mirror of
https://github.com/fhswf/aki_prj23_transparenzregister.git
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# Weekly *6*: 09.06.2023
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## Teilnehmer
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- Prof. Arinir
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- Tristan Nolde
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- Tim Ronneburg
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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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- Stepstone Projekt:
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- Gewünscht wird ein initialer Austausch mit Stepstone
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- Befürchtung ist, dass es zu einem Hindernis wird
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- Entscheidung liegt daher beim Projekt-Team
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- Weitere Informationen sind nicht aktuell nicht vorhanden
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- Vorschlag Prof. Arinir: Sollte das Thema nochmal zum Team getragen werden, wird der aktuelle Stand vorgestellt und
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der Link zum Repo wird geteilt. Darüber hinaus werden keine Ressourcen zugesprochen.
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- Vorstellung [vorheriger Absprache](https://github.com/orgs/fhswf/projects/17?pane=issue&itemId=29707639) und
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Feedback:
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- Ändert sich der Scope - Nein
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- NDA - Nein
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- Veröffentlichung - maximal Impressionen
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- Was muss geleistet werden - nicht direkt an Stepstone, sondern über FH als Mediator
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- Sollen Präsentationen vorab zur Verfügung gestellt werden?
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- Einige Tage vorher in das Git Repo. hochladen und Prof. Arinir benachrichtigen
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- Rücksprache Seminarpräsentationen
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- Verflechtungsanalyse:
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- Graphen Theorie
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- Social Network Analyse
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- Erweiterung über Graphen Theorie hinaus
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- Fokus auf Anwendung und Mehrwert, weniger genauer mathematischer Lösung
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- Feedback:
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- Präsentation scheint sehr umfangreich; Wunsch nach Reduzierung der Folienanzahl
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- Formeln hinter den Analysen spannend, ggf. doch darauf eingehen, um Kennzahl in Kontext zu setzen
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- Visualiserung:
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- Prinzipien
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- Vorteile
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- Bibliotheken für Umsetzung (Network X, PyViz, ...)
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- Effekt von Farbwahl
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- Erste Umsetzung im Jupyter Notebook
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- Feedback:
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- Es werden extrem viele Datenpunkte angezeigt werden müssen, wie wird dies in den Bibliotheken umgesetzt?
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Kann dort gefiltert werden?
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- Wenn nicht direkt am Graphen (der Darstellung) gefiltert werden kann, dann frühzeitig filtern, bevor
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der Graph gebaut wird
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- Datenspeicherung
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- Erste Integration von Visualisierung mit Datenspeicherung
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- Vorstellung der "Datencluster"
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- Stammdaten
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- Stimmungsdaten
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- Social Graph
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- Zeitseriendaten
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- Relationales DB Modell
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- Fokus ebenfalls auf Abfrage der Daten für Folge-Projekte wie Visualisierung und Mehrwert fürs Team, weniger
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Theorie
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- Feedback:
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- Es müssen Erfahrungen mit der Library und Darstellung gesammelt werden, um den Mehrwert der Lösung
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hervorzuheben
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- Modellierung der Finanz-Kennzahlen
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- Spaltennamen sollen sprechend sein, z.B. "value" statt "sum"
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- Präferenz zum Modell mit einzelnem Eintrag mit mehreren Kennzahlen pro Spalten statt generischer
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Lösung über Enum
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- Text Mining
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- Fokus auf Sentiment Analyse
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- Vergleich verschiedener Lösungen und ML Modelle
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- Abschließendes Fazit, welches Tool am besten geeignet ist
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- Daten Extraktion
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- Fokus auf Web Mining/Scraping im Rahmen des Transparenzregisters
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- Datenquellen
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- API
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- Websites (HTML)
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- PDF
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- Datenextraktion aus diesen Quellen
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- Orchestrierung mit Airflow
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- DevOps
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- Dependency Management in Python
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- Standard requirements.txt
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- pip-tools
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- poetry
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- Vorteile von Lintern
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- GitHub
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- Actions
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- Security
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- etc.
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- Feedback:
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- Git wird als State-of-the-Art angesehen und muss nicht näher erläutert werden
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## Abgeleitete Action Items
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| Action Item | Verantwortlicher | Deadline |
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| Folien hochladen | Projekt Team | vor Präsentationstermin |
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| Absprache Abgrenzung von Verflechtungsanalyse und Visualisierung | Tim und Kim | nächster Abgleich |
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| Deployment Plan aufstellen | Projekt Team | nach Seminararbeiten |
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