DMA Session 10: Strukturierte Datenanalyse

DMA Session 10: Strukturierte Datenanalyse — Übungen

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.11%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22polars%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22duckdb%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22plotly%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.13%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20width%3D%22medium%22%2C%0A%20%20%20%20app_title%3D%22DMA%20Session%2010%3A%20Strukturierte%20Datenanalyse%20%E2%80%94%20%C3%9Cbungen%22%2C%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Session%2010%3A%20Strukturierte%20Datenanalyse%20%E2%80%94%20%C3%9Cbungen%0A%0A%20%20%20%20CRISP-DM%20%C2%B7%20Explorative%20Datenanalyse%20(EDA)%20%C2%B7%20Benford's%20Law%0A%0A%20%20%20%20Theorie%20und%20gef%C3%BChrte%20Beispiele%20%E2%86%92%20**10-datenanalyse-guide.py**%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Neu%20in%20dieser%20Session%20(SQL)%3A**%20**Subqueries**%2C%20**Views**%20und%20mehrstufige%20Analysen%20%C3%BCber%0A%20%20%20%20%3E%20**materialisierte%20Zwischenergebnisse**%20%E2%80%94%20in%20marimo%20ist%20*jede*%20SQL-Zelle%20ein%20benanntes%0A%20%20%20%20%3E%20DataFrame%2C%20das%20die%20n%C3%A4chste%20Zelle%20wieder%20per%20SQL%20abfragen%20kann.%0A%0A%20%20%20%20**Aufgabentypen%3A**%0A%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%9F%A2%20**Gef%C3%BChrt**%3A%20Vollst%C3%A4ndige%20L%C3%B6sung%20zum%20Nachvollziehen%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%9F%A1%20**Angepasst**%3A%20Teill%C3%B6sung%20zum%20Erg%C3%A4nzen%20(%60%3F%3F%3F%60)%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%94%B5%20**Selbstst%C3%A4ndig**%3A%20Eigene%20L%C3%B6sung%20schreiben%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%94%B4%20**Debugging**%3A%20Fehler%20finden%20und%20beheben%0A%20%20%20%20-%20%E2%AD%90%20**Entdecken**%3A%20Offene%20Herausforderungen%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Hinweis%3A**%20%F0%9F%9F%A1-Aufgaben%20enthalten%20%60%3F%3F%3F%60%20als%20Platzhalter.%20Die%20Zelle%20zeigt%20einen%20SQL-Fehler%2C%20bis%20Sie%20die%20%60%3F%3F%3F%60%20durch%20die%20richtige%20L%C3%B6sung%20ersetzen%20%E2%80%94%20das%20ist%20Absicht!%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20math%0A%20%20%20%20import%20random%0A%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Titanic%20(Hauptdatensatz%3A%20Auftakt%20%2B%20EDA)%20---%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20titanic%20%3D%20pl.read_csv(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A%2F%2Fchrisflath.github.io%2Fnotebooks%2Fpublic%2Ftitanic.csv%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20null_values%3D%5B%22NA%22%2C%20%22%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20except%20Exception%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20titanic%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22PassengerId%22%3A%20list(range(1%2C%2025))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Survived%22%3A%20%5B0%2C%201%2C%201%2C%201%2C%200%2C%200%2C%200%2C%200%2C%201%2C%201%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%201%2C%200%2C%200%2C%200%2C%201%2C%200%2C%201%2C%200%2C%201%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%200%2C%201%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Pclass%22%3A%20%5B3%2C%201%2C%203%2C%201%2C%203%2C%203%2C%201%2C%203%2C%203%2C%202%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%203%2C%201%2C%203%2C%203%2C%202%2C%202%2C%203%2C%201%2C%203%2C%201%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%203%2C%202%2C%203%2C%203%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Name%22%3A%20%5Bf%22Passagier_%7Bi%7D%22%20for%20i%20in%20range(1%2C%2025)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Sex%22%3A%20%5B%22male%22%2C%20%22female%22%2C%20%22female%22%2C%20%22female%22%2C%20%22male%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22male%22%2C%20%22male%22%2C%20%22male%22%2C%20%22female%22%2C%20%22female%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22male%22%2C%20%22female%22%2C%20%22male%22%2C%20%22male%22%2C%20%22male%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22female%22%2C%20%22male%22%2C%20%22female%22%2C%20%22male%22%2C%20%22male%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22male%22%2C%20%22male%22%2C%20%22female%22%2C%20%22female%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Age%22%3A%20%5B22%2C%2038%2C%2026%2C%2035%2C%2035%2C%2028%2C%2054%2C%202%2C%2027%2C%2014%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2045%2C%2058%2C%2020%2C%2039%2C%20None%2C%2028%2C%2044%2C%2049%2C%2024%2C%2042%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2029%2C%20None%2C%204%2C%2033%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Fare%22%3A%20%5B7.25%2C%2071.28%2C%207.92%2C%2053.10%2C%208.05%2C%208.46%2C%2051.86%2C%2021.07%2C%2011.13%2C%2030.07%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%208.05%2C%2026.55%2C%207.85%2C%207.90%2C%2013.00%2C%2013.00%2C%207.75%2C%20146.52%2C%207.92%2C%2052.00%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%207.78%2C%2013.00%2C%2016.70%2C%207.75%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Embarked%22%3A%20(%5B%22S%22%5D%20*%2018%20%2B%20%5B%22C%22%5D%20*%204%20%2B%20%5B%22Q%22%5D%20*%202)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Rechnungsbetr%C3%A4ge%20(Benford-Capstone)%20---%0A%20%20%20%20random.seed(42)%0A%20%20%20%20echte_betraege%20%3D%20%5Bround(10%20**%20(random.uniform(1%2C%204))%2C%202)%20for%20_%20in%20range(200)%5D%0A%20%20%20%20verd%C3%A4chtige_betraege%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20random.randint(10%2C%20999)%20%2B%20random.random()%20for%20_%20in%20range(200)%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20rechnungen_echt%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22rechnung_id%22%3A%20list(range(1%2C%20201))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22betrag%22%3A%20echte_betraege%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22kategorie%22%3A%20%5B%22echt%22%5D%20*%20200%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22rechnung_id%22%3A%20list(range(201%2C%20401))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22betrag%22%3A%20verd%C3%A4chtige_betraege%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22kategorie%22%3A%20%5B%22verd%C3%A4chtig%22%5D%20*%20200%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20rechnungen%20%3D%20pl.concat(%5Brechnungen_echt%2C%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Todesf%C3%A4lle%20(Shipman-Untersuchung%2C%20Selbststudium)%20---%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20todesfaelle%20%3D%20pl.read_csv(%22https%3A%2F%2Fchrisflath.github.io%2Fnotebooks%2Fpublic%2Ftodesfaelle.csv%22)%0A%20%20%20%20except%20Exception%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Fallback%20mit%20denselben%20Spalten%20wie%20die%20CSV%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20TodesfallID%2C%20Arzt%2C%20Todesstunde%2C%20Alter%2C%20Geschlecht%2C%20Jahr%0A%20%20%20%20%20%20%20%20random.seed(7)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_zeilen%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_id%20%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_arzt%2C%20_n%2C%20_peak%20in%20%5B(%22Dr.%20Shipman%22%2C%2030%2C%20True)%2C%20(%22Dr.%20Smith%22%2C%2010%2C%20False)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%22Dr.%20Wilson%22%2C%2010%2C%20False)%2C%20(%22Dr.%20Jones%22%2C%208%2C%20False)%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_%20in%20range(_n)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_peak%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_stunde%20%3D%20random.choice(%5B13%2C%2014%2C%2014%2C%2015%2C%2015%2C%2016%2C%2011%2C%2017%2C%209%2C%2020%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_alter%20%3D%20random.randint(70%2C%2090)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_stunde%20%3D%20random.randint(0%2C%2023)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_alter%20%3D%20random.randint(60%2C%2092)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_zeilen.append(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22TodesfallID%22%3A%20_id%2C%20%22Arzt%22%3A%20_arzt%2C%20%22Todesstunde%22%3A%20_stunde%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Alter%22%3A%20_alter%2C%20%22Geschlecht%22%3A%20random.choice(%5B%22F%22%2C%20%22M%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Jahr%22%3A%20random.randint(1980%2C%201998)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_id%20%2B%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20todesfaelle%20%3D%20pl.DataFrame(_zeilen)%0A%20%20%20%20return%20px%2C%20rechnungen%2C%20titanic%2C%20todesfaelle%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20rechnungen%2C%20titanic%2C%20todesfaelle)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**Datens%C3%A4tze%20geladen%3A**%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20Datensatz%20%7C%20Zeilen%20%7C%20Beschreibung%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C-----------%7C--------%7C--------------%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20%60titanic%60%20%7C%20%7Blen(titanic)%7D%20%7C%20Passagierliste%20der%20Titanic%20(Auftakt%20**und**%20EDA-Hauptdatensatz)%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20%60rechnungen%60%20%7C%20%7Blen(rechnungen)%7D%20%7C%20Rechnungsbetr%C3%A4ge%20f%C3%BCr%20die%20Benford-Analyse%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20%60todesfaelle%60%20%7C%20%7Blen(todesfaelle)%7D%20%7C%20Mortalit%C3%A4tsdaten%20Shipman%20(Selbststudium)%20%7C%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20**Titanic-Spalten%3A**%20%60Survived%60%20(0%2F1)%2C%20%60Pclass%60%20(1%E2%80%933)%2C%20%60Name%60%2C%20%60Sex%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%60Age%60%20(mit%20L%C3%BCcken!)%2C%20%60SibSp%60%2C%20%60Parch%60%2C%20%60Fare%60%2C%20%60Cabin%60%20(%C3%BCberwiegend%20leer)%2C%20%60Embarked%60.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%9A%A2%20Auftakt%3A%20Learning%20from%20Disaster%0A%0A%20%20%20%20Am%2015.%20April%201912%20sank%20die%20Titanic.%20Das%20%C3%9Cberleben%20war%20**kein%20Zufall**%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20Klasse%2C%20Geschlecht%20und%20Alter%20bestimmten%20die%20Chancen.%0A%20%20%20%20Die%20richtige%20Frage%20%2B%20eine%20SQL-Abfrage%20%3D%20Datenanalyse.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%200.1%3A%20Der%20gr%C3%B6%C3%9Fte%20Gl%C3%BCckspilz%20an%20Bord%0A%0A%20%20%20%20M%C3%A4nner%20der%203.%20Klasse%20hatten%20die%20schlechteste%20%C3%9Cberlebenschance%20(%E2%89%8813%20%25).%0A%20%20%20%20Wer%20hat%20gegen%20diese%20Chancen%20%C3%BCberlebt%20%E2%80%94%20und%20war%20dabei%20am%20%C3%A4ltesten%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20PassengerId%2C%20Name%2C%20Age%2C%20Pclass%2C%20Sex%2C%20Survived%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20Survived%20%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AND%20Sex%20%3D%20'male'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AND%20Pclass%20%3D%203%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Age%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Ergebnis%3A**%20Der%20%C3%A4lteste%20%C3%BCberlebende%20Mann%20der%203.%20Klasse%20ist%0A%20%20%20%20%3E%20**Karl%20Edwart%20Dahl%20(45%20Jahre)**%20%E2%80%94%20unser%20%E2%80%9Egr%C3%B6%C3%9Fter%20Gl%C3%BCckspilz%22.%0A%20%20%20%20%3E%20%60WHERE%60%20grenzt%20die%20Risikogruppe%20ein%2C%20%60ORDER%20BY%20Age%20DESC%60%20setzt%20den%20%C3%84ltesten%20nach%20oben.