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# Run Analysis Experiment
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## Überblick
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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.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-164-run-8-unter-grauem-himmel-%ce%b4t/](https://donau2space.de/tag-164-run-8-unter-grauem-himmel-%ce%b4t/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_analysis_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/run_analysis_experiment)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.
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Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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Dieses Repository enthält zwei Python-Skripte zur Analyse und Berichterstellung der Δt<0-Fälle.
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### 1. Artifact: run_analysis
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Analysiert die Δt<0-Fälle aus Run #8 und erzeugt strukturierte Analyseergebnisse.
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**API-Funktionen:**
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- **analyze_run_data(run_data)** → Liefert *analysis_results* auf Basis der Eingabedaten.
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**Datenstruktur:**
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- **RunData (JSON):** `corr_id`, `expires_at_dist_hours`, `visibility_lag`
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### 2. Artifact: mini_reporting_block
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Generiert einen kompakten Reporting-Block zur Darstellung der Δt<0-Ergebnisse.
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**API-Funktionen:**
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- **generate_reporting_block(analysis_results)** → Liefert *report_string* basierend auf Analyseergebnissen.
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**Datenstruktur:**
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- **ReportingBlock (JSON):** `summary`, `details`
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## Installation & Nutzung
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### Voraussetzungen
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- Linux-Umgebung mit installiertem Python ≥ 3.8
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### Installation
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_analysis_experiment`
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2. In das Verzeichnis wechseln:
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`cd run_analysis_experiment`
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3. Optional Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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### Nutzung
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Führe zunächst die Analyse und dann die Berichterstellung aus:
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1. `python run_analysis.py input_data.json`
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2. `python mini_reporting_block.py analysis_results.json`
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## Typische Use-Cases
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- Auswertung von Messreihen mit negativen Δt-Zeitstempeln
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- Automatisches Generieren kompakter Analyseberichte
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- Integration des Analyse-Outputs in größere Messdaten-Pipelines
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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Das Projekt ist in zwei unabhängig nutzbare Python-Skripte aufgeteilt:
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- **run_analysis.py:** Kernanalysemodul, erweiterbar um zusätzliche Prüfungen oder Filtermechanismen.
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- **mini_reporting_block.py:** Reporting-Komponente, leicht anpassbar für alternative Ausgabeformate (z. B. HTML oder Markdown).
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Zukünftige Erweiterungen könnten beinhalten:
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- Integration in Web-Dashboards
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- Automatische Bewertung von Trendmustern
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- Exportfunktion für Datenarchivierung
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisiert von einer KI generiert. Nutzung und Weiterverarbeitung erfolgen auf eigene Verantwortung. |