KD-Seminar

Finance Daten:

• finance_data_pipeline.py lässt den Download und Aggregation ausführen
• Daten werden in Ordner finance_data/data/ gespeichert

ER Daten:

• Feature Liste werden in feature_generation.py für einen definierten Zeitraum (startDate,endDate) erzeugt
• Daten je Zeitraum werden in Ordner er_data/data gespeichert
• features_aggregation.py ausführen um alle Zeiträume zusammenzuführen und in einem DF zu speichern

data_aggregation.py:

• Holt sich die Daten von ER und Finance und führt beide zusammen in df
• Speichert ab in final_data/