Aufgaben zur Datenanalyse

In diesem Repo finden sich Aufgaben, bei denen es darum geht, Funktionen zu schreiben, die für die Analyse von Daten nützlich sind.

Struktur der Packages in diesem Repo

Die Aufgaben sind in verschiedenen Packages organisiert:

Package intlists

Generische Funktionen zum Umgang mit Listen von int-Werten. Z.B. Bestimmung von Listeneigenschaften wie kleinster Wert oder Wertebereich.

Package testseries

Funktionen zum Umgang mit Testreihen.

Eine Testreihe ist eine Liste von Messergebnissen, hier int-Werte. Das Package enthält Funktionen zum Umgang mit Testreihen, z.B. zur Bestimmung von absoluten und relativen Häufigkeiten oder Kennwerten wie Median und Mittelwert. Die Funktionen aus dem Package intlists werden hier verwendet.

Package dice

Enthält Funktionen zur Simulation von Würfelwürfen.

Insbesondere liefert die Funktion RollMany eine Liste von Würfelergebnissen. Dies ist eine einfache Testreihe, die mit dem Package testseries analysiert werden kann.

Package dice_main

Enthält ein Programm mit main-Funktion, das die Funktionen aus dice und testseries verwendet.

Hier wird der Benutzer gefragt, wie viele Würfelwürfe mit wie vielen Würfeln durchgeführt werden sollen. Die Ergebnisse werden dann mit den Funktionen aus testseries analysiert und ausgegeben.

Hinweise zur Bearbeitung der Aufgaben

Geeignete Start-Aufgaben

Für den Anfang sind die Aufgaben in intlists und dice geeignet.

Das Package intlists hat gar keine Voraussetzungen. Die Funktionen hier sind mit Schleifen und Listen zu lösen und können als Wiederholung der Grundlagen dienen.

Das Package dice verwendet Funktionen aus math.rand, hat ansonsten aber auch keine weiteren Voraussetzungen. Auch dieses Kapitel ist daher ein guter Einstieg, wobei man sich kurz mit der Dokumentation von math.rand vertraut machen sollte.

Fortgeschrittene Aufgaben

Die Aufgaben in testseries und dice_main sind etwas fortgeschrittener.

Um die Funktionen in testseries`zu lösen, sollte man die Funktionen aus `intlists verwenden. Diese müssen daher implementiert und ihre Verwendung verstanden werden. Wer direkt mit diesen Funktionen anfangen will, kann sich die Lösungen zu intlists in die Datei intlists/intlists.go kopieren.

Die Aufgaben in dice_main erfordern die Funktionen aus dice und testseries. Daher sollten diese bereits gelöst sein oder ebenfalls die Lösungen kopiert werden. Die Aufgaben in dice_main sind nicht sehr kompliziert, wenn man die Verwendung der anderen Packages verstanden hat. Es geht dann i.W. darum, den Benutzer nach Eingaben zu fragen und die anderen Funktionen darauf anzuwenden.

Mögliche Erweiterungen

Die Aufgaben in diesem Repo sind nur ein Anfang. Sie stellen dar, wie ein Datenanalyse-Package grundsätzlich aufgebaut sein kann und bieten einige Basisfunktionen. Wer hier weiter üben möchte, kann z.B. folgende Erweiterungen implementieren:

Berechnen weiterer Kennwerte

In testseries könnten noch viele weitere Kennwerte berechnet. Z.B. die Varianz, die Standardabweichung, Terzile, Quartile, Quintile etc.

Bessere Darstellung von Histogrammen

Im Moment wird die absolute Häufigkeit im Histogramm einfach direkt in Form von Sternen ausgegeben. Bei sehr großen Werten ist das nicht mehr sinnvoll, da die Ausgabe dann zu breit für den Bildschirm wird. Stattdessen könnte man z.B. eine Kompression des Bildes vornehmen, also die Anzahl der Sterne durch einen Faktor teilen, damit die Ausgabe immer auf den Bildschirm passt.

Einlesen von Daten aus Textdateien

Anstelle der Zufallszahlen aus den Würfelexperimenten können die Daten auch aus Textdateien, z.B. im CSV-Format gelesen werden. Hierzu ist es sinnvoll, ein neues Package csv zu erstellen, das Funktionen zum Einlesen von CSV-Dateien enthält, die ihre Ergebnisse als int-Liste zurückgeben.

Analyse von float64-Werten

Die gleichen Funktionen wie in intlists und testseries können auch für float64-Werte geschrieben werden. Dies bedeutet zunächst nur eine Aufdoppelung des Codes für verschiedene Typen. Um diesen doppelten Code zu vermeiden, sind Interfaces oder Generics hilfreich.