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%200.2%3A%20%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Klasse%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20War%20das%20%C3%9Cberleben%20wirklich%20von%20der%20Klasse%20abh%C3%A4ngig%3F%20Hier%20sind%20**drei**%20%60%3F%3F%3F%60%0A%20%20%20%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20die%20Kennzahl%2C%20die%20aus%20der%200%2F1-Spalte%20%60Survived%60%20eine%20Rate%20in%20**Prozent**%20macht%20(sinnvoll%20gerundet)%2C%0A%20%20%20%202.%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%20gruppiert%20wird%2C%0A%20%20%20%203.%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%20sortiert%20wird.%0A%0A%20%20%20%20*%C3%9Cberlegen%20Sie%3A%20Welche%20Aggregatfunktion%20verwandelt%20eine%200%2F1-Spalte%20direkt%20in%20einen%20Anteil%3F*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20passagiere%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20passagiere%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%201.%20Klasse%20**63%2C0%20%25**%20(216)%2C%202.%20Klasse%20**47%2C3%20%25**%20(184)%2C%203.%20Klasse%20**24%2C2%20%25**%20(491).%0A%20%20%20%20Die%20Klasse%20war%20ein%20starker%20Pr%C3%A4diktor.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%200.3%3A%20%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Klasse%20UND%20Geschlecht%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Kombinieren%20Sie%20Klasse%20und%20Geschlecht.%20Wo%20war%20der%20Unterschied%20am%20gr%C3%B6%C3%9Ften%3F%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60GROUP%20BY%20Pclass%2C%20Sex%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Pclass%2C%20Sex%2C%20passagiere%2C%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20passagiere%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%2C%20Sex%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%2C%20Sex%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Frauen%20der%201.%20Klasse%20**96%2C8%20%25**%2C%20M%C3%A4nner%20der%203.%20Klasse%20**13%2C5%20%25**.%0A%20%20%20%20%E2%80%9EFrauen%20und%20Kinder%20zuerst%22%20%2B%20Klassenunterschiede%20erkl%C3%A4ren%20zusammen%20den%20gr%C3%B6%C3%9Ften%20Teil%0A%20%20%20%20der%20Varianz%20%E2%80%94%20genau%20solche%20Muster%20deckt%20**EDA**%20auf.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%200.4%3A%20%C3%9Cberlebensrate%20sichtbar%20machen%20(Visualisierung)%0A%0A%20%20%20%20Eine%20Tabelle%20ist%20gut%20%E2%80%94%20ein%20Balkendiagramm%20%C3%BCberzeugt.%20Wir%20berechnen%20die%20Rate%0A%20%20%20%20in%20einer%20SQL-Zelle%20(%60rate_klasse%60)%20und%20plotten%20sie%20in%20der%20**n%C3%A4chsten**%20Zelle%20mit%20Plotly.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20rate_klasse%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CAST(Pclass%20AS%20TEXT)%20AS%20Klasse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(rate_klasse%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(px%2C%20rate_klasse)%3A%0A%20%20%20%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rate_klasse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Klasse%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22ueberlebensrate_pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22ueberlebensrate_pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Klasse%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22ueberlebensrate_pct%22%3A%20%22%C3%9Cberlebensrate%20(%25)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Phase%201%3A%20Erste%20Dateninspektion%0A%0A%20%20%20%20Bevor%20wir%20analysieren%3A%20Wie%20gro%C3%9F%20ist%20der%20Datensatz%2C%20welche%20Spalten%20gibt%20es%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%201.1%3A%20Zeilenanzahl%20und%20verschiedene%20Tickets%0A%0A%20%20%20%20Wie%20viele%20Passagiere%20enth%C3%A4lt%20der%20Datensatz%20%E2%80%94%20und%20wie%20viele%20**verschiedene**%20Tickets%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl_passagiere%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(DISTINCT%20Ticket)%20AS%20verschiedene_tickets%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Ergebnis%3A**%20**891**%20Passagiere%2C%20aber%20nur%20**681**%20verschiedene%20Tickets%20(12%20Spalten).%0A%20%20%20%20%3E%20%60DISTINCT%60%20zeigt%3A%20viele%20Passagiere%20teilten%20sich%20ein%20Ticket%20%E2%80%94%20ein%20Hinweis%20auf%20Familien%2FGruppen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%201.2%3A%20Erste%20Zeilen%20ansehen%0A%0A%20%20%20%20Schauen%20Sie%20sich%20die%20ersten%2010%20Datens%C3%A4tze%20an.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20*%20FROM%20titanic%20LIMIT%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Achten%20Sie%20auf%3A**%20%60Age%60%20und%20%60Cabin%60%20enthalten%20leere%20Werte%20(NULL)%20%E2%80%94%20dazu%20mehr%20in%20Phase%204.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%201.3%3A%20Verteilung%20nach%20Klasse%20%E2%80%94%20mit%20Anteil%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Wie%20viele%20Passagiere%20reisten%20in%20welcher%20Klasse%2C%20und%20welchen%20**Anteil**%20macht%20jede%20Klasse%20aus%3F%0A%20%20%20%20Hier%20sind%20**zwei**%20%60%3F%3F%3F%60%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20den%20**Nenner**%20des%20Anteils%20%E2%80%94%20die%20Gesamtzahl%20*aller*%20Passagiere.%20Sie%20steht%20nicht%20als%0A%20%20%20%20%20%20%20Aggregat%20zur%20Verf%C3%BCgung%2C%20sondern%20muss%20%C3%BCber%20eine%20**Subquery**%20beschafft%20werden.%0A%20%20%20%202.%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%20gruppiert%20wird.%0A%0A%20%20%20%20*Denken%20Sie%20daran%3A%20Das%20%60COUNT(*)%60%20im%20Z%C3%A4hler%20z%C3%A4hlt%20pro%20Gruppe%2C%20der%20Nenner%20soll%20%C3%BCber%20die%0A%20%20%20%20ganze%20Tabelle%20z%C3%A4hlen%20%E2%80%94%20deshalb%20braucht%20es%20dort%20eine%20eigene%20Abfrage.*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20%3F%3F%3F%2C%201)%20AS%20anteil_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20anzahl%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20titanic)%2C%201)%20AS%20anteil_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20anzahl%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%203.%20Klasse%20491%20(**55%2C1%20%25**)%2C%201.%20Klasse%20216%20(**24%2C2%20%25**)%2C%202.%20Klasse%20184%20(**20%2C7%20%25**)%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20%C3%BCber%20die%20H%C3%A4lfte%20reiste%20in%20der%203.%20Klasse.%20Das%20%60COUNT(*)%60%20**innen**%20z%C3%A4hlt%20alle%20Zeilen%2C%20das%20%60COUNT(*)%60%0A%20%20%20%20**au%C3%9Fen**%20z%C3%A4hlt%20pro%20Gruppe%20%E2%80%94%20derselbe%20Ausdruck%2C%20zwei%20Ebenen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%201.4%3A%20Verteilung%20nach%20Einschiffungshafen%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Wie%20viele%20Passagiere%20stiegen%20in%20welchem%20Hafen%20(%60Embarked%60)%20zu%3F%20Zeigen%20Sie%20auch%20den%0A%20%20%20%20prozentualen%20Anteil.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20titanic)%20AS%20prozent%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Embarked%2C%20anzahl%2C%20prozent%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Embarked%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20titanic)%2C%201)%20AS%20prozent%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Embarked%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20anzahl%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20S(outhampton)%20644%2C%20C(herbourg)%20168%2C%20Q(ueenstown)%2077%20%E2%80%94%20und%20**2%20NULL-Werte**%0A%20%20%20%20(fehlender%20Hafen).%20Schon%20hier%20zeigt%20sich%3A%20die%20Daten%20sind%20nicht%20vollst%C3%A4ndig.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%201.5%3A%20Gro%C3%9Fe%20Reisegruppen%20finden%20(HAVING)%0A%0A%20%20%20%20Welche%20Tickets%20wurden%20von%20**mehr%20als%204%20Personen**%20genutzt%3F%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%20%20%20%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%20gruppiert%20wird%2C%20und%20das%20**Schl%C3%BCsselwort**%2C%20das%20*nach*%20der%20Aggregation%0A%20%20%20%20filtert%20(ein%20%60WHERE%60%20w%C3%BCrde%20hier%20scheitern%2C%20weil%20%60COUNT(*)%60%20erst%20nach%20der%20Gruppierung%20existiert).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Ticket%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20personen%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%20COUNT(*)%20%3E%204%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20personen%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Ticket%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20personen%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Ticket%0A%20%20%20%20HAVING%20COUNT(*)%20%3E%204%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20personen%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%208%20Tickets%20mit%205%E2%80%937%20Personen%20(die%20gr%C3%B6%C3%9Ften%20Gruppen%20je%207).%20**%60HAVING%60**%20filtert%20auf%0A%20%20%20%20Aggregat-Ebene%20%E2%80%94%20%60WHERE%60%20kann%20das%20nicht%2C%20weil%20%60COUNT(*)%60%20erst%20nach%20der%20Gruppierung%20existiert.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Phase%202%3A%20Univariate%20Analyse%0A%0A%20%20%20%20Wir%20beschreiben%20einzelne%20Variablen%20%E2%80%94%20vor%20allem%20%60Fare%60%20(Ticketpreis)%20und%20%60Age%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%202.1%3A%20Deskriptive%20Statistiken%20%E2%80%94%20Fare%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20Mittelwert%2C%20Median%2C%20Min%2C%20Max%20und%20Standardabweichung%20des%20Ticketpreises.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Fare)%2C%202)%20AS%20mittelwert%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(PERCENTILE_CONT(0.5)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%2C%202)%20AS%20median%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20MIN(Fare)%20AS%20minimum%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20MAX(Fare)%20AS%20maximum%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(STDDEV(Fare)%2C%202)%20AS%20std_abweichung%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Beobachtung%3A**%20Mittelwert%20**32%2C20**%20%3E%3E%20Median%20**14%2C45**%20%E2%86%92%20stark%20**rechtsschiefe**%20Verteilung.%0A%20%20%20%20%3E%20Wenige%20sehr%20teure%20Tickets%20(max%20**512%2C33**)%20ziehen%20den%20Mittelwert%20nach%20oben.%0A%20%20%20%20%3E%20%E2%86%92%20Bei%20schiefen%20Verteilungen%20immer%20**beide**%20berichten.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%202.1b%3A%20Die%20Schiefe%20sehen%20(Visualisierung)%0A%0A%20%20%20%20Mean%20%E2%89%AB%20Median%20hei%C3%9Ft%20**rechtsschief**%20%E2%80%94%20im%20Histogramm%20wird%20das%20sofort%20sichtbar.%0A%20%20%20%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%20im%20%60px.histogram%60-Aufruf%20die%20darzustellende%20**Spalte**%20(%60x%60).%20Mit%20%60nbins%3D50%60%0A%20%20%20%20wird%20der%20lange%20rechte%20Schwanz%20besonders%20deutlich.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20titanic)%3A%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20px.histogram(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20titanic%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22%3F%3F%3F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nbins%3D50%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Verteilung%20der%20Ticketpreise%20(Fare)%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60python%0A%20%20%20%20px.histogram(%0A%20%20%20%20titanic%2C%0A%20%20%20%20x%3D%22Fare%22%2C%0A%20%20%20%20nbins%3D50%2C%0A%20%20%20%20title%3D%22Verteilung%20der%20Ticketpreise%20(Fare)%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Ein%20langer%20Schwanz%20nach%20rechts%20%E2%80%94%20die%20meisten%20zahlten%20wenig%2C%20einige%20sehr%20viel.%0A%20%20%20%20Genau%20diese%20**Rechtsschiefe**%20erkl%C3%A4rt%2C%20warum%20der%20Mittelwert%20(32%2C20)%20weit%20%C3%BCber%20dem%20Median%20(14%2C45)%20liegt.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%202.2%3A%20Quartile%20und%20IQR%20%E2%80%94%20Fare%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20Q1%2C%20Median%2C%20Q3%20und%20den%20IQR%20des%20Ticketpreises.%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20den%20Ausdruck%20f%C3%BCr%20**Q3**%20(das%2075-%25-Perzentil%20%E2%80%94%20analog%20zu%20%60q1%60%20und%20%60median%60)%2C%0A%20%20%20%202.%20den%20**IQR**.%20Nutzen%20Sie%20hier%20die%20DuckDB-Besonderheit%2C%20dass%20Sie%20die%20eben%20definierten%0A%20%20%20%20%20%20%20**Aliase**%20%60q1%60%2F%60q3%60%20direkt%20weiterverwenden%20d%C3%BCrfen%20%E2%80%94%20Sie%20m%C3%BCssen%20die%20%60PERCENTILE_CONT%60-%0A%20%20%20%20%20%20%20Ausdr%C3%BCcke%20also%20*nicht*%20wiederholen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.25)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20q1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.50)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20median%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%20AS%20q3%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%20AS%20iqr%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.25)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20q1%2C%0A%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.50)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20median%2C%0A%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.75)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20q3%2C%0A%20%20%20%20q3%20-%20q1%20AS%20iqr%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Q1%20%E2%89%88%20**7%2C91**%2C%20Median%20%E2%89%88%20**14%2C45**%2C%20Q3%20%E2%89%88%20**31%2C00**%2C%20IQR%20%E2%89%88%20**23%2C09**.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**DuckDB-Komfort%3A**%20Anders%20als%20im%20SQL-Standard%20d%C3%BCrfen%20Sie%20hier%20den%20eben%20definierten%20Alias%0A%20%20%20%20%3E%20direkt%20weiterverwenden%20(%60q3%20-%20q1%60)%2C%20statt%20die%20%60PERCENTILE_CONT%60-Ausdr%C3%BCcke%20zu%20wiederholen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%202.3%3A%20Deskriptive%20Statistiken%20%E2%80%94%20Age%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20die%20gleichen%20Statistiken%20wie%20in%202.1%2C%20aber%20f%C3%BCr%20%60Age%60.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60Age%60%20enth%C3%A4lt%20NULL-Werte%20%E2%80%94%20%60AVG%60%2F%60COUNT(Age)%60%20ignorieren%20diese%20automatisch.*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20n%2C%20mittelwert%2C%20median%2C%20minimum%2C%20maximum%2C%20std_abweichung%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20COUNT(Age)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Age)%2C%202)%20AS%20mittelwert%2C%0A%20%20%20%20ROUND(PERCENTILE_CONT(0.5)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Age)%2C%202)%20AS%20median%2C%0A%20%20%20%20MIN(Age)%20AS%20minimum%2C%0A%20%20%20%20MAX(Age)%20AS%20maximum%2C%0A%20%20%20%20ROUND(STDDEV(Age)%2C%202)%20AS%20std_abweichung%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Mittelwert%20**29%2C70**%20%E2%89%88%20Median%20**28**%20%E2%86%92%20ann%C3%A4hernd%20symmetrisch.%0A%20%20%20%20Min%20**0%2C42**%20(S%C3%A4ugling!)%2C%20Max%20**80**.%20%60COUNT(Age)%60%20%3D%20714%20%3C%20891%20%E2%86%92%20fehlende%20Werte%20(Phase%204).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%202.4%3A%20Ticketpreis%20pro%20Klasse%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20Mittelwert%20und%20Median%20des%20Ticketpreises%20**pro%20Klasse**.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60GROUP%20BY%20Pclass%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Pclass%2C%20n%2C%20mittel_fare%2C%20median_fare%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Fare)%2C%202)%20AS%20mittel_fare%2C%0A%20%20%20%20ROUND(PERCENTILE_CONT(0.5)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%2C%202)%20AS%20median_fare%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%201.%20Klasse%20zahlte%20im%20Schnitt%20ein%20Vielfaches%20der%203.%20Klasse%20%E2%80%94%20Klasse%20und%20Preis%20h%C3%A4ngen%20eng%20zusammen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B4%20Aufgabe%202.5%3A%20Debugging%20%E2%80%94%20Fehlende%20GROUP%20BY%0A%0A%20%20%20%20Die%20folgende%20Abfrage%20soll%20den%20Durchschnittspreis%20pro%20Einschiffungshafen%20berechnen.%20Sie%20hat%20einen%20Fehler!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B4%20Diese%20Abfrage%20hat%20einen%20Fehler%20%E2%80%94%20finden%20und%20beheben%20Sie%20ihn!%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Embarked%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Fare)%2C%202)%20AS%20mittel_fare%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20mittel_fare%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20L%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Problem%3A**%20%60GROUP%20BY%20Embarked%60%20fehlt!%20Ohne%20GROUP%20BY%20kann%20%60Embarked%60%20nicht%20zusammen%20mit%20Aggregatfunktionen%20stehen.%0A%0A%20%20%20%20**L%C3%B6sung%3A**%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Embarked%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Fare)%2C%202)%20AS%20mittel_fare%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Embarked%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20mittel_fare%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Phase%203%3A%20Ausrei%C3%9Fer%20erkennen%0A%0A%20%20%20%20Der%20Ticketpreis%20hat%20extreme%20Werte%20%E2%80%94%20finden%20wir%20sie%20mit%20der%20IQR-Regel.%0A%0A%20%20%20%20**Neues%20Muster%3A**%20Wir%20berechnen%20die%20Grenzen%20in%20**einem%20eigenen%20Schritt**%20und%20speichern%0A%20%20%20%20das%20Ergebnis%20als%20DataFrame%20(%60quartile_fare%60).%20In%20der%20n%C3%A4chsten%20Zelle%20fragen%20wir%20dieses%0A%20%20%20%20Zwischenergebnis%20per%20**Subquery**%20ab.%20Das%20ist%20in%20marimo%20der%20nat%C3%BCrliche%20Weg%20f%C3%BCr%20mehrstufige%0A%20%20%20%20Analysen%20%E2%80%94%20die%20materialisierte%20Zwischentabelle%20wirkt%20wie%20eine%20**View**.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%203.1%3A%20Ausrei%C3%9Fer%20%E2%80%94%20Fare%20(IQR-Regel)%0A%0A%20%20%20%20**Schritt%201%3A**%20Die%20Quartile%20berechnen%20und%20als%20Zwischenergebnis%20%60quartile_fare%60%20speichern.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20quartile_fare%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.25)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20q1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.75)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Fare)%20AS%20q3%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20**Schritt%202%3A**%20%60quartile_fare%60%20ist%20jetzt%20ein%20DataFrame%20%E2%80%94%20wir%20fragen%20es%20per%20**Subquery**%20ab%2C%0A%20%20%20%20um%20die%20IQR-Grenzen%20zu%20bilden%20und%20die%20Ausrei%C3%9Fer%20zu%20finden.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20Name%2C%20Pclass%2C%20Fare%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20Fare%20%3E%20(SELECT%20q3%20%2B%201.5%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_fare)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20OR%20Fare%20%3C%20(SELECT%20q1%20-%201.5%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_fare)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Fare%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Erkl%C3%A4rung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Muster%20(marimo-typisch)%3A**%0A%20%20%20%201.%20Eine%20SQL-Zelle%20berechnet%20die%20Quartile%20und%20speichert%20sie%20als%20DataFrame%20%60quartile_fare%60.%0A%20%20%20%202.%20Die%20n%C3%A4chste%20Zelle%20fragt%20dieses%20Zwischenergebnis%20per%20**Subquery**%20ab%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%60WHERE%20Fare%20%3E%20(SELECT%20q3%20%2B%201.5%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_fare)%60.%0A%0A%20%20%20%20Die%20Subquery%20liefert%20**einen%20einzelnen%20Wert**%20(die%20obere%20Grenze%20%E2%89%88%20**65%2C63**).%0A%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20**116**%20Ausrei%C3%9Fer.%20Spitze%3A%20drei%20Passagiere%20mit%20**512%2C33**%20(Ticket%20%E2%80%9EPC%2017755%22%2C%0A%20%20%20%201.%20Klasse)%20%E2%80%94%20diese%20Ausrei%C3%9Fer%20sind%20**echt**%2C%20kein%20Fehler!%0A%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20In%20klassischem%20SQL%20w%C3%BCrde%20man%20daf%C3%BCr%20eine%20**CTE**%20(%60WITH%20quartile%20AS%20(...)%60)%20schreiben.%0A%20%20%20%20%3E%20In%20marimo%20materialisieren%20wir%20stattdessen%20in%20eine%20Zelle%20%E2%80%94%20%C3%BCbersichtlicher%20und%20wiederverwendbar.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%203.2%3A%20Ausrei%C3%9Fer%20%E2%80%94%20Age%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Wiederholen%20Sie%20das%20Muster%20f%C3%BCr%20%60Age%60.%20Das%20Zwischenergebnis%20%60quartile_age%60%20ist%20bereits%0A%20%20%20%20gegeben%20%E2%80%94%20schreiben%20Sie%20die%20**zweite**%20Abfrage%20(mit%20Subquery)%2C%20die%20die%20Alters-Ausrei%C3%9Fer%20findet.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20quartile_age%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.25)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Age)%20AS%20q1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PERCENTILE_CONT(0.75)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Age)%20AS%20q3%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%20%E2%80%94%20nutzen%20Sie%20das%20Zwischenergebnis%20quartile_age%20per%20Subquery%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Name%2C%20Age%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%20Name%2C%20Age%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20WHERE%20Age%20%3E%20(SELECT%20q3%20%2B%201.5%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_age)%0A%20%20%20%20%20%20%20OR%20Age%20%3C%20(SELECT%20q1%20-%201.5%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_age)%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Age%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Die%20%C3%A4ltesten%20Passagiere%20(%C3%BCber%20%E2%89%88%2066%20Jahre%2C%20u.%20a.%20der%20**80-J%C3%A4hrige**)%20werden%20als%0A%20%20%20%20Ausrei%C3%9Fer%20markiert%20%E2%80%94%20anders%20als%20beim%20Fare%20sind%20das%20aber%20plausible%2C%20echte%20Werte.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%203.3%3A%20Extreme%20Ausrei%C3%9Fer%20(3%C3%97%20IQR)%20%E2%80%94%20Fare%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Finden%20Sie%20nur%20die%20**extremen**%20Preis-Ausrei%C3%9Fer%20mit%20Faktor%203.0%20statt%201.5.%20Nutzen%20Sie%20das%0A%20%20%20%20bereits%20materialisierte%20%60quartile_fare%60%20aus%20Aufgabe%203.1%20erneut%20per%20Subquery.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20Wie%203.1%2C%20aber%20%601.5%60%20%E2%86%92%20%603.0%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%20%E2%80%94%20quartile_fare%20per%20Subquery%20wiederverwenden%2C%20Faktor%203.0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Name%2C%20Pclass%2C%20Fare%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%20Name%2C%20Pclass%2C%20Fare%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20WHERE%20Fare%20%3E%20(SELECT%20q3%20%2B%203.0%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_fare)%0A%20%20%20%20%20%20%20OR%20Fare%20%3C%20(SELECT%20q1%20-%203.0%20*%20(q3%20-%20q1)%20FROM%20quartile_fare)%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Fare%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Mit%20Faktor%203.0%20(obere%20Grenze%20%E2%89%88%20100%2C3)%20bleiben%20nur%20**53**%20extreme%20Ausrei%C3%9Fer%20%E2%80%94%20die%0A%20%20%20%20%E2%80%9Emild%22%20teuren%20Tickets%20fallen%20weg.