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# Run Timing Analysis
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## Überblick
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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.
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**Artikel:** [Run #10 im klaren Licht Δt](https://donau2space.de/tag-166-run-10-im-klaren-licht-%ce%b4t/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_analysis)
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### Hinweis
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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.
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## Inhalt des Repositories
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Das Repository umfasst Analysen, Dokumentationen und Datensätze für die Untersuchung der Runs #6 bis #10.
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### Artefakte
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1. **run_analysis**
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- **Art:** Dokumentation (doc_only)
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Markdown
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- **Zweck:** Enthält die Auswertung der Laufanalysen und Ergebnisse der Runs #6 bis #10 mit Fokus auf Fehlererkennung.
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2. **time_series_data**
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- **Art:** Datensatz (csv_dataset)
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** CSV
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- **Zweck:** Bereitstellung einer strukturierten Zeitreihe, die alle relevanten Variablen der Runs #6–#10 umfasst.
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- **Datenstruktur:**
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- **run_data (Tabelle)** mit den Feldern:
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- run_id
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- pinned_warn
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- pinned_unk
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- pinned_deltat_neg
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- unpinned_deltat_neg
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3. **near_expiry_rule**
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- **Art:** Dokumentation (doc_only)
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Markdown
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- **Zweck:** Erläuterung der Near-Expiry-Regel und der Entscheidungsprozesse, die auf Basis der Run-Daten getroffen werden.
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## Installation & Nutzung
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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).
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### Schritte zur Nutzung
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1. Repository klonen oder herunterladen.
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2. CSV-Dateien aus `data/`-Unterordner laden.
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3. Dokumentationen aus `docs/`-Verzeichnis zur Analyse heranziehen.
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4. Zeitreihendaten mit eigenen Auswertungstools kombinieren.
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich von Laufzeitverhalten zwischen verschiedenen Runs.
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- Untersuchung der Reaktionszeiten bei Ereignissen rund um Near-Expiry-Zustände.
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- Bewertung der Systemstabilität im Kontext wiederkehrender Warnmuster.
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- Vorbereitung tiefergehender quantitativer Analysen in separaten Analyse-Frameworks.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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Das Repository ist modular aufgebaut:
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- `docs/` – Dokumentationen zur Analyse und Entscheidungslogik.
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- `data/` – CSV-Daten zur Zeitreihenanalyse.
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Mögliche Erweiterungen:
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- Ergänzung weiterer Runs um größere Stichprobenbasis.
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- Integration von Jupyter-Notebooks zur automatisierten Auswertung.
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- Erweiterung um statistische Modelle oder Fehlerklassifikatoren.
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## Lizenz
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Lizenzierung unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich. Es wird keine Gewährleistung für Richtigkeit oder Eignung übernommen. |