# Sprint: Dateneinblicke

## Ziel

Neue Einblicke aus den IoTNumb3rs Daten gewinnen

## Messbare Resultate

* Jeder Nutzer erfasst 25 neue Infografiken.
* Am Ende des Sprints sind insgesamt, d.h. über alle Nutzer zusammen, mindestens 100 neue Datensätze hinzugekommen.
* Am Ende des Sprints ist die [Datenqualität](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/iotdata/dq.md) >95%
* Die im Sprint [Datenqualitätsoffensive](sprint-datenqualitaetsoffensive) erstellten Leistungsstatistiken sind mit neuen Daten des Sprints fortgeschrieben.
* Die im Sprint [Datenqualitätsoffensive](sprint-datenqualitaetsoffensive) erstellten Boxplot Diagramme erhalten ein Update mit neuen IoTNumb3rs Daten.
* Es sind 4 neue Klassen von Boxplot-Diagramme erstellt, die in die Daten reinbohren, sog. Drill-Down.
* Es sind 2 neue Diagramme zur Erfüllung von Prognosen und zum Prognosehorizont erstellt.
* Für jeder Nutzer gibt es am Sprintende 1 Excelfile und 1 PDF File, in dem alle Diagramme enthalten sind.&#x20;
* Die Files sind benannt gemäß des [Namenschemas](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/master/Diagramme/README.md)
* Die Files liegen auf Github unter [https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/tree/master/Diagramme](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/tree/master/Diagramme)&#x20;

#### Sprintdauer

Start: 19.12.2018\
Ende: 08.01.2019

#### Fortschrittsverfolgung

Datenerfassung: [stats.csv](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/iotdata/stats.csv)\
Datenqualität: [dq.md](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/iotdata/dq.md)

### Vorgehen

### Hinweise zur Anfertigung von Diagrammen

* Ein Tabellenblatt (Reiter in Excel) enthält nur ein Diagramm.
* Ein Tabellenblatt beginnt immer mit einer Überschrift, die beschreibt, welches Diagramm zu sehen ist. Die Beschreibung aus dem Sprint kann verwendet werden.
* Der Reiter in Excel hat auch einen passenden Namen. Generische Namen wie "Tabelle 1" sind nicht zulässig-
* Alle Diagramme sind ordentlich zu beschriften, d.h. alle Achsenbezeichnung müssen vorhanden sein

#### Leistungsstatistiken

Im Sprint ["Datenqualitätsoffensive"](sprint-datenqualitaetsoffensive) wurden bereits Leistungsstatistiken erstellt. Im aktuellen Sprint soll die Daten fortgeschrieben werden.

Jeder Nutzer erfasst seine Projektleistung (optional: von allen Nutzern)

* Anzahl der erfassten Infografiken über die Zeit; Datenquelle: [stats.csv](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/iotdata/stats.csv)
* Qualitätsindikator über die Zeit; Datenquelle: [dq.md](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/iotdata/dq.md), [#random channel Slack](https://iotnumb3rs.slack.com/)

#### Boxplot-Diagramme

Im Sprint ["Datenqualitätsoffensive"](sprint-datenqualitaetsoffensive) wurden bereits Boxplot-Diagramme erstellen. Mit den neuen zur Verfügung gestellten IoTNumb3rs Daten erfahren diese Diagramme ein Update.

Datenquelle: [Datenfile aus Slack](https://iotnumb3rs.slack.com/files/UCJ01E3DZ/FEXJF7SH1/combined_19_02_2018.csv)

#### Drill-Down Boxplot-Diagramme

Hineinbohren oder Drill-Down in Daten bedeutet, dass aggregierte Merkmale auf detaillierte Werte, aus denen sie zusammengesetzt sind, heruntergebrochen werden. Es verhält sich wie ein „Hereinzoomen“ in die Daten.

Beispiel: Drill-Down erlaubt es, Daten wie die verschiedenen Geräteanzahlen für Prognosejahre detaillierter bzgl. den Autoren zu unterscheiden.