%20Dasselbe%20Zwischenergebnis%20%60quartile_fare%60%20wird%20einfach%0A%20%20%20%20wiederverwendet%20(wie%20eine%20**View**).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B4%20Aufgabe%203.4%3A%20Debugging%20%E2%80%94%20Subquery%20liefert%20mehrere%20Zeilen%0A%0A%20%20%20%20Die%20folgende%20Abfrage%20soll%20alle%20Passagiere%20zeigen%2C%20die%20in%20derselben%20Klasse%20reisten%20wie%0A%20%20%20%20die%20Inhaber%20sehr%20teurer%20Tickets%20(%3E%20200).%20**F%C3%BChren%20Sie%20sie%20aus**%20%E2%80%94%20was%20ist%20das%20Problem%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B4%20Diese%20Abfrage%20hat%20einen%20Fehler%20%E2%80%94%20finden%20und%20beheben%20Sie%20ihn!%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20Name%2C%20Pclass%2C%20Fare%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20Pclass%20%3D%20(SELECT%20Pclass%20FROM%20titanic%20WHERE%20Fare%20%3E%20200)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20L%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Problem%3A**%20Die%20Subquery%20%60(SELECT%20Pclass%20FROM%20titanic%20WHERE%20Fare%20%3E%20200)%60%20liefert%20**mehrere%0A%20%20%20%20Zeilen**.%20Der%20Vergleich%20%60Pclass%20%3D%20(...)%60%20erwartet%20aber%20genau%20**einen**%20Wert%20%E2%86%92%20Fehler%0A%20%20%20%20%E2%80%9E*more%20than%20one%20row%20returned%20by%20a%20subquery*%22.%0A%0A%20%20%20%20**L%C3%B6sung%3A**%20Bei%20mehreren%20m%C3%B6glichen%20Werten%20**%60IN%60**%20statt%20%60%3D%60%20verwenden%3A%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%20Name%2C%20Pclass%2C%20Fare%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20WHERE%20Pclass%20IN%20(SELECT%20Pclass%20FROM%20titanic%20WHERE%20Fare%20%3E%20200)%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Merke%3A**%20%60%3D%60%20nur%20bei%20**skalaren**%20(einzeiligen)%20Subqueries%3B%20sonst%20%60IN%60.%0A%20%20%20%20(Die%20teuren%20Tickets%20geh%C3%B6ren%20alle%20zur%201.%20Klasse%20%E2%86%92%20die%20Abfrage%20liefert%20alle%20Passagiere%20der%201.%20Klasse.)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Phase%204%3A%20Fehlende%20Werte%0A%0A%20%20%20%20Echte%20Daten%20haben%20L%C3%BCcken.%20Bei%20der%20Titanic%20fehlen%20%60Age%60%2C%20%60Cabin%60%20und%20%60Embarked%60%0A%20%20%20%20in%20unterschiedlichem%20Ausma%C3%9F.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%204.1%3A%20Fehlende%20Altersangaben%20z%C3%A4hlen%0A%0A%20%20%20%20Wie%20viele%20%60Age%60-Werte%20fehlen%20%E2%80%94%20absolut%20und%20in%20Prozent%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20total%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(Age)%20AS%20vorhanden%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20-%20COUNT(Age)%20AS%20fehlend%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND((COUNT(*)%20-%20COUNT(Age))%20*%20100.0%20%2F%20COUNT(*)%2C%201)%20AS%20prozent_fehlend%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Ergebnis%3A**%20**177**%20fehlende%20Alter%20(**19%2C9%20%25**).%20%60COUNT(*)%60%20z%C3%A4hlt%20alle%20Zeilen%2C%0A%20%20%20%20%3E%20%60COUNT(Age)%60%20nur%20die%20Nicht-NULL-Werte%20%E2%80%94%20die%20Differenz%20sind%20die%20L%C3%BCcken.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%204.2%3A%20Fehlt%20das%20Alter%20zuf%C3%A4llig%3F%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Fehlen%20Altersangaben%20in%20bestimmten%20Klassen%20h%C3%A4ufiger%3F%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20den%20**Prozentanteil**%20der%20Fehlenden%20je%20Klasse%20(fehlend%20%2F%20total).%20Achten%20Sie%20auf%0A%20%20%20%20%20%20%20%60*%20100.0%60%20statt%20%60*%20100%60%2C%20damit%20Nachkommastellen%20entstehen%20%E2%80%94%20sinnvoll%20runden.%0A%20%20%20%202.%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%20gruppiert%20wird.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20total%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(Age)%20AS%20vorhanden%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20-%20COUNT(Age)%20AS%20fehlend%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%20AS%20prozent_fehlend%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20total%2C%0A%20%20%20%20COUNT(Age)%20AS%20vorhanden%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20-%20COUNT(Age)%20AS%20fehlend%2C%0A%20%20%20%20ROUND((COUNT(*)%20-%20COUNT(Age))%20*%20100.0%20%2F%20COUNT(*)%2C%201)%20AS%20prozent_fehlend%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%201.%20Klasse%2013%2C9%20%25%2C%202.%20Klasse%206%2C0%20%25%2C%20**3.%20Klasse%2027%2C7%20%25**.%20Das%20Fehlen%20ist%0A%20%20%20%20**nicht%20zuf%C3%A4llig**%20(MNAR)%20%E2%80%94%20in%20der%203.%20Klasse%20wurde%20das%20Alter%20seltener%20erfasst.%20Das%20ist%20wichtig%0A%20%20%20%20f%C3%BCr%20die%20Wahl%20der%20Bereinigungsstrategie!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%204.3%3A%20Wie%20n%C3%BCtzlich%20ist%20%60Cabin%60%3F%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Z%C3%A4hlen%20Sie%20die%20fehlenden%20Werte%20der%20Spalte%20%60Cabin%60.%20W%C3%BCrden%20Sie%20diese%20Spalte%20f%C3%BCr%0A%20%20%20%20eine%20Analyse%20verwenden%3F%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20Gleiche%20Struktur%20wie%204.1%2C%20aber%20f%C3%BCr%20%60Cabin%60.*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20total%2C%20vorhanden%2C%20fehlend%2C%20prozent_fehlend%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20total%2C%0A%20%20%20%20COUNT(Cabin)%20AS%20vorhanden%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20-%20COUNT(Cabin)%20AS%20fehlend%2C%0A%20%20%20%20ROUND((COUNT(*)%20-%20COUNT(Cabin))%20*%20100.0%20%2F%20COUNT(*)%2C%201)%20AS%20prozent_fehlend%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20**687**%20fehlend%20(**77%2C1%20%25**)!%20Bei%20drei%20Vierteln%20fehlender%20Werte%20ist%20%60Cabin%60%0A%20%20%20%20f%C3%BCr%20die%20meisten%20Analysen%20**unbrauchbar**%20%E2%80%94%20eine%20typische%20EDA-Entscheidung%3A%20Spalte%20verwerfen%0A%20%20%20%20oder%20nur%20als%20grobes%20%E2%80%9EKabine%20bekannt%20ja%2Fnein%22-Merkmal%20nutzen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%204.4%3A%20Fehlende%20Alter%20gruppenweise%20ersetzen%20(COALESCE%20%2B%20korrelierte%20Subquery)%0A%0A%20%20%20%20Ein%20**globaler**%20Median%20ignoriert%2C%20dass%20z.%20B.%20eine%20Frau%20der%201.%20Klasse%20im%20Schnitt%20anders%0A%20%20%20%20alt%20war%20als%20ein%20Mann%20der%203.%20Klasse.%20Besser%3A%20den%20Median%20**derselben%20Gruppe**%0A%20%20%20%20(%60Pclass%60%20%C3%97%20%60Sex%60)%20einsetzen.%20Die%20Subquery%20in%20%60COALESCE%60%20ist%20**korreliert**%20%E2%80%94%20sie%0A%20%20%20%20verweist%20auf%20die%20%C3%A4u%C3%9Fere%20Zeile.%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20die%20**Aggregatfunktion**%20in%20der%20Subquery%2C%20die%20den%20**Median**%20des%20Alters%20berechnet%0A%20%20%20%20%20%20%20(analog%20zu%20Aufgabe%202.3)%2C%0A%20%20%20%202.%20die%20**Korrelations-Bedingung**%20im%20%60WHERE%60%2C%20die%20%60t2%60%20auf%20dieselbe%20Gruppe%20wie%20die%20%C3%A4u%C3%9Fere%0A%20%20%20%20%20%20%20Zeile%20einschr%C3%A4nkt%20%E2%80%94%20also%20auf%20gleiche%20Klasse%20*und*%20gleiches%20Geschlecht.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Age%20AS%20age_original%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COALESCE(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Age%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(SELECT%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%20t2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20t2.Age%20IS%20NOT%20NULL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AND%20%3F%3F%3F)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%20AS%20age_imputiert%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20Age%20IS%20NULL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LIMIT%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Name%2C%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20Age%20AS%20age_original%2C%0A%20%20%20%20COALESCE(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Age%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(SELECT%20PERCENTILE_CONT(0.5)%20WITHIN%20GROUP%20(ORDER%20BY%20Age)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%20t2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20t2.Age%20IS%20NOT%20NULL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AND%20t2.Pclass%20%3D%20titanic.Pclass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AND%20t2.Sex%20%3D%20titanic.Sex)%0A%20%20%20%20)%20AS%20age_imputiert%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20WHERE%20Age%20IS%20NULL%0A%20%20%20%20LIMIT%2010%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**%60COALESCE%60**%20gibt%20den%20ersten%20Nicht-NULL-Wert%20zur%C3%BCck%20%E2%80%94%20hier%20den%20**Gruppen-Median**%2C%20falls%20%60Age%60%0A%20%20%20%20fehlt.%20Die%20**korrelierte%20Subquery**%20rechnet%20pro%20%C3%A4u%C3%9Ferer%20Zeile%20neu%2C%20weil%20sie%20auf%20%60titanic.Pclass%60%0A%20%20%20%20und%20%60titanic.Sex%60%20verweist.%20So%20bekommt%20eine%20Frau%20der%201.%20Klasse%20einen%20anderen%20Ersatzwert%20(%E2%89%88%2035)%20als%0A%20%20%20%20ein%20Mann%20der%203.%20Klasse%20(%E2%89%88%2025)%20%E2%80%94%20deutlich%20realistischer%20als%20ein%20globaler%20Median%20(28).%0A%20%20%20%20**Achtung%3A**%20Imputation%20ver%C3%A4ndert%20die%20Verteilung%20%E2%80%94%20immer%20dokumentieren%2C%20dass%20Werte%20ersetzt%20wurden!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Phase%205%3A%20Bivariate%20Analyse%0A%0A%20%20%20%20H%C3%A4ngen%20Variablen%20zusammen%3F%20**Korrelation%20%E2%89%A0%20Kausalit%C3%A4t!**%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%205.1%3A%20Korrelation%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20die%20Korrelation%20zwischen%20Ticketpreis%20und%20%C3%9Cberleben%20sowie%20zwischen%0A%20%20%20%20Klasse%20und%20Ticketpreis.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(CORR(Fare%2C%20Survived)%2C%203)%20AS%20korr_fare_survived%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(CORR(Pclass%2C%20Fare)%2C%203)%20AS%20korr_pclass_fare%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Ergebnis%3A**%20%60Fare%60~%60Survived%60%20%3D%20**%2B0%2C257**%20(teurere%20Tickets%20%E2%86%92%20h%C3%B6here%20%C3%9Cberlebenschance)%2C%0A%20%20%20%20%3E%20%60Pclass%60~%60Fare%60%20%3D%20**%E2%88%920%2C549**%20(kleinere%20Klassenzahl%20%3D%20h%C3%B6here%20Klasse%20%3D%20h%C3%B6herer%20Preis).%0A%20%20%20%20%3E%20**Vorsicht%3A**%20Der%20Preis%20verursacht%20nicht%20das%20%C3%9Cberleben%20%E2%80%94%20beides%20h%C3%A4ngt%20an%20der%20**Klasse**.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%205.2%3A%20%C3%9Cberleben%20nach%20Geschlecht%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Vergleichen%20Sie%20die%20%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Geschlecht.%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%20%20%20%20die%20**%C3%9Cberlebensrate%20in%20Prozent**%20(die%20Spalte%20%60Survived%60%20ist%200%2F1)%20und%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%0A%20%20%20%20gruppiert%20wird.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20SUM(Survived)%20AS%20ueberlebende%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20ueberlebensrate_pct%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20SUM(Survived)%20AS%20ueberlebende%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Sex%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20ueberlebensrate_pct%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Frauen%20**74%2C2%20%25**%20(233%20von%20314)%2C%20M%C3%A4nner%20**18%2C9%20%25**%20(109%20von%20577)%20%E2%80%94%20der%20mit%20Abstand%0A%20%20%20%20st%C3%A4rkste%20Einzelfaktor%20(%E2%80%9EFrauen%20und%20Kinder%20zuerst%22).%20%60SUM%60%20auf%200%2F1%20z%C3%A4hlt%20die%20Einsen%2C%20%60AVG%60%20ergibt%20den%20Anteil.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%205.3%3A%20Kreuztabelle%20Klasse%20%C3%97%20Geschlecht%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20die%20%C3%9Cberlebensrate%20nach%20**Klasse%20und%20Geschlecht**.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60GROUP%20BY%20Pclass%2C%20Sex%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Pclass%2C%20Sex%2C%20n%2C%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%2C%20Sex%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%2C%20Sex%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Frauen%201.%20Klasse%20**96%2C8%20%25**%20%E2%86%92%20M%C3%A4nner%203.%20Klasse%20**13%2C5%20%25**.%20Klasse%20und%20Geschlecht%0A%20%20%20%20zusammen%20erkl%C3%A4ren%20den%20gr%C3%B6%C3%9Ften%20Teil%20der%20%C3%9Cberlebensunterschiede.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%205.3b%3A%20Klasse%20%C3%97%20Geschlecht%20als%20Grafik%20(Visualisierung)%0A%0A%20%20%20%20Die%20Kreuztabelle%20aus%205.3%20wird%20als%20**gruppiertes%20Balkendiagramm**%20am%20eindr%C3%BCcklichsten.%0A%20%20%20%20Das%20Zwischenergebnis%20%60kreuz%60%20ist%20gegeben%20%E2%80%94%20erg%C3%A4nzen%20Sie%20den%20%60px.bar%60-Aufruf%0A%20%20%20%20(%60color%3D%22Sex%22%60%2C%20%60barmode%3D%22group%22%60).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20kreuz%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CAST(Pclass%20AS%20TEXT)%20AS%20Klasse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sex%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%2C%20Sex%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%2C%20Sex%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(kreuz%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(kreuz%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Gruppiertes%20Balkendiagramm%20%E2%80%94%20erg%C3%A4nzen%20Sie%20color%3D%20und%20barmode%3D%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kreuz%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Klasse%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22ueberlebensrate_pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22%3F%3F%3F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22%3F%3F%3F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Klasse%20und%20Geschlecht%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60python%0A%20%20%20%20px.bar(%0A%20%20%20%20kreuz%2C%0A%20%20%20%20x%3D%22Klasse%22%2C%0A%20%20%20%20y%3D%22ueberlebensrate_pct%22%2C%0A%20%20%20%20color%3D%22Sex%22%2C%0A%20%20%20%20barmode%3D%22group%22%2C%0A%20%20%20%20title%3D%22%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Klasse%20und%20Geschlecht%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20In%20**jeder**%20Klasse%20%C3%BCberlebten%20Frauen%20h%C3%A4ufiger%20%E2%80%94%20aber%20der%20Abstand%20zwischen%0A%20%20%20%201.%20und%203.%20Klasse%20ist%20bei%20M%C3%A4nnern%20besonders%20gro%C3%9F.%20Zwei%20Effekte%20(Geschlecht%20**und**%20Klasse)%20in%20einem%20Bild.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%205.4%3A%20Preis%20vs.%20Klassendurchschnitt%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Zeigen%20Sie%20f%C3%BCr%20jeden%20Passagier%20seinen%20Ticketpreis%20neben%20dem%20Durchschnitt%20**seiner%20Klasse**.%0A%20%20%20%20Das%20Zwischenergebnis%20%60klassen_schnitt%60%20(%C3%98-Fare%20je%20Klasse)%20ist%20bereits%20materialisiert%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20verkn%C3%BCpfen%20Sie%20es%20per%20**JOIN**%20mit%20%60titanic%60.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60JOIN%20klassen_schnitt%20k%20ON%20t.Pclass%20%3D%20k.Pclass%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20klassen_schnitt%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20Pclass%2C%20AVG(Fare)%20AS%20klasse_avg%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%20%E2%80%94%20titanic%20mit%20klassen_schnitt%20per%20JOIN%20verkn%C3%BCpfen%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20Name%2C%20Pclass%2C%20Fare%2C%20klasse_avg%2C%20differenz%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20t.Name%2C%0A%20%20%20%20t.Pclass%2C%0A%20%20%20%20t.Fare%2C%0A%20%20%20%20ROUND(k.klasse_avg%2C%202)%20AS%20klasse_avg%2C%0A%20%20%20%20ROUND(t.Fare%20-%20k.klasse_avg%2C%202)%20AS%20differenz%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%20t%0A%20%20%20%20JOIN%20klassen_schnitt%20k%20ON%20t.Pclass%20%3D%20k.Pclass%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20t.Pclass%2C%20differenz%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Muster%3A**%20Das%20materialisierte%20%60klassen_schnitt%60%20(%C3%98%20je%20Klasse)%20wird%20per%20**JOIN**%20(Session%208)%20an%0A%20%20%20%20jede%20Zeile%20geh%C3%A4ngt.%20Klassenschnitt%3A%201.%20%E2%89%88%2084%2C15%2C%202.%20%E2%89%88%2020%2C66%2C%203.%20%E2%89%88%2013%2C68.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20In%20klassischem%20SQL%20w%C3%A4re%20%60klassen_schnitt%60%20eine%20**CTE**%20(%60WITH%20%E2%80%A6%60)%20oder%20eine%20**View**.%0A%20%20%20%20%3E%20Das%20materialisierte%20DataFrame%20ist%20bequem%2C%20aber%20eine%20**Momentaufnahme**%20im%20Speicher%20%E2%80%94%20eine%20echte%0A%20%20%20%20%3E%20**View**%20bleibt%20*live*%20an%20den%20Daten.%20In%20Produktion%20daher%20Subquery%2FView%20statt%20%E2%80%9Ealles%20materialisieren%22.%0A%20%20%20%20%3E%20*Ausblick%3A*%20Mit%20**Window%20Functions**%20(%60AVG(Fare)%20OVER%20(PARTITION%20BY%20Pclass)%60%2C%20Session%2012)%20geht%20das%20sogar%20ohne%20JOIN.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B4%20Aufgabe%205.5%3A%20Debugging%20%E2%80%94%20Fehlende%20GROUP%20BY%0A%0A%20%20%20%20Die%20folgende%20Abfrage%20soll%20die%20%C3%9Cberlebensrate%20pro%20Klasse%20zeigen.%20Sie%20hat%20einen%20Fehler!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B4%20Diese%20Abfrage%20hat%20einen%20Fehler%20%E2%80%94%20finden%20und%20beheben%20Sie%20ihn!%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20L%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Problem%3A**%20%60GROUP%20BY%20Pclass%60%20fehlt!%20%60Pclass%60%20steht%20im%20SELECT%20neben%20Aggregatfunktionen.%0A%0A%20%20%20%20**L%C3%B6sung%3A**%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Pclass%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Pclass%20%20%20%20%20%20%20--%20%E2%86%90%20das%20fehlte!%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Pclass%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%205.6%3A%20Gezielt%20filtern%20(IN%20%2B%20BETWEEN)%0A%0A%20%20%20%20Untersuchen%20Sie%20die%20jungen%20Erwachsenen%20(**Alter%2018%E2%80%9340**)%20in%20den%20unteren%20Klassen%0A%20%20%20%20(**2.%20oder%203.%20Klasse**)%3A%20Wie%20viele%20waren%20es%2C%20und%20wie%20hoch%20war%20ihre%20%C3%9Cberlebensrate%3F%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60WHERE%20Age%20BETWEEN%2018%20AND%2040%20AND%20Pclass%20IN%20(2%2C%203)%60*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20n%2C%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20n%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20WHERE%20Age%20BETWEEN%2018%20AND%2040%0A%20%20%20%20%20%20AND%20Pclass%20IN%20(2%2C%203)%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20**353**%20Passagiere%2C%20nur%20**28%2C9%20%25**%20%C3%BCberlebten.%20%60BETWEEN%60%20schlie%C3%9Ft%20**beide**%20Grenzen%0A%20%20%20%20ein%2C%20%60IN%20(2%2C%203)%60%20ist%20die%20Kurzform%20f%C3%BCr%20%60Pclass%20%3D%202%20OR%20Pclass%20%3D%203%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Phase%206%3A%20Binning%20mit%20CASE%20WHEN%0A%0A%20%20%20%20Aus%20dem%20stetigen%20%60Age%60%2F%60Fare%60%20machen%20wir%20Kategorien%20%E2%80%94%20und%20sehen%2C%20wie%20sie%20mit%20dem%20%C3%9Cberleben%20zusammenh%C3%A4ngen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%206.1%3A%20Altersgruppen%20und%20%C3%9Cberleben%0A%0A%20%20%20%20Teilen%20Sie%20die%20Passagiere%20in%20Altersgruppen%20ein%20und%20berechnen%20Sie%20die%20%C3%9Cberlebensrate%20je%20Gruppe.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CASE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Age%20%3C%2012%20THEN%20'1%3A%20Kind%20(%3C12)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Age%20%3C%2018%20THEN%20'2%3A%20Jugend%20(12-17)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Age%20%3C%2060%20THEN%20'3%3A%20Erwachsen%20(18-59)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ELSE%20'4%3A%20Senior%20(60%2B)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20END%20AS%20altersgruppe%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20Age%20IS%20NOT%20NULL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20altersgruppe%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20altersgruppe%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Ergebnis%3A**%20Kinder%20**57%2C4%20%25**%2C%20Erwachsene%20**38%2C6%20%25**%2C%20Senioren%20**26%2C9%20%25**%20%E2%80%94%20%E2%80%9EKinder%20zuerst%22%0A%20%20%20%20%3E%20ist%20in%20den%20Daten%20sichtbar.%20(Das%20%60WHERE%20Age%20IS%20NOT%20NULL%60%20schlie%C3%9Ft%20die%20177%20L%C3%BCcken%20aus.)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20alter_rate%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CASE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Age%20%3C%2012%20THEN%20'1%3A%20Kind%20(%3C12)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Age%20%3C%2018%20THEN%20'2%3A%20Jugend%20(12-17)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Age%20%3C%2060%20THEN%20'3%3A%20Erwachsen%20(18-59)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ELSE%20'4%3A%20Senior%20(60%2B)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20END%20AS%20altersgruppe%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20Age%20IS%20NOT%20NULL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20altersgruppe%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20altersgruppe%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(alter_rate%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(alter_rate%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alter_rate%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22altersgruppe%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22ueberlebensrate_pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22ueberlebensrate_pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22%C3%9Cberlebensrate%20nach%20Altersgruppe%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22altersgruppe%22%3A%20%22Altersgruppe%22%2C%20%22ueberlebensrate_pct%22%3A%20%22%C3%9Cberlebensrate%20(%25)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%206.2%3A%20Preisklassen%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Teilen%20Sie%20die%20Tickets%20in%20Preisklassen%20und%20berechnen%20Sie%20Anzahl%20und%20%C3%9Cberlebensrate.%0A%20%20%20%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%20die%20**drei**%20%60CASE%60-Bedingungen%20(%60%3F%3F%3F%60).%20Die%20Grenzen%20stehen%20in%20den%20Labels%3B%0A%20%20%20%20%60CASE%60%20pr%C3%BCft%20von%20oben%20nach%20unten%2C%20die%20untere%20Grenze%20ist%20also%20durch%20die%20vorige%20Zeile%20bereits%0A%20%20%20%20abgedeckt%20%E2%80%94%20eine%20einzelne%20Obergrenze%20pro%20Bedingung%20gen%C3%BCgt.