4 KB -
MD5: 82ec8101b6067bdd5be71d4f18593904
Kurzer Beispielauszug für den Testlauf. |
Python Source Code - 1.3 KB -
MD5: ef2bdb8cde86490b4c0dbdfbfc5bccaa
Einlesen, Ausreißererkennung, Aggregation. |
Markdown Text - 750 B -
MD5: 052a914361d6f2871c61236212608508
Aufbau, Installation, Beispielaufruf. |
Groth, Marcus, 2024, "Auswertungsskripte zur Befragung digitaler Lernangebote 2023/24", https://doi.org/10.83693/DAPU-TEST.NRW/ZHZJCU, Root, V1
Begleitende Auswertungsskripte zum Datensatz der Befragung zur Nutzung digitaler Lernangebote. Die Skripte rechnen die deskriptiven Statistiken, prüfen die Skalenreliabilität und erzeugen sämtliche Abbildungen des Abschlussberichts. Ausführbar gegen die veröffentlichte CSV-Datei ohne weitere Anpassungen. |
R Syntax - 1.0 KB -
MD5: 92bdfa0fd1e6e097060200c9f5af2f56
Einlesen, Rekodierung, Missing-Behandlung. |
R Syntax - 1.0 KB -
MD5: feec7d2c2644b9abe8c0d983a5d033c8
Häufigkeiten, Kreuztabellen, Abbildungen. |
Markdown Text - 750 B -
MD5: 052a914361d6f2871c61236212608508
Abhängigkeiten, Reihenfolge der Skripte, erwartete Ausgaben. |
PNG Image - 3.7 KB -
MD5: 0dea3a30fe9ca1e2b98e706c398e3767
Vorschaubild (rein dekorativ). |
