DMA Session 4: CRISP-DM & Fallstudien

DMA Session 4: CRISP-DM & Fallstudien — 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%22plotly%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.6%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20width%3D%22medium%22%2C%0A%20%20%20%20app_title%3D%22DMA%20Session%204%3A%20CRISP-DM%20%26%20Fallstudien%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%204%3A%20CRISP-DM%20%26%20Fallstudien%20%E2%80%94%20%C3%9Cbungen%0A%0A%0A%20%20%20%20**Aufgabentypen%3A**%0A%20%20%20%20-%20%F0%9F%9F%A1%20**Scaffolded**%3A%20Teill%C3%B6sung%20zum%20Erg%C3%A4nzen%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**Exploