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lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:start [2023/02/27 10:34] Ivo Blöchliger [Konvertierung] |
lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:start [2024/02/25 22:43] (current) Olaf Schnürer |
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Line 1: | Line 1: | ||
+ | ~~NOTOC~~ | ||
====== Datenschutz und Datenanalyse ====== | ====== Datenschutz und Datenanalyse ====== | ||
===== Datenexport ===== | ===== Datenexport ===== | ||
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+ | Wenn der Download zu gross ist, passen Sie den Download-Ordern im Browser wie folgt an: | ||
+ | * «Drei Punkte Menu oben rechts» | ||
+ | * Einstellungen | ||
+ | * Downloads | ||
+ | * Ort: Anpassen auf Ihren Stick (oder c: | ||
===== Linux, OpenSource und was ist überhaupt ein Betriebssystem ===== | ===== Linux, OpenSource und was ist überhaupt ein Betriebssystem ===== | ||
* [[.: | * [[.: | ||
Line 20: | Line 26: | ||
* Python-Dateien (die werden erst in einem Editor farbig dargestellt) | * Python-Dateien (die werden erst in einem Editor farbig dargestellt) | ||
* HTML-Dateien (Aufbau von Webseiten, drücken Sie mal Ctrl-U, um den Seitenquelltext anzuzeigen) | * HTML-Dateien (Aufbau von Webseiten, drücken Sie mal Ctrl-U, um den Seitenquelltext anzuzeigen) | ||
- | * [[https:// | + | * [[https:// |
* Markup-Language (z.B. diese Seite wurde damit geschrieben, | * Markup-Language (z.B. diese Seite wurde damit geschrieben, | ||
* [[https:// | * [[https:// | ||
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print(' | print(' | ||
+ | # oder (fast) dasselbe etwas kürzer mit sogenannten f-strings (= formatted strings): | ||
+ | print(f' | ||
print(' | print(' | ||
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- | ===== 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, | ||
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- | ==== Konvertierung ==== | ||
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- | <WRAP todo> | ||
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- | * Speichern Sie folgendes Python-Script im gleichen Verzeichnis wie Ihre YouTube-Daten: | ||
- | * Falls Sie keine eigene YouTube-Daten (oder andere Daten im JSON-Format haben), können Sie folgende Daten verwenden: {{lehrkraefte: | ||
- | * In der git-bash, navigieren Sie in das Verzeichnis, | ||
- | * Öffnen Sie die generierte CSV-Datei in Excel | ||
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- | <WRAP center round tip 60%> | ||
- | Dazu gibt einen Screencast: [[https:// | ||
- | </ | ||
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- | Falls Sie andere Daten haben, versuchen Sie das Konvertierungsscript anzupassen. Fragen Sie Ihren Informatiklehrer und/oder senden Sie ihm einen Auszug Ihrer JSON-Datei (die Struktur der relevanten Einträge muss komplett erhalten sein, dafür reicht aber im Prinzip ein Eintrag). | ||
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- | </ | ||
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- | ==== Analyse ==== | ||
- | <WRAP todo> | ||
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- | Erzeugen Sie eine Pivot-Tabelle dieser Daten, aggregiert nach Wochentag und Stunde. Schauen Sie sich dazu folgendes Video: | ||
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- | <WRAP center round tip 60%> | ||
- | Screencast: [[https:// | ||
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- | * Überprüfen Sie, ob Sonntag oder Montag der erste Wochentag in Excel ist (in meinem LibreOffice ist Sonntag der Tag 1 (wohl weil mein Computer auf US-amerikanisch eingestellt ist). | ||
- | * Filtern Sie die Daten nach Datum. Vergleichen Sie dazu z.B. den September (Schulbetrieb) mit Juli (Sommerferien). | ||
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