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288
Jupyter/Timeseries/01_Transparenzregister_Zeitdaten.ipynb
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288
Jupyter/Timeseries/01_Transparenzregister_Zeitdaten.ipynb
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25
Jupyter/Timeseries/BASF_Data.csv
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25
Jupyter/Timeseries/BASF_Data.csv
Normal file
@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
Jahr;Umsatz [Millionen €];Ebit [Millionen €];EBITDA [Millionen €]
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||||
1999;29473;;
|
||||
2000;35946;;
|
||||
2001;32500;;
|
||||
2002;32216;;
|
||||
2003;33361;;
|
||||
2004;37537;;
|
||||
2005;42745;5830;
|
||||
2006;52610;6750;
|
||||
2007;57951;7316;
|
||||
2008;62304;6463;9562
|
||||
2009;50693;3677;7388
|
||||
2010;63873;7761;11131
|
||||
2011;73497;8586;11993
|
||||
2012;72129;6742;10009
|
||||
2013;73973;7160;10432
|
||||
2014;74326;7626;11043
|
||||
2015;70449;6248;10649
|
||||
2016;57550;6275;10526
|
||||
2017;61223;7587;10765
|
||||
2018;60220;5974;8970
|
||||
2019;59316;4201;8185
|
||||
2020;59149;-191;6494
|
||||
2021;78598;7677;11355
|
||||
2022;87327;6548;10748
|
|
17
Jupyter/Timeseries/EON_Data.csv
Normal file
17
Jupyter/Timeseries/EON_Data.csv
Normal file
@ -0,0 +1,17 @@
|
||||
Jahr;Umsatz [Mill. €];EBIT [Mill. €];EBITDA [Mill. €]
|
||||
2007;66912;;
|
||||
2008;84873;;
|
||||
2009;79974;;
|
||||
2010;92863;;
|
||||
2011;112954;;
|
||||
2012;132093;7010;
|
||||
2013;119615;5640;
|
||||
2014;113095;4700;
|
||||
2015;42656;3600;
|
||||
2016;38173;3100;
|
||||
2017;37965;3100;
|
||||
2018;30084;2990;4840
|
||||
2019;41284;3220;5558
|
||||
2020;60944;3780;6905
|
||||
2021;77358;4720;7889
|
||||
2022;115660;5200;8059
|
|
19
Jupyter/Timeseries/Telekom_Data.csv
Normal file
19
Jupyter/Timeseries/Telekom_Data.csv
Normal file
@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
Jahr ;Umsatz [Mill. €];EBIT [Mill. €];EBITDA [Mill. €]
|
||||
2005;59600;7600;
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||||
2006;61300;5300;
|
||||
2007;62500;5300;
|
||||
2008;61700;7000;
|
||||
2009;64600;6000;
|
||||
2010;62420;5510;
|
||||
2011;58650;5560;
|
||||
2012;58170;-3960;
|
||||
2013;60130;4930;
|
||||
2014;62660;7250;
|
||||
2015;69230;7030;
|
||||
2016;73100;9160;
|
||||
2017;74950;9380;
|
||||
2018;75660;8000;23333
|
||||
2019;80530;9460;24731
|
||||
2020;99950;12370;35017
|
||||
2021;107610;12580;37330
|
||||
2022;114200;15410;40208
|
|
57
documentations/meeting-notes/Meeting_13-04-2023.md
Normal file
57
documentations/meeting-notes/Meeting_13-04-2023.md
Normal file
@ -0,0 +1,57 @@
|
||||
# Weekly *2*: 13.04.2023
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||||
## Teilnehmer
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||||
- Prof. Arinir
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- Tristan Nolde
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||||
- Tim Ronneburg (Protokollant)
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||||
- Philipp Horstenkamp
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||||
- Kim Mesewinkel-Risse
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||||
- Sascha Zhu
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||||
- Sebastian Zeleny
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||||
## Themen
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||||
- **Seminarthemen:**
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||||
- Themen die im Zuge der Implementierung erarbeitet werden
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||||
- Themen:
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- Textmining (Ontologien)
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||||
- Semantische Suche
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||||
- Anmeldungsformular:
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||||
- Jeder sendet das Formular selbst an Herrn Arinir
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||||
- Projektauftakt: 30.03.2023
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||||
- Enddatum: 15.02.2024
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||||
- Titel: Transparanzregister Kapitalgeselschaften
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||||
- **Vorstellung der Ergebnisse des letzten Sprints:**
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||||
- Erstellung des GitHubs Projekts
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- Anlegen eines Protokolltemplates
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||||
- Interne Meetings jeden Donnerstag
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||||
- Timeline erstellt mit Mermaid.js in Markdown (Sebastian)
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||||
- Recherche zum Datenschutz / Urheberrecht: Welche Daten aus den Datenbanken dürfen offline oder online benutzt werden. (Sascha)
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||||
- Für die eigene Forschung: 75 % der Daten dürfen genutzt werden
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||||
- 15 % Wenn es an Dritte weitergeleitet werden
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||||
- Wenn wir die Ergebnisse veröffentlichen müssen die Vorgaben der Datenbanken beachten
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||||
- Hinweis von Herrn Arinir: Das ist als Vorschungsprojekt zu sehen
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||||
- Die Ergebnisse werden nicht veröffentlicht
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||||
- nur die Vorgehensweise wird als Paper veröffentlicht
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||||
- Recherche zu Unternehmenskennzahlen (Kim)
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||||
- Hinweis: Für Tendenzanalysen sollen zeitliche Veränderungen erfasst werden (Timescale Datenbank)
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||||
- Vierteljährliche Daten reichen aus
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||||
- Recherche zu den verfügbaren Datengrundlagen (Phillip und Tristan)
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||||
- Anlegen eines Pflichtenhefts mit den Anforderungen an das Projekt (Tim)
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||||
- **Organisatorisches:**
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||||
- Es muss noch ein Projekt angelegt werden für das GitHub Repository mit einem Board zur Projektorganisation
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||||
- Im Meeting erledigt
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- **Recherche:**
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||||
- Nicht nur auf Kennzahlen eingehen, sondern auch auf die Berichterstattung eingehen
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||||
- Dazu sollen die Technologieauswahl recherchiert werden (Trendanalyse von Nachrichten, Finanztreff, Twitter etc.)
