Unterschiede

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--- modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:a_einfuehrung [2025/11/09 22:58] – gkoch
+++ modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:a_einfuehrung [2025/11/10 08:46] (aktuell) – gkoch
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 ====== LU10a: Aggregatfunktionen Einführung ======
-**Datensätze:**
+===== 0. Datensätze =====
+Wir arbeiten mit **realen Daten** aus unterschiedlichen Bereichen. Das macht die Übungen **praxisnah**: Wir beantworten echte Fragen, erkennen **Trends** und leiten **Kennzahlen** ab.
+Die drei Datensätze sind aus unterschiedlichen Sparten:
   * **Einbrüche** (Kanton Zürich) – Datenbank: ''zh_einbrueche'', Tabelle: ''einbrueche''
-  * **Space Missions** – Datenbank: ''spacemission'', Tabelle: ''missions''
+  * **Raumfahrt (1957–2022)** – Datenbank: ''spacemission'', Tabelle: ''missions''
-  * **YouTube Top 100 (2025)** – Datenbank: ''youtube_top_100_songs_2025'', Tabelle: ''youtube_top_100_songs_2025''
+  * **Musiktrends (YouTube Top Songs 2025)** – Datenbank: ''youtube_top_100_songs_2025'', Tabelle: ''youtube_top_100_songs_2025''
-<WRAP info center round 70%>
-**Setup (Download & Import)**
-Laden Sie die vorbereiteten Datensätze herunter und importieren Sie sie:
-• {{ :modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:Datensaetze_LU10_spacemissions_einbrueche_youtube_top_100.zip | ZIP mit allen drei SQL-Dumps }}
-</WRAP>
-{{ :modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:load_and_import_sql_files_aggregate.mp4?1040x585 | Screencast, der zeigt wie die SQL-Files in Webstorm ausgeführt werden. Drei Datenbanken mit Tabellen und Datensätzen werden in MySQL erstellt. }}
+=== Einbrüche (Kanton Zürich) ===
-//Screencast, der zeigt wie die SQL-Files in Webstorm ausgeführt werden. Drei Datenbanken mit Tabellen und Datensätzen werden in MySQL erstellt.//
-==== reale Datensätze ====
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:noun-robbery-6965605.svg?100&nolink|Robbery-Icon – Gofficon (Noun Project)}}
+</WRAP>
+((Bildquelle: ''Robbery'' von Gofficon, [[https://thenounproject.com/browse/icons/term/robbery/|Noun Project]] – Lizenz: CC BY 3.0))
-Wir arbeiten mit **realen Daten** aus unterschiedlichen Bereichen. Das macht die Übungen **praxisnah**: Wir beantworten echte Fragen, erkennen **Trends** und leiten **Kennzahlen** ab.
-Die drei Datensätze sind aus unterschiedlichen Sparten:
-  * **Kriminalität (ZH)**
-  * **Raumfahrt (1957–2022)**
-  * **Musiktrends (2025)**.
-=== Einbrüche (Kanton Zürich) ===
   * **Zeitraum:** 2009–2024
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   * **Granularität:** je **Gemeinde** (Stadt Zürich zusätzlich je **Stadtkreis**)
+<WRAP box center round 80%>
 **Was steckt drin? (Auszug Felder)**
 ^ Feld ^ Bedeutung ^
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 | ''einwohner'' | Bevölkerungszahl (Ende Vorjahr) |
 | ''haeufigkeitszahl'' | Fälle **pro 1’000 Einwohner** |
+</WRAP>
-**Warum spannend?**
-  * Reale, geprüfte Amtsstatistik → **verlässliche Grundlage**.
-  * **Vergleiche** zwischen Gemeinden via **Häufigkeitszahl** fair möglich.
-  * **Zeitreihen** 2009–2024 zeigen **Trends** und **Hotspots**.
 **Beispielfragen:**
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 === Space Missions ===
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:noun-space-7278594.svg?100&nolink|Space-Icon – Zahirulizul (Noun Project)}}
+</WRAP>
+((Bildquelle: ''Space'' von Zahirulizul, [[https://thenounproject.com/browse/icons/term/space/|Noun Project]] – Lizenz: CC BY 3.0))
   * **Zeitraum:** 1957–2022
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   * **Granularität:** **Start-Ereignis** (Mission)
+<WRAP box center round 80%>
 **Was steckt drin? (Auszug Felder)**
 ^ Feld ^ Bedeutung ^
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 | ''mission_status'' | Erfolg/Fehlschlag u. a. |
 | ''price_usd'' | Missionskosten (falls vorhanden; Mio. USD) |
+</WRAP>
-**Warum spannend?**
-  * **Historische Langzeitreihe** (Space Race → NewSpace).