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CASE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20%3F%3F%3F%20THEN%20'1%3A%20g%C3%BCnstig%20(%3C10)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20%3F%3F%3F%20THEN%20'2%3A%20mittel%20(10-30)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20%3F%3F%3F%20THEN%20'3%3A%20teuer%20(30-100)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ELSE%20'4%3A%20Luxus%20(100%2B)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20END%20AS%20preisklasse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20preisklasse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20preisklasse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20CASE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Fare%20%3C%2010%20THEN%20'1%3A%20g%C3%BCnstig%20(%3C10)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Fare%20%3C%2030%20THEN%20'2%3A%20mittel%20(10-30)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20Fare%20%3C%20100%20THEN%20'3%3A%20teuer%20(30-100)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ELSE%20'4%3A%20Luxus%20(100%2B)'%0A%20%20%20%20END%20AS%20preisklasse%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20preisklasse%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20preisklasse%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Je%20teurer%20das%20Ticket%2C%20desto%20h%C3%B6her%20die%20%C3%9Cberlebensrate%20%E2%80%94%20ein%20weiterer%20Beleg%20f%C3%BCr%20den%20Klasseneffekt.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%206.3%3A%20Familiengr%C3%B6%C3%9Fe%20und%20%C3%9Cberleben%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Bilden%20Sie%20die%20Familiengr%C3%B6%C3%9Fe%20als%20%60SibSp%20%2B%20Parch%20%2B%201%60%20und%20gruppieren%20Sie%20in%0A%20%20%20%20%E2%80%9EAllein%22%20(1)%2C%20%E2%80%9EKlein%22%20(2%E2%80%934)%20und%20%E2%80%9EGro%C3%9F%22%20(5%2B).%20Berechnen%20Sie%20die%20%C3%9Cberlebensrate%20je%20Gruppe.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60SibSp%20%2B%20Parch%20%2B%201%60%20in%20der%20CASE-Bedingung%20verwenden.*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erwartete%20Spalten%3A%20familiengruppe%2C%20anzahl%2C%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20CASE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20SibSp%20%2B%20Parch%20%2B%201%20%3D%201%20THEN%20'1%3A%20Allein'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20SibSp%20%2B%20Parch%20%2B%201%20%3C%3D%204%20THEN%20'2%3A%20Klein%20(2-4)'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ELSE%20'3%3A%20Gro%C3%9F%20(5%2B)'%0A%20%20%20%20END%20AS%20familiengruppe%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Survived)%20*%20100%2C%201)%20AS%20ueberlebensrate_pct%0A%20%20%20%20FROM%20titanic%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20familiengruppe%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20familiengruppe%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Alleinreisende%20und%20sehr%20gro%C3%9Fe%20Familien%20%C3%BCberlebten%20seltener%20als%20kleine%0A%20%20%20%20Familien%20%E2%80%94%20ein%20klassisches%20U-Muster%2C%20das%20man%20erst%20durch%20Binning%20sieht.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%95%B5%EF%B8%8F%20Capstone%3A%20Benford's%20Law%0A%0A%20%20%20%20Jetzt%20wenden%20wir%20EDA%20als%20**Betrugsdetektiv**%20an%3A%20K%C3%B6nnen%20wir%20gef%C3%A4lschte%0A%20%20%20%20Zahlen%20allein%20an%20der%20Verteilung%20ihrer%20**ersten%20Ziffer**%20erkennen%3F%0A%20%20%20%20Datens%C3%A4tze%3A%20%60rechnungen_echt%60%20(exponentiell%20verteilt)%20und%0A%20%20%20%20%60rechnungen_verd%C3%A4chtig%60%20(gleichverteilt).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%20B.1%3A%20Erste%20Ziffer%20extrahieren%0A%0A%20%20%20%20Um%20Benford's%20Law%20anzuwenden%2C%20m%C3%BCssen%20wir%20die%20erste%20Ziffer%20jeder%20Zahl%20extrahieren.%0A%20%20%20%20F%C3%BChren%20Sie%20die%20Abfrage%20aus%20und%20verstehen%20Sie%20die%20Technik%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20betrag%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AS%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20rechnungen%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LIMIT%2020%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%20B.2%3A%20Prozentuale%20Verteilung%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20den%20Prozentanteil%20jeder%20ersten%20Ziffer%20bei%20den%20echten%20Rechnungen.%0A%20%20%20%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20den%20**Nenner**%20%E2%80%94%20die%20Gesamtzahl%20der%20ber%C3%BCcksichtigten%20Rechnungen.%20Das%20ist%20eine%0A%20%20%20%20%20%20%20**Subquery**%2C%20die%20mit%20demselben%20%60WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%60%20z%C3%A4hlt%20wie%20die%20%C3%A4u%C3%9Fere%20Abfrage.%0A%20%20%20%202.%20die%20Spalte%2C%20nach%20der%20gruppiert%20wird%20(das%20berechnete%20Alias%20%60erste_ziffer%60).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20%3F%3F%3F%2C%201)%20AS%20prozent%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20rechnungen_echt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%2C%0A%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20rechnungen_echt%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010)%2C%201)%20AS%20prozent%0A%20%20%20%20FROM%20rechnungen_echt%0A%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20View%3A%20Die%20erwartete%20Benford-Verteilung%20als%20Referenztabelle%0A%0A%20%20%20%20Die%20theoretischen%20Benford-Prozente%20brauchen%20wir%20mehrfach.%20Wir%20legen%20sie%20**einmal**%20als%0A%20%20%20%20wiederverwendbares%20Zwischenergebnis%20%60benford_erwartet%60%20an%20%E2%80%94%20das%20ist%20die%20Idee%20einer%20**View**%3A%0A%20%20%20%20eine%20benannte%2C%20immer%20wieder%20abfragbare%20%E2%80%9Evirtuelle%20Tabelle%22.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20benford_erwartet%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%201%20AS%20ziffer%2C%2030.1%20AS%20erwartet%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%202%2C%2017.6%20UNION%20ALL%20SELECT%203%2C%2012.5%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%204%2C%209.7%20UNION%20ALL%20SELECT%205%2C%207.9%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%206%2C%206.7%20UNION%20ALL%20SELECT%207%2C%205.8%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%208%2C%205.1%20UNION%20ALL%20SELECT%209%2C%204.6%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%20B.3%3A%20Benford-Abweichung%20berechnen%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Die%20beobachtete%20Verteilung%20%60ziffern_echt%60%20ist%20materialisiert.%20Verkn%C3%BCpfen%20Sie%20sie%20per%20**JOIN**%0A%20%20%20%20mit%20%60benford_erwartet%60.%20Drei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20die%20**Abweichung**%20%E2%80%94%20der%20*Betrag*%20der%20Differenz%20zwischen%20beobachtetem%20und%20erwartetem%20Prozent%2C%0A%20%20%20%202.%20die%20**JOIN-Spalte**%20der%20Referenztabelle%20%60b%60%2C%20die%20zur%20Ziffer%20passt%2C%0A%20%20%20%203.%20die%20**Sortierung**%2C%20sodass%20die%20gr%C3%B6%C3%9Fte%20Abweichung%20oben%20steht.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20ziffern_echt%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20rechnungen_echt%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010)%2C%201)%20AS%20beobachtet_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20rechnungen_echt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20z.erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20z.beobachtet_pct%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20b.erwartet%20AS%20benford_pct%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(%3F%3F%3F%2C%201)%20AS%20abweichung%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20ziffern_echt%20z%0A%20%20%20%20%20%20%20%20JOIN%20benford_erwartet%20b%20ON%20z.erste_ziffer%20%3D%20b.%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20z.erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20z.beobachtet_pct%2C%0A%20%20%20%20b.erwartet%20AS%20benford_pct%2C%0A%20%20%20%20ROUND(ABS(z.beobachtet_pct%20-%20b.erwartet)%2C%201)%20AS%20abweichung%0A%20%20%20%20FROM%20ziffern_echt%20z%0A%20%20%20%20JOIN%20benford_erwartet%20b%20ON%20z.erste_ziffer%20%3D%20b.ziffer%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20abweichung%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Muster%3A**%20beobachtetes%20Zwischenergebnis%20%60ziffern_echt%60%20**JOIN**%20Referenz-View%20%60benford_erwartet%60%0A%20%20%20%20%E2%80%94%20ganz%20ohne%20CTE.%20Bei%20den%20echten%20Rechnungen%20sind%20die%20Abweichungen%20klein.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%20B.4%3A%20Verd%C3%A4chtige%20Rechnungen%20analysieren%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20F%C3%BChren%20Sie%20die%20gleiche%20Analyse%20f%C3%BCr%20die%20**verd%C3%A4chtigen**%20Rechnungen%20durch%3A%0A%20%20%20%20beobachtete%20Verteilung%20als%20Zwischenergebnis%20materialisieren%2C%20dann%20per%20**JOIN**%20mit%0A%20%20%20%20der%20View%20%60benford_erwartet%60%20die%20Abweichung%20berechnen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B5%20Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20(Zwischenergebnis%20%2B%20JOIN%20benford_erwartet)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Tipp%3A%20Wie%20in%20B.3%2C%20aber%20f%C3%BCr%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Ihre%20L%C3%B6sung%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Schritt%201%20%E2%80%94%20beobachtete%20Verteilung%20materialisieren**%20(z.%20B.%20als%20%60ziffern_verdaechtig%60)%3A%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20ROUND(COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010)%2C%201)%20AS%20beobachtet_pct%0A%20%20%20%20FROM%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%0A%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Schritt%202%20%E2%80%94%20mit%20der%20Referenz-View%20vergleichen%3A**%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20z.erste_ziffer%2C%20z.beobachtet_pct%2C%20b.erwartet%20AS%20benford_pct%2C%0A%20%20%20%20ROUND(ABS(z.beobachtet_pct%20-%20b.erwartet)%2C%201)%20AS%20abweichung%0A%20%20%20%20FROM%20ziffern_verdaechtig%20z%0A%20%20%20%20JOIN%20benford_erwartet%20b%20ON%20z.erste_ziffer%20%3D%20b.ziffer%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20abweichung%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Die%20Abweichungen%20sind%20hier%20deutlich%20gr%C3%B6%C3%9Fer%20%E2%80%94%20ein%20klares%20Warnsignal%20f%C3%BCr%20m%C3%B6gliche%20Manipulation!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B4%20Aufgabe%20B.5%3A%20Debugging%20%E2%80%94%20SUBSTR%20auf%20numerischen%20Wert%0A%0A%20%20%20%20Diese%20Abfrage%20hat%20einen%20Fehler.%20**F%C3%BChren%20Sie%20sie%20aus**%2C%20finden%20Sie%20das%20Problem%0A%20%20%20%20und%20korrigieren%20Sie%20es.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B4%20Diese%20Abfrage%20hat%20einen%20Fehler%20%E2%80%94%20finden%20und%20beheben%20Sie%20ihn!%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20SUBSTR(betrag%2C%201%2C%201)%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20rechnungen%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20L%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Fehler%3A**%20%60betrag%60%20ist%20numerisch%20%E2%80%94%20%60SUBSTR%60%20funktioniert%20nur%20mit%20Text!%0A%20%20%20%20Au%C3%9Ferdem%20enth%C3%A4lt%20%60betrag%60%20Dezimalstellen%2C%20die%20zu%20falschen%20ersten%20Ziffern%20f%C3%BChren%20k%C3%B6nnen.%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20--%20Korrektur%3A%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%0A%20%20%20%20FROM%20rechnungen%0A%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Erkl%C3%A4rung%3A**%0A%20%20%20%201.%20%60CAST(betrag%20AS%20INT)%60%20%E2%80%94%20Dezimalstellen%20entfernen%0A%20%20%20%202.%20%60CAST(...%20AS%20TEXT)%60%20%E2%80%94%20In%20Text%20umwandeln%20f%C3%BCr%20SUBSTR%0A%20%20%20%203.%20%60SUBSTR(...%2C%201%2C%201)%60%20%E2%80%94%20Erste%20Ziffer%20extrahieren%0A%20%20%20%204.