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## Abgeleitete Action Items
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| Action Item | Verantwortlicher | Deadline |
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|-------------|------------------|-----------------|
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| Rechechieren welche Nachrichtenquellen (Aktuelle und "Alte" Nachrichten) genutzt werden können | Sascha und Tim | 27.04.2023 |
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||||
| Recherchieren welche Technologien zur Auswertung der Nachrichtenqullen genutzt werden können (z.b. Sentiment Analyse) | Philipp und Kim | 27.04.2023 |
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||||
| Beschäftigen mit Historien (Timescale Datenbank) | Tristan und Sebastian | 27.04.2023 |
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||||
| Festlegen von Kriterien wann ein Artikel positiv oder negativ zu bewerten ist | Sascha | Ende offen |
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||||
| Abgabe des Anmeldeformulars zum Projekt | alle | 20.04.2023 |
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| Liste mit geeignetetn Metriken | Herr Arinir | 27.04.2023 |
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@ -4,7 +4,7 @@
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- Prof. Arinir
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||||
- Tristan Nolde
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||||
- Tim Ronneburg
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||||
- Phillip Horstenkamp
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||||
- Philipp Horstenkamp
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||||
- Kim Mesewinkel-Risse
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||||
- Sascha Zhu
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||||
- Sebastian Zeleny (Protokollant)
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||||
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Binary file not shown.
74
documentations/research/news_apis.md
Normal file
74
documentations/research/news_apis.md
Normal file
@ -0,0 +1,74 @@
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# Nachrichtenquellen
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## **Twitter API v2**
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### **Access Levels**
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**Free:**
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- 1,500 Tweets per months
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||||
- 1 AppID
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||||
- Login with Twitter
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**Basic:**
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- 100 per month
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**Enterprise:**
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||||
- Monthly subscribtion tiers
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||||
Postman Besipiele: https://developer.twitter.com/en/docs/tutorials/postman-getting-started
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||||
Getting started: https://github.com/twitterdev
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||||
## **NewsAPI**
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- Developer ist kostenlos
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- 24 Stunden verspätet sind die Artikel erreichabr
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- Bis zu einem Monat alte Artikel abrufbar
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||||
- 100 Anfragen pro Tag
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||||
- CORS geht nur für local host
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||||
- Hat extra einen Punkt für deutsche Nachrichten: https://newsapi.org/s/germany-news-api
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Benötigt einen Account um einen API Key zu generieren.
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||||
Doku: https://newsapi.org/docs/get-started
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**Hinweis**: *Bietet die Möglichkeit nach Artikel mit einem bestimmten Wort zu suchen*
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## **Bloomberg API**
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- Link: https://www.bloomberg.com/professional/support/api-library/
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- generell kostenlos, bei starker Nutzung muss ein Preis angefragt werden
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||||
- sehr gut für Marktanalysen geeignet
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## **New York Times API**
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- die ersten 1000 Anfragen pro Tag sind kostenlos
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- 11 verschiedene APIs
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## **PressePortal**
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Bietet eine API zur DPA Gruppe an. Eher schlecht beschrieben und der API-Key muss via Email beantragt werden, bietet aber potentiell Zugriff auf deutsche Nachrichten.
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Demo: https://api.presseportal.de/v2/demo/index.htx?mod=section_all&newsroom=&office=&city=&keyword=&topic=&police_officetype=&police_federalstate=&media=dokument&limit=&language=de&companyinfo=6344
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API-Key Anfragen: https://api.presseportal.de/
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## **Tagesschau API 2.0**
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https://tagesschau.api.bund.dev/
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## **Yahoo finance API**
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https://financeapi.net/
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## **Google News API**
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- deprecated
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- kostenlos
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- gut dokumentiert
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## **Sonstiges**
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Bing News API, ESPN, Guardian API, BBC News API Yahoo News API und Financial Times fallen raus, da diese immer mit kosten verbunden sind oder sich nur mit Sport oder Kommentare befassen.
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- "Die Zeit" hatte mal eine API die abgeschaltet wurde.
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-> RSS Feeds Irgendwie abgreifen
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