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--- lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:analyze [2023/03/07 08:44]
Ivo Blöchliger [Snapchat]
+++ lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:analyze [2024/02/26 13:09]
Olaf Schnürer [You-Tube]
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+~~NOTOC~~
 ====== Datenanalyse ======
 Wir werden die Daten erst einmal in einer Tabellenkalkulation (z.B. Excel) analysieren. Dazu müssen die Daten aber erst in ein Format konvertiert werden, das von Excel auch gelesen werden kann. Dazu verwenden wir einfach CSV-Dateien, die sind am einfachsten zu erzeugen.
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 <WRAP todo>
-  * Speichern Sie folgendes Python-Script im gleichen Verzeichnis wie Ihre YouTube-Daten: {{lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:youtube-json-to-csv-convert.py}}
+  * Speichern Sie folgendes Python-Script im gleichen Verzeichnis wie Ihre YouTube-Daten: <del>{{lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:youtube-json-to-csv-convert.py}}
-  * Falls Sie keine eigene YouTube-Daten (oder andere Daten im JSON-Format haben), können Sie folgende Daten verwenden: {{lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:old-data.json.zip}}.
+</del>{{ :lehrkraefte:snr:informatik:klasse-4:social-media-analyse:youtube-json-to-csv-convert-neu.py |}}
-  * In der git-bash, navigieren Sie in das Verzeichnis, in dem die Datei ''watch-history.json'' liegt und führen Sie das Python-Script ''youtube-json-to-csv-convert.py'' aus.
+  * Falls Sie keine eigene YouTube-Daten (oder andere Daten im JSON-Format haben), können Sie folgende Daten verwenden (die ent-zippte Datei müssen Sie noch zu ''watch-history.json'' umbenennen): {{lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:old-data.json.zip}}.
+  * In der git-bash, navigieren Sie in das Verzeichnis, in dem die Datei ''watch-history.json'' liegt und führen Sie das Python-Script <del>''youtube-json-to-csv-convert.py''</del> ''youtube-json-to-csv-convert-neu.py''aus.
   * Öffnen Sie die generierte CSV-Datei in Excel