%20%60CAST(...%20AS%20INT)%60%20%E2%80%94%20Zur%C3%BCck%20in%20Zahl%20f%C3%BCr%20korrekte%20Sortierung%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%E2%AD%90%E2%AD%90%E2%AD%90%20Benford-Challenge%3A%20Chi-Quadrat-Abstand%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20den%20Chi-Quadrat-Abstand%20zur%20erwarteten%20Benford-Verteilung%0A%20%20%20%20f%C3%BCr%20**beide**%20Datens%C3%A4tze%20(echt%20und%20verd%C3%A4chtig).%20Die%20Formel%20lautet%3A%0A%0A%20%20%20%20%24%24%5Cchi%5E2%20%3D%20%5Csum%20%5Cfrac%7B(beobachtet%20-%20erwartet)%5E2%7D%7Berwartet%7D%24%24%0A%0A%20%20%20%20Ein%20h%C3%B6herer%20Wert%20bedeutet%20gr%C3%B6%C3%9Fere%20Abweichung%20von%20Benford.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%93%8E%20**Ganz%20ohne%20CTE%3A**%20Wir%20materialisieren%20die%20beobachteten%20Ziffern-H%C3%A4ufigkeiten%0A%20%20%20%20%3E%20einmal%20als%20%60ziffern_alle%60%2C%20vergleichen%20per%20**JOIN**%20mit%20der%20View%20%60benford_erwartet%60%0A%20%20%20%20%3E%20und%20holen%20die%20Kategorie-Summe%20%C3%BCber%20eine%20**Subquery**.%20Genau%20die%20Bausteine%20dieser%0A%20%20%20%20%3E%20Session%20%E2%80%94%20Zwischenergebnisse%2C%20Views%20und%20Subqueries.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60ziffern_alle%60%20ist%20unten%20schon%20materialisiert%20%E2%80%94%20Sie%20brauchen%20nur%20noch%0A%20%20%20%20den%20JOIN%20auf%20%60benford_erwartet%60%20und%20die%20Summe%20der%20quadrierten%20Abweichungen.*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20ziffern_alle%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kategorie%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CAST(SUBSTR(CAST(CAST(betrag%20AS%20INT)%20AS%20TEXT)%2C%201%2C%201)%20AS%20INT)%20AS%20erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20anzahl%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20rechnungen%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20kategorie%2C%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%E2%AD%90%E2%AD%90%E2%AD%90%20Chi-Quadrat-Abstand%20zu%20Benford%20f%C3%BCr%20beide%20Datens%C3%A4tze%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20ziffern_alle%20(Zwischenergebnis)%20%2B%20JOIN%20benford_erwartet%20%2B%20Subquery%20f%C3%BCr%20die%20Summe%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Ihre%20L%C3%B6sung%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20z.kategorie%2C%0A%20%20%20%20ROUND(SUM(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20POWER(z.anzahl%20-%20(b.erwartet%20%2F%20100.0%20*%20gt.total)%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%20(b.erwartet%20%2F%20100.0%20*%20gt.total)%0A%20%20%20%20)%2C%202)%20AS%20chi_quadrat%0A%20%20%20%20FROM%20ziffern_alle%20z%0A%20%20%20%20JOIN%20benford_erwartet%20b%20ON%20z.erste_ziffer%20%3D%20b.ziffer%0A%20%20%20%20JOIN%20(%0A%20%20%20%20--%20Subquery%3A%20Gesamtzahl%20der%20Rechnungen%20je%20Kategorie%0A%20%20%20%20SELECT%20kategorie%2C%20SUM(anzahl)%20AS%20total%0A%20%20%20%20FROM%20ziffern_alle%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20kategorie%0A%20%20%20%20)%20gt%20ON%20z.kategorie%20%3D%20gt.kategorie%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20z.kategorie%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20chi_quadrat%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Drei%20Bausteine%20dieser%20Session%2C%20kein%20CTE%3A**%0A%20%20%20%20-%20%60ziffern_alle%60%20%E2%80%94%20materialisiertes%20Zwischenergebnis%20(statt%20CTE)%0A%20%20%20%20-%20%60benford_erwartet%60%20%E2%80%94%20Referenz-**View**%20f%C3%BCr%20die%20theoretischen%20Prozente%0A%20%20%20%20-%20die%20**Subquery**%20%60gt%60%20liefert%20die%20Kategorie-Summe%20f%C3%BCr%20den%20Erwartungswert%0A%0A%20%20%20%20**Interpretation%3A**%20Ein%20deutlich%20h%C3%B6herer%20Chi-Quadrat-Wert%20bei%20den%20verd%C3%A4chtigen%20Rechnungen%0A%20%20%20%20best%C3%A4tigt%2C%20dass%20diese%20st%C3%A4rker%20von%20der%20erwarteten%20Benford-Verteilung%20abweichen.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%94%8D%20Selbststudium%3A%20Der%20Shipman-Fall%0A%0A%20%20%20%20%3E%20Dieser%20Abschnitt%20ist%20**zur%20Vertiefung%20in%20Eigenarbeit**%20gedacht%20(nicht%20Teil%20der%0A%20%20%20%20%3E%20Live-%C3%9Cbung).%20Harold%20Shipman%20war%20ein%20britischer%20Arzt%2C%20der%20%C3%BCber%20200%20Patienten%0A%20%20%20%20%3E%20ermordete.%20Datenanalyse%20half%2C%20das%20Muster%20aufzudecken.%0A%20%20%20%20%3E%20Datensatz%3A%20%60todesfaelle%60%20(Mortalit%C3%A4tsdaten%20Shipman%20vs.%20vier%20Referenz%C3%A4rzte)%2C%0A%20%20%20%20%3E%20Spalten%3A%20%60Arzt%60%2C%20%60Alter%60%2C%20%60Geschlecht%60%2C%20**%60Todesstunde%60**%20(0%E2%80%9323)%20und%20**%60Jahr%60**%20(1980%E2%80%931998).%0A%0A%20%20%20%20Bearbeiten%20Sie%20die%20Aufgaben%20und%20vergleichen%20Sie%20mit%20den%20Musterl%C3%B6sungen.%0A%20%20%20%20Die%20wirklich%20verr%C3%A4terischen%20Muster%20zeigen%20sich%20bei%20**Todeszeitpunkt**%20und%20**Verlauf%20%C3%BCber%20die%20Jahre**.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Quiz%3A%20CRISP-DM%20Reihenfolge%0A%0A%20%20%20%20W%C3%A4hlen%20Sie%20die%20richtige%20Reihenfolge%20der%20CRISP-DM%20Phasen%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20quiz_crisp%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Business%20Understanding%20%E2%86%92%20Data%20Understanding%20%E2%86%92%20Data%20Preparation%20%E2%86%92%20Modeling%20%E2%86%92%20Evaluation%20%E2%86%92%20Deployment%22%3A%20%22correct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Data%20Understanding%20%E2%86%92%20Data%20Preparation%20%E2%86%92%20Business%20Understanding%20%E2%86%92%20Modeling%20%E2%86%92%20Evaluation%20%E2%86%92%20Deployment%22%3A%20%22wrong1%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Business%20Understanding%20%E2%86%92%20Modeling%20%E2%86%92%20Data%20Preparation%20%E2%86%92%20Evaluation%20%E2%86%92%20Data%20Understanding%20%E2%86%92%20Deployment%22%3A%20%22wrong2%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22**Quiz%3A**%20In%20welcher%20Reihenfolge%20werden%20die%20CRISP-DM%20Phasen%20typischerweise%20durchlaufen%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(quiz_crisp%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20quiz_crisp)%3A%0A%20%20%20%20if%20quiz_crisp.value%20%3D%3D%20%22correct%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_result%20%3D%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%E2%9C%85%20**Richtig!**%20CRISP-DM%20beginnt%20immer%20mit%20dem%20**Business%20Understanding**%20%E2%80%94%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22erst%20das%20Problem%20verstehen%2C%20dann%20die%20Daten.%20In%20der%20Praxis%20ist%20der%20Prozess%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22allerdings%20iterativ%3A%20Man%20springt%20oft%20zwischen%20Phasen%20zur%C3%BCck.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20elif%20quiz_crisp.value%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_result%20%3D%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%E2%9D%8C%20Nicht%20ganz.%20CRISP-DM%20beginnt%20immer%20mit%20**Business%20Understanding**%20%E2%80%94%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22man%20muss%20zuerst%20das%20Problem%20verstehen%2C%20bevor%20man%20die%20Daten%20analysiert.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_result%20%3D%20mo.callout(mo.md(%22Bitte%20w%C3%A4hlen.%22)%2C%20kind%3D%22info%22)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bquiz_crisp%2C%20_result%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%20S.1%3A%20Todesf%C3%A4lle%20pro%20Arzt%0A%0A%20%20%20%20Die%20einfachste%20Anomalie%3A%20Wer%20hat%20die%20meisten%20Todesf%C3%A4lle%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Arzt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20Anzahl%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20Anzahl%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%20S.2%3A%20Geschlechterverteilung%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Analysieren%20Sie%20die%20Geschlechterverteilung%20**pro%20Arzt**.%20Zwei%20%60%3F%3F%3F%60%20sind%20zu%20ersetzen%3A%0A%20%20%20%20die%20%60GROUP%20BY%60-Klausel%20(beide%20nicht-aggregierten%20SELECT-Spalten%20m%C3%BCssen%20hinein)%20und%20die%0A%20%20%20%20passende%20Sortierung.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Arzt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Geschlecht%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20Anzahl%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Arzt%2C%0A%20%20%20%20Geschlecht%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20Anzahl%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%2C%20Geschlecht%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Arzt%2C%20Geschlecht%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%20S.3%3A%20Durchschnittsalter%20pro%20Arzt%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20Durchschnitts-%2C%20Mindest-%20und%20H%C3%B6chstalter%20der%20verstorbenen%0A%20%20%20%20Patienten%20%E2%80%94%20gruppiert%20nach%20Arzt.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B5%20Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Tipp%3A%20AVG(Alter)%2C%20MIN(Alter)%2C%20MAX(Alter)%20mit%20GROUP%20BY%20Arzt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Ihre%20L%C3%B6sung%20hier'%20AS%20hinweis%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Arzt%2C%0A%20%20%20%20ROUND(AVG(Alter)%2C%201)%20AS%20Durchschnittsalter%2C%0A%20%20%20%20MIN(Alter)%20AS%20J%C3%BCngster%2C%0A%20%20%20%20MAX(Alter)%20AS%20%C3%84ltester%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Durchschnittsalter%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Shipmans%20Opfer%20sind%20im%20Schnitt%20%C3%A4lter%20(%E2%89%88%2077%20J.)%20als%20bei%20den%20Referenz%C3%A4rzten%20(%E2%89%88%2073%E2%80%9375%20J.)%0A%20%20%20%20%E2%80%94%20ein%20Muster%20gezielter%20Opferauswahl.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%20S.4%3A%20Der%20verr%C3%A4terische%20Todeszeitpunkt%20(Angepasst)%0A%0A%20%20%20%20Das%20**st%C3%A4rkste**%20Indiz%20im%20echten%20Fall%3A%20Shipmans%20Patienten%20starben%20auff%C3%A4llig%20oft%20am%0A%20%20%20%20**fr%C3%BChen%20Nachmittag**%20(13%E2%80%9316%20Uhr)%20%E2%80%94%20nach%20seinen%20Hausbesuchen.%20Wie%20hoch%20ist%20der%0A%20%20%20%20Nachmittags-Anteil%20**je%20Arzt**%3F%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%20**beide**%20%60CASE%60-Bedingungen%20(%60%3F%3F%3F%60)%20%E2%80%94%20sie%0A%20%20%20%20pr%C3%BCfen%2C%20ob%20%60Todesstunde%60%20im%20Nachmittagsfenster%20liegt%20(einmal%20zum%20Z%C3%A4hlen%2C%20einmal%20f%C3%BCr%20den%20Prozentwert)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Arzt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20faelle%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20SUM(CASE%20WHEN%20%3F%3F%3F%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%20AS%20nachmittag%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(100.0%20*%20SUM(CASE%20WHEN%20%3F%3F%3F%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%20%2F%20COUNT(*)%2C%201)%20AS%20nachmittag_pct%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20nachmittag_pct%20DESC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Arzt%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20faelle%2C%0A%20%20%20%20SUM(CASE%20WHEN%20Todesstunde%20BETWEEN%2013%20AND%2016%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%20AS%20nachmittag%2C%0A%20%20%20%20ROUND(100.0%20*%20SUM(CASE%20WHEN%20Todesstunde%20BETWEEN%2013%20AND%2016%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%20%2F%20COUNT(*)%2C%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AS%20nachmittag_pct%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20nachmittag_pct%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Ergebnis%3A**%20Bei%20**Dr.