run_timing_analysis/readme_md
2026-03-03 11:21:16 +00:00

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# 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.