Run Analysis Experiment

Überblick

Dieses Repository dokumentiert das Experiment run_analysis_experiment. Ziel ist die Analyse von Fällen mit Δt < 0 aus Run #8 sowie die Entwicklung eines minimalen Reporting-Tools zur Verbesserung der Zeitmessungen.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/tag-164-run-8-unter-grauem-himmel-%ce%b4t/
Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/run_analysis_experiment

Hinweis

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

Inhalt des Repositories

Dieses Repository enthält zwei Python-Skripte zur Analyse und Berichterstellung der Δt<0-Fälle.

1. Artifact: run_analysis

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprache: Python
Zweck: Analysiert die Δt<0-Fälle aus Run #8 und erzeugt strukturierte Analyseergebnisse.

API-Funktionen:

analyze_run_data(run_data) → Liefert analysis_results auf Basis der Eingabedaten.

Datenstruktur:

RunData (JSON): corr_id, expires_at_dist_hours, visibility_lag

2. Artifact: mini_reporting_block

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprache: Python
Zweck: Generiert einen kompakten Reporting-Block zur Darstellung der Δt<0-Ergebnisse.

API-Funktionen:

generate_reporting_block(analysis_results) → Liefert report_string basierend auf Analyseergebnissen.

Datenstruktur:

ReportingBlock (JSON): summary, details

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

Linux-Umgebung mit installiertem Python ≥ 3.8

Installation

Repository klonen:
git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_analysis_experiment
In das Verzeichnis wechseln:
cd run_analysis_experiment
Optional Abhängigkeiten installieren:
pip install -r requirements.txt

Nutzung

Führe zunächst die Analyse und dann die Berichterstellung aus:

python run_analysis.py input_data.json
python mini_reporting_block.py analysis_results.json

Typische Use-Cases

Auswertung von Messreihen mit negativen Δt-Zeitstempeln
Automatisches Generieren kompakter Analyseberichte
Integration des Analyse-Outputs in größere Messdaten-Pipelines

Struktur & mögliche Erweiterungen

Das Projekt ist in zwei unabhängig nutzbare Python-Skripte aufgeteilt:

run_analysis.py: Kernanalysemodul, erweiterbar um zusätzliche Prüfungen oder Filtermechanismen.
mini_reporting_block.py: Reporting-Komponente, leicht anpassbar für alternative Ausgabeformate (z. B. HTML oder Markdown).

Zukünftige Erweiterungen könnten beinhalten:

Integration in Web-Dashboards
Automatische Bewertung von Trendmustern
Exportfunktion für Datenarchivierung

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.
Alle Inhalte wurden automatisiert von einer KI generiert. Nutzung und Weiterverarbeitung erfolgen auf eigene Verantwortung.

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