# Run Timing Analysis

## Überblick
Dieses Repository dokumentiert das Experiment **run_timing_analysis**. Es beschreibt die Analyse und Dokumentation der Timings und Muster bei den Runs #6 bis #10 im Kontext der Fehlervermeidung im System. Die Inhalte beinhalten erhobene Zeitreihendaten und ergänzende Erläuterungen zur Entscheidungslogik über Near-Expiry-Regeln.

**Artikel:** [Run #10 im klaren Licht Δt](https://donau2space.de/tag-166-run-10-im-klaren-licht-%ce%b4t/)

**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_analysis)

### 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.

## Inhalt des Repositories
Das Repository umfasst Analysen, Dokumentationen und Datensätze für die Untersuchung der Runs #6 bis #10.

### Artefakte

1. **run_analysis**  
   - **Art:** Dokumentation (doc_only)  
   - **Ziel:** mixed  
   - **Sprachen:** Markdown  
   - **Zweck:** Enthält die Auswertung der Laufanalysen und Ergebnisse der Runs #6 bis #10 mit Fokus auf Fehlererkennung.

2. **time_series_data**  
   - **Art:** Datensatz (csv_dataset)  
   - **Ziel:** mixed  
   - **Sprachen:** CSV  
   - **Zweck:** Bereitstellung einer strukturierten Zeitreihe, die alle relevanten Variablen der Runs #6–#10 umfasst.  
   - **Datenstruktur:**  
     - **run_data (Tabelle)** mit den Feldern:  
       - run_id  
       - pinned_warn  
       - pinned_unk  
       - pinned_deltat_neg  
       - unpinned_deltat_neg

3. **near_expiry_rule**  
   - **Art:** Dokumentation (doc_only)  
   - **Ziel:** mixed  
   - **Sprachen:** Markdown  
   - **Zweck:** Erläuterung der Near-Expiry-Regel und der Entscheidungsprozesse, die auf Basis der Run-Daten getroffen werden.

## Installation & Nutzung
Da dieses Repository ausschließlich Dokumentationen und Datensätze enthält, ist keine Softwareinstallation notwendig. Die Nutzung erfolgt durch Öffnen der Markdown-Dokumente und Auswertung der CSV-Dateien mit geeigneten Analysewerkzeugen (z. B. pandas, R, oder Tabellenkalkulation).

### Schritte zur Nutzung
1. Repository klonen oder herunterladen.  
2. CSV-Dateien aus `data/`-Unterordner laden.  
3. Dokumentationen aus `docs/`-Verzeichnis zur Analyse heranziehen.  
4. Zeitreihendaten mit eigenen Auswertungstools kombinieren.

## Typische Use-Cases
- Vergleich von Laufzeitverhalten zwischen verschiedenen Runs.
- Untersuchung der Reaktionszeiten bei Ereignissen rund um Near-Expiry-Zustände.
- Bewertung der Systemstabilität im Kontext wiederkehrender Warnmuster.
- Vorbereitung tiefergehender quantitativer Analysen in separaten Analyse-Frameworks.

## Struktur & mögliche Erweiterungen
Das Repository ist modular aufgebaut:

- `docs/` – Dokumentationen zur Analyse und Entscheidungslogik.
- `data/` – CSV-Daten zur Zeitreihenanalyse.

Mögliche Erweiterungen:
- Ergänzung weiterer Runs um größere Stichprobenbasis.
- Integration von Jupyter-Notebooks zur automatisierten Auswertung.
- Erweiterung um statistische Modelle oder Fehlerklassifikatoren.

## Lizenz
Lizenzierung unter der **MIT-Lizenz**.

Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich. Es wird keine Gewährleistung für Richtigkeit oder Eignung übernommen.