Near Expiry Unpinned Analysis

Überblick

Dieses Projekt („near_expiry_unpinned_analysis“) untersucht die Δt<0-Problematik in Near-Expiry-Unpinned-Szenarien unter Verwendung von Datenanalyse und Visualisierung. Der Schwerpunkt liegt auf der Erfassung, Analyse und Darstellung von Messwerten aus experimentellen Zeitreihen zur Identifizierung von Ereignissen mit negativer Zeitdifferenz.

Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert.
Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko.
Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

Projektartikel auf donau2space.de
Git Repository

Inhalt des Repositories

Dieses Repository enthält drei Hauptkomponenten zur Datenerfassung, Analyse und Visualisierung.

1. data_analysis

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprachen: Python
Zweck: Analyse von Δt<0-Fällen in Near-Expiry-Unpinned-Szenarien zur Ableitung statistischer Zusammenhänge.

API-Funktionen:

analyze_data(data) → Liefert ein Analyseergebnisobjekt (analysis_result).

Datenstruktur:

result_summary (JSON) mit Feldern: near_expiry_count, fresh_count, warn_rate

2. data_logging

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprachen: Python
Zweck: Protokolliert Messdaten mit Δt<0-Ereignissen und exportiert Ergebnisse als CSV-Datei.

API-Funktionen:

log_data(data, filename) → Gibt Status der Schreiboperation zurück.

Datenstruktur:

log_entry (JSON) mit Feldern: timestamp, value, status

3. visualization_tool

Art: web_ui
Ziel: Web
Sprachen: HTML, CSS, JavaScript
Zweck: Darstellung der Analyseergebnisse als interaktive Charts und Tabellen.

Routen:

GET /results → Lädt Analyseergebnisse zur Anzeige.

UI-/Frontend-Komponenten:

CSS-Komponente: results_table
JS-Modul: chart_library

Installation & Nutzung

Python-Komponenten

Python 3.10 oder höher installieren.
Benötigte Pakete installieren:
- pip install -r requirements.txt
Skripte ausführen:
- python data_analysis.py input_data.json
- python data_logging.py results.csv

Webinterface

Webserver starten (lokal oder integriert).
Projektverzeichnis bereitstellen.
Browser öffnen und auf /results navigieren.

Typische Use-Cases

Vergleich verschiedener Δt-Messreihen aus Near-Expiry-Experimenten.
Analyse der Häufigkeit negativer Zeitdifferenzen.
Export von Ereignis-Logs für nachgelagerte Validierungen.
Webbasierte Visualisierung von Ergebnissen.

Struktur & mögliche Erweiterungen

/scripts/ – Analyse- und Logging-Skripte.
/web/ – Weboberfläche mit Darstellungslogik.
/data/ – Beispiel- und Eingabedatensätze.

Erweiterungsvorschläge:

Integration zusätzlicher Analysemetriken.
Automatisierte Datenimporter für Lab-Schnittstellen.
Erweiterung des Webfrontends um Live-Datenstreams.

Lizenz

Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.
Nutzung und Weitergabe unter Beachtung der Lizenzbedingungen.

Generierter technischer Inhalt. Nutzung auf eigenes Risiko.

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