-  * Vergleiche **staatlich vs. privat** (z. B. SpaceX vs. staatliche Akteure).
-  * **Zuverlässigkeit** und **Erfolgsquoten** von Trägerfamilien.
 **Beispielfragen:**
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 === YouTube Top 100 (2025) ===
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:noun-song-8043534.svg?100&nolink|Song-Icon – Puspa Kusuma (Noun Project)}}
+</WRAP>
+((Bildquelle: ''Song'' von Puspa Kusuma, [[https://thenounproject.com/browse/icons/term/song/|Noun Project]] – Lizenz: CC BY 3.0))
   * **Stichtag:** 22.09.2025
@@ Zeile 81: / Zeile 76: @@
   * **Granularität:** **Video/Track** inkl. Kanal-Metadaten
+<WRAP box center round 80%>
 **Was steckt drin? (Auszug Felder)**
 ^ Feld ^ Bedeutung ^
@@ Zeile 90: / Zeile 85: @@
 | ''tags'' / ''description'' | Metadaten (Genre, Labels, Promo) |
 | ''category'' | Kategorie (meist **Music**) |
+</WRAP>
-**Warum spannend?**
-  * **Topliste des Jahres** → **Musiktrends** weltweit.
-  * **Kanalleistung**: Summierte Views je Channel, **Ranking** der erfolgreichsten Channels.
-  * Hypothesen testen: **Hängt die Songdauer mit den Views zusammen?**
 **Beispielfragen:**
   * Welche sind die **meistgespielten Songs 2025** und welche **Channels** sind **besonders erfolgreich**?
   * Gibt es einen **Zusammenhang** zwischen **Songdauer** und **Anzahl Views**?
+==== Setup (Download & Import) ====
+Laden Sie die vorbereiteten Datensätze herunter und importieren Sie sie:
+{{ :modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:datensaetze_lu10_spacemissions_einbrueche_youtube_top_100.zip | ZIP mit allen drei SQL-Dumps }}
+{{ :modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:load_and_import_sql_files_aggregate.mp4?1040x585 | Screencast, der zeigt wie die SQL-Files in Webstorm ausgeführt werden. Drei Datenbanken mit Tabellen und Datensätzen werden in MySQL erstellt. }}
+//Screencast, der zeigt wie die SQL-Files in Webstorm ausgeführt werden. Drei Datenbanken mit Tabellen und Datensätzen werden in MySQL erstellt.//
 <WRAP tip center round 70%>
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 </code>
 **Was passiert?** ''COUNT(*)'' zählt alle Zeilen.
-{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:anzahlmissionen.png?nolink&300|}}
+\\
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:anzahlmissionen.png?300&nolink}}
+</WRAP>
 </WRAP>
@@ Zeile 157: / Zeile 162: @@
 </code>
 **Was passiert?** ''SUM(view_count)'' addiert alle Views über die Tabelle.
-{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:total_views.png?nolink&300|}}
+\\
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:total_views.png?300&nolink}}
 //Ergebnis: 2025 haben die 100 meistgeklickten YouTube-Songs insgesamt über 10 Milliarden Views erzielt.//
+</WRAP>
 </WRAP>
@@ Zeile 169: / Zeile 177: @@
 </code>
 **Was passiert?** ''AVG(duration)'' berechnet den Mittelwert; NULLs werden ignoriert.
-{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:avg_duration.png?nolink&300|}}
+\\
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:avg_duration.png?300&nolink}}
 //Ergebnis: 2025 haben die 100 meistgeklickten YouTube-Songs eine durchschnittliche Song-Dauer von 3 min 24s.//
+</WRAP>
 </WRAP>
 === 2.4 MIN / MAX – Kleinster / Grösster Wert ===
 <WRAP round 80% box center>
 **Fragen:** Längster Song? Kürzester Song?
@@ Zeile 185: / Zeile 197: @@
 FROM youtube_top_100_songs_2025;
 </code>
 **Was passiert?** ''MAX(...)'' gibt den grössten, ''MIN(...)'' den kleinsten Wert zurück.
+\\
+<WRAP center>
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:max_duration.png?300&nolink}} {{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:min_duration.png?300&nolink}}
-{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:max_duration.png?nolink&300|}} {{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:min_duration.png?nolink&300|}}
+//Ergebnis: Der längste Song in der Tabelle ist "Kendrick Lamar - Not Like Us" mit einer Dauer von 5 min 54s und der kürzeste Song "Claudia Valentina - Candy (Official Video)" mit 2 Minuten.//
+</WRAP>
-//Ergebnis: Der längste Song in der Tabelle ist "Kendrick Lamar - Not Like Us" mit einer Dauer von 5 min 54s und der kürzeste Song "Claudia Valentina - Candy (Official Video)" mit 2 Minuten.
 </WRAP>