%20Shipman**%20sterben%20rund%20**46%20%25**%20am%20Nachmittag%20(13%E2%80%9316%20Uhr)%2C%20bei%20den%0A%20%20%20%20Referenz%C3%A4rzten%20nur%20**~21%20%25**.%20%60SUM(CASE%20WHEN%20%E2%80%A6%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%60%20ist%20das%20klassische%20Muster%20zum%0A%20%20%20%20**bedingten%20Z%C3%A4hlen**%20%E2%80%94%20eine%20Bedingung%20wird%20zur%20Kennzahl.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%9F%A2%20Aufgabe%20S.4b%3A%20Todesstunden%20als%20Histogramm%20(Visualisierung)%0A%0A%20%20%20%20Der%20Nachmittags-Peak%20wird%20im%20Histogramm%20der%20**Todesstunde**%20schlagartig%20sichtbar.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(px%2C%20todesfaelle)%3A%0A%20%20%20%20px.histogram(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20todesfaelle%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Todesstunde%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22Arzt%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22overlay%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nbins%3D24%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Todeszeitpunkt%20%C3%BCber%20den%20Tag%20%E2%80%94%20Shipman%20vs.%20Referenz%C3%A4rzte%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22Todesstunde%22%3A%20%22Stunde%20des%20Todes%20(0%E2%80%9323)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%20S.5%3A%20Morde%20%C3%BCber%20die%20Jahre%20(Selbstst%C3%A4ndig)%0A%0A%20%20%20%20%C3%9Cber%20welchen%20Zeitraum%20zog%20sich%20die%20Serie%3F%20Z%C3%A4hlen%20Sie%20**nur%20Shipmans**%20Todesf%C3%A4lle%0A%20%20%20%20**pro%20Jahr**.%20Das%20Ergebnis%20speichern%20wir%20als%20%60shipman_jahre%60%20%E2%80%94%20die%20n%C3%A4chste%20Zelle%20plottet%20es.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20%60WHERE%20Arzt%20%3D%20'Dr.%20Shipman'%60%2C%20%60GROUP%20BY%20Jahr%60%2C%20%60ORDER%20BY%20Jahr%60.*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20shipman_jahre%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%F0%9F%94%B5%20Schreiben%20Sie%20Ihre%20Abfrage%20(Spalten%3A%20Jahr%2C%20faelle)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20Jahr%2C%200%20AS%20faelle%20FROM%20todesfaelle%20LIMIT%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(shipman_jahre%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20shipman_jahre)%3A%0A%20%20%20%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20shipman_jahre%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22Jahr%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22faelle%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Shipmans%20Todesf%C3%A4lle%20pro%20Jahr%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22faelle%22%3A%20%22Todesf%C3%A4lle%22%7D%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20Jahr%2C%0A%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20faelle%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20WHERE%20Arzt%20%3D%20'Dr.%20Shipman'%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Jahr%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Jahr%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Die%20Todesf%C3%A4lle%20ziehen%20sich%20%C3%BCber%20**fast%20zwei%20Jahrzehnte**%20(1980%E2%80%931998)%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20kein%20einmaliger%20Ausrei%C3%9Fer%2C%20sondern%20ein%20dauerhaftes%20Muster.%20Erst%20die%20Zusammenschau%20%C3%BCber%20die%0A%20%20%20%20Jahre%20macht%20das%20Ausma%C3%9F%20sichtbar.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%E2%AD%90%E2%AD%90%20Shipman-Challenge%3A%20Altersverteilung%20als%20Histogramm%0A%0A%20%20%20%20Erstellen%20Sie%20ein%20Histogramm%20der%20Altersverteilung%20%E2%80%94%20getrennt%20nach%20Arzt%0A%20%20%20%20(Plotly%20%60px.histogram%60).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%AD%90%E2%AD%90%20Altersverteilung%20als%20Histogramm%20%E2%80%94%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%3A%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20None%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60python%0A%20%20%20%20fig%20%3D%20px.histogram(%0A%20%20%20%20todesfaelle%2C%0A%20%20%20%20x%3D%22Alter%22%2C%0A%20%20%20%20color%3D%22Arzt%22%2C%0A%20%20%20%20barmode%3D%22overlay%22%2C%0A%20%20%20%20opacity%3D0.6%2C%0A%20%20%20%20nbins%3D15%2C%0A%20%20%20%20title%3D%22Altersverteilung%20der%20Todesf%C3%A4lle%20nach%20Arzt%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Shipmans%20Opfer%20sind%20tendenziell%20%C3%A4lter%20und%20die%20Verteilung%0A%20%20%20%20ist%20enger%20konzentriert%20%E2%80%94%20ein%20typisches%20Muster%20gezielter%20Opferauswahl.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20%E2%AD%90%E2%AD%90%E2%AD%90%20Gesamtschau%3A%20jeder%20Todesfall%20als%20Punkt%20(Alter%20%C3%97%20Jahr)%0A%0A%20%20%20%20Zum%20Abschluss%20richten%20wir%20den%20Blick%20**nur%20auf%20Shipman**.%20Zwei%20Schritte%2C%20**zwei**%20%60%3F%3F%3F%60%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20In%20der%20SQL-Zelle%20den%20%60WHERE%60-**Filter**%20erg%C3%A4nzen%2C%20der%20nur%20Shipmans%20F%C3%A4lle%20beh%C3%A4lt%0A%20%20%20%20%20%20%20(Ergebnis%20%60todesfaelleShipman%60).%0A%20%20%20%202.%20Im%20%60px.scatter%60-Aufruf%20die%20**Achsen**%20setzen%20%E2%80%94%20%60Jahr%60%20(x)%20und%20%60Alter%60%20(y).%0A%0A%20%20%20%20%3E%20%F0%9F%92%A1%20**Extra%3A**%20F%C3%A4rben%20Sie%20die%20Punkte%20zus%C3%A4tzlich%20nach%20Geschlecht%20(%60color%3D%22Geschlecht%22%60)%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20%3E%20dann%20wird%20Shipmans%20Frauen-%C3%9Cberhang%20sichtbar.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20todesfaelleShipman%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(todesfaelleShipman%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(px%2C%20todesfaelleShipman)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Dotplot%3A%20ein%20Punkt%20pro%20Shipman-Todesfall%20%E2%80%94%20erg%C3%A4nzen%20Sie%20x%3D%20und%20y%3D%0A%20%20%20%20_fig%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20todesfaelleShipman%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22%3F%3F%3F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22%3F%3F%3F%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Shipmans%20Todesf%C3%A4lle%3A%20Alter%20%C3%BCber%20die%20Jahre%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22Jahr%22%3A%20%22Jahr%22%2C%20%22Alter%22%3A%20%22Alter%20des%20Patienten%22%7D%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_fig.update_traces(marker%3Ddict(size%3D8%2C%20opacity%3D0.6))%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.accordion(%7B%22%F0%9F%94%91%20Musterl%C3%B6sung%22%3A%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20--%20Schritt%201%3A%20nur%20Shipmans%20F%C3%A4lle%20herausfiltern%0A%20%20%20%20SELECT%20*%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20WHERE%20Arzt%20%3D%20'Dr.%20Shipman'%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%60%60%60python%0A%20%20%20%20%23%20Schritt%202%3A%20Dotplot%20auf%20todesfaelleShipman%0A%20%20%20%20fig%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20todesfaelleShipman%2C%0A%20%20%20%20x%3D%22Jahr%22%2C%0A%20%20%20%20y%3D%22Alter%22%2C%0A%20%20%20%20title%3D%22Shipmans%20Todesf%C3%A4lle%3A%20Alter%20%C3%BCber%20die%20Jahre%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig.update_traces(marker%3Ddict(size%3D8%2C%20opacity%3D0.6))%0A%20%20%20%20fig%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20**Extra%20(Farbe%20nach%20Geschlecht)%3A**%20einfach%20%60color%3D%22Geschlecht%22%60%20erg%C3%A4nzen.%0A%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Shipmans%20Punkte%20liegen%20durchg%C3%A4ngig%20im%20**hohen%20Alter**%20und%20verteilen%20sich%20%C3%BCber%20den%0A%20%20%20%20**gesamten%20Zeitraum**%20%E2%80%94%20mit%20%60color%3D%22Geschlecht%22%60%20wird%20zus%C3%A4tzlich%20sein%20**Frauen-%C3%9Cberhang**%20sichtbar.%0A%20%20%20%20Eine%20einzige%20Grafik%20vereint%2C%20was%20die%20Einzelabfragen%20zeigten%3A%20*wie%20alt*%2C%20*wann*%20und%20*wer*%20%E2%80%94%20die%0A%20%20%20%20Gesamtschau%2C%20die%20den%20Fall%20un%C3%BCbersehbar%20macht.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Zusammenfassung%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Thema%20%7C%20Aufgaben%20%7C%20Wichtige%20Erkenntnis%20%7C%0A%20%20%20%20%7C-------%7C----------%7C---------------------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Auftakt%20Titanic**%20%7C%200.1%20%E2%80%93%200.3%20%7C%20Die%20richtige%20Frage%20%2B%20SQL%20%3D%20Analyse%3B%20Muster%20statt%20Zufall%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Dateninspektion**%20%7C%201.1%20%E2%80%93%201.5%20%7C%20COUNT%2C%20%60DISTINCT%60%2C%20GROUP%20BY%2C%20%60HAVING%60%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Univariate%20Analyse**%20%7C%202.1%20%E2%80%93%202.5%20%7C%20Mean%2FMedian%3B%20bei%20%60Fare%60%20Mean%20%E2%89%AB%20Median%20(rechtsschief)%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Ausrei%C3%9Fer%20(IQR)**%20%7C%203.1%20%E2%80%93%203.4%20%7C%20%C2%A3512-Tickets%20%3D%20echte%20Ausrei%C3%9Fer%2C%20kein%20Fehler%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Fehlende%20Werte**%20%7C%204.1%20%E2%80%93%204.4%20%7C%20%60Age%60%2020%20%25%2C%20%60Cabin%60%2077%20%25%3B%20%60IS%20NULL%60%20%2F%20%60COALESCE%60-Imputation%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Bivariate%20Analyse**%20%7C%205.1%20%E2%80%93%205.6%20%7C%20Klasse%20%26%20Geschlecht%3B%20Zwischenergebnis%2BJOIN%2C%20%60IN%60%2F%60BETWEEN%60%3B%20Korrelation%20%E2%89%A0%20Kausalit%C3%A4t%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Binning**%20%7C%206.1%20%E2%80%93%206.3%20%7C%20%60CASE%20WHEN%60%3A%20Altersgruppen%2FPreisklassen%20sichtbar%20machen%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Capstone%20Benford**%20%7C%20B.1%20%E2%80%93%20B.5%20%7C%20%60SUBSTR%60%2F%60CAST%60%2C%20Subquery%20%2B%20JOIN%20auf%20Referenz-View%3A%20Erste-Ziffer-Verteilung%20als%20Betrugsindikator%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Selbststudium%20Shipman**%20%7C%20S.1%20%E2%80%93%20S.5%20%7C%20Anomalien%3A%20Anzahl%2C%20Alter%2C%20**Todeszeitpunkt**%20(Nachmittags-Peak)%2C%20**Verlauf%20%C3%BCber%20Jahre**%2C%20Dotplot-Gesamtschau%20%7C%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Visualisierung%3A**%20Plotly-Express%20begleitet%20die%20Analyse%20durchg%C3%A4ngig%20%E2%80%94%20Balken%20(%C3%9Cberlebensrate%0A%20%20%20%20%3E%20nach%20Klasse%2FAlter%2C%20Klasse%20%C3%97%20Geschlecht)%2C%20Histogramme%20(%60Fare%60-Schiefe%2C%20Shipmans%20Todesstunde)%0A%20%20%20%20%3E%20und%20ein%20Dotplot%20(%60px.scatter%60)%20als%20Gesamtschau.%20**Tabelle%20zeigt%20das%20*Was*%2C%20der%20Plot%20das%20*Aha*.**%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**SQL-Werkzeugkasten%3A**%20Diese%20Session%20baut%20auf%20den%20**bekannten**%20Bausteinen%20auf%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20%3E%20%60WHERE%60%2F%60IN%60%2F%60BETWEEN%60%20(S1)%2C%20%60DISTINCT%60%2F%60COALESCE%60%20(S2)%2C%20%60GROUP%20BY%60%2F%60HAVING%60%2FAggregate%20(S3)%2C%20%60JOIN%60%20(S8)%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20%3E%20und%20f%C3%BChrt%20die%20EDA-Werkzeuge%20**neu**%20ein%3A%20%60PERCENTILE_CONT%60%2C%20%60CORR%60%2C%20%60CASE%20WHEN%60%2C%0A%20%20%20%20%3E%20**Subqueries**%2C%20**Views%2Fmaterialisierte%20Zwischenergebnisse**%20(jede%20SQL-Zelle%20%3D%20abfragbares%20DataFrame).%0A%20%20%20%20%3E%20**Window%20Functions**%20kommen%20in%20Session%2012.%0A%0A%20%20%20%20**N%C3%A4chste%20Session%3A**%20Statistische%20Inferenz%20%26%20A%2FB-Tests%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A