Zentrales Projekt für die explorative Analyse udn Entwicklung für AIS Anomalie Erkennung Das Projekt ist in verschiedene Experimente unterteilt. Außerdem sollen die Ergebnisse in einer APp zusammengefasst und visualisiert werden. Dies ermöglicht die interaktive Untersuchung der Daten.
- backup_load.py
- experiments
- 01_data_exploratives.ipynb
- k_means_clustering
- time_series
- anomaly_detection
- functions
- database.py
- utils.py
- logs
- connection.yml
- connection_example.yml
- README.md
- requirements.txt
- .gitignore
Zuerst die Daten von dem Remote Server aus dem Projekt für das Streaming über backup_load.py reinladen.
python backup_load.py "path/to/backup/file"
Es sollte auch das Passwort für die Datenbank nochmal abgefragt werden.
Wenn dies erfolgreich ist, dann sind die connection.yml richtig konfiguriert. Ansonsten die Daten abgleichen mit den Credentials für die Datenbank. Wenn das eingerichtet ist können die Experimente durchgeführt werden oder die App ausgeführt werden.
Unter Experiments finden sich die verschiedenen Experimente die durchgeführt wurden für die Analyse.
- Author: Daniel Müller
- E-Mail: daniel.mueller@damu-analytics.com
- Website: damu-analytics.de
- University: FOM - Hochschule für Oekonomie und Management