Unterschiede

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--- modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:a_einfuehrung [2025/11/06 00:10] – gkoch
+++ modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:a_einfuehrung [2025/11/06 00:18] (aktuell) – gkoch
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 === Wozu braucht man das? ===
-  * **Datenanalyse & Reporting** (z.B. Lageberichte für Polizei/Medien)
+  * **Datenanalyse & Reporting** – Beispiel (Einbrüche ZH): Wie viele Fälle gab es pro Jahr?
-  * **Business Intelligence** (Trends, Hotspots je Gemeinde/Jahr)
+    * **Nutzen:** Klare Jahreskurven für **Berichte**, **Dashboards** und **Kurzstatements** (z. B. für Polizei/Medien).
-  * **Produkt-/Web‑Integration** (APIs liefern Rohdaten → Aggregation im Backend/SQL spart App‑Logik)
+  * **Business Intelligence (BI)** – Beispiel (Einbrüche ZH): Welche Gemeinden haben im Schnitt höhere Raten?
-  * **Entscheidungsgrundlagen** (Ressourcen planen, Präventionsmassnahmen priorisieren)
+    * **Nutzen:** **Prioritäten** setzen (Präventionskampagnen, Ressourceneinsatz, Fokus-Orte).
+  * **Produkt-/Web-Integration** – //APIs liefern Rohdaten, Apps brauchen Kennzahlen// Beispiel (YouTube Top 100): Gesamt-Views je Channel → SUM(view_count) pro Channel; durchschnittliche Videolänge → AVG(duration) pro Channel.
+    * **Nutzen:** Das **Backend** liefert fertige Kennzahlen; die **Frontend-Logik** bleibt schlank und schnell.
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-===== 3. HAVING – Gruppen gezielt filtern =====
+===== 3. HAVING – Gruppen filtern =====
 WHERE kann **keine** Aggregatfunktionen enthalten. Wenn Sie **Ergebnisgruppen** (nach GROUP BY) filtern wollen, verwenden Sie **HAVING**.
 <WRAP round 80% box center>
-**Jahre mit über 5'000 Fällen insgesamt** <code sql>
+**Jahre mit über 25'000 Fällen insgesamt** <code sql>
 SELECT ausgangsjahr,
 SUM(straftaten_total) AS total_faelle