Die folgenden Boxplot-Diagramme sollen erstellt werden:

Drill-Down: device\_count auf authorship\_class

* für jede Ausprägung des Attributs authorship\_class, also Blogger, Consultant, etc., soll jeweils 1 Boxplot-Diagramm erstellt werden
* x-Achse: prognosis\_year
* y-Achse: device\_count

Drill-Down: market\_volume auf authorship\_class

* für jede Ausprägung des Attributs authorship\_class, also Blogger, Consultant, etc., soll jeweils 1 Boxplot-Diagramm erstellt werden
* x-Achse: prognosis\_year
* y-Achse: market\_volume

Drill-Down: device\_count auf device\_class

* Fassen Sie die Ausprägungen des Attributs device\_class auf höchsten 5 verschiedene Ausprägungen zusammen
* Für jede der neuen Ausprägungen, soll jeweils 1 Boxplot-Diagramm erstellt werden
* x-Achse: prognosis\_year
* y-Achse: device\_count

Drill-Down: market\_volume auf market\_class

* Fassen Sie die Ausprägungen des Attributs market\_class auf höchsten 5 verschiedene Ausprägungen zusammen
* Für jede der neuen Ausprägungen, soll jeweils 1 Boxplot-Diagramm erstellt werden
* x-Achse: prognosis\_year
* y-Achse: market\_volume

#### Prognoseerfüllung und Prognosehorizont

Jeder Teilnehmer soll 2 neue Diagramme erstellen, die die Prognoseerfüllung für das Attribut device\_count und die Entwicklung der Prognose des Attributs device\_count in Abhängigkeit von Prognosehorizont darstellen.

**Prognoseerfüllung:** Differenz zwischen realer device\_count und prognostiziertem device\_count

Dabei sind

* realer device\_count: device\_count für prognosis\_year, wenn prognosis\_year < publication\_year
* prognostizierter device\_count: device\_count für prognosis\_year, wenn prognosis\_year > publication\_year
* Prognoseerfüllung: Differenz, sie kann für den selben Wert von prognosis\_year brechnet werden
* Berechnen Sie Werte der Prognoseerfüllung für verschiedene Werte des Attributs prognosis\_year
* Erstellen Sie ein Boxplot-Diagramm
* x-Achse: prognosis\_year
* y-Achse: Abweichung device\_count

**Prognosehorizont:** Zeitspanne zwischen prognosis\_year und publication\_year

* Fassen Sie die Werte des Attributes device\_count verschiedener Prognosehorizonte zusammen
* Erstellen Sie ein Boxplot-Diagramm
* x-Achse: Prognosehorizont
* y-Achse: device\_count

## Evaluation

Am Ende des Sprints werden die erfassten Daten analysiert und mit dem Stand vom Startdatum verglichen. Dabei werden die geforderten Resultat wie folgt gemessen

Messgröße `Total data rows`: Alle Datensätze eines Nutzers\
Messgröße `Distinct infographics`: verschiedene Infografiken eines Users\
Messgröße `Datenqualität Q`: Qualitätsindikator aus [dq.md](https://github.com/cdeck3r/IoTNumb3rs/blob/iotdata/dq.md)

### Stand 19.12.2018

| User           | Total data rows | Distinct infographics | Datenqualität Q |
| -------------- | :-------------: | :-------------------: | :-------------: |
| JinlinHolic    |       356       |          115          |       1.0       |
| MariaMarg      |       311       |           98          |       1.0       |
| marielledemuth |       326       |          115          |       1.0       |
| Pattoho        |       529       |          108          |       1.0       |
| **Summe**      |     **1522**    |        **436**        |                 |

### Stand nach Sprintende am 09.01.2018

| User           | Total data rows | Distinct infographics | Datenqualität Q |
| -------------- | :-------------: | :-------------------: | :-------------: |
| JinlinHolic    |       418       |          139          |       1.0       |
| MariaMarg      |       357       |          122          |       1.0       |
| marielledemuth |       431       |          142          |       1.0       |
| Pattoho        |       617       |          133          |  0.995137763371 |
| **Summe**      |     **1823**    |        **536**        |                 |

### Erfüllung der zu Beginn aufgestellten messbaren Resultate

| User           | zusätzliche verschiedene (=distinct) infographics |
| -------------- | ------------------------------------------------- |
| JinlinHolic    | 24                                                |
| MariaMarg      | 24                                                |
| marielledemuth | 27                                                |
| Pattoho        | 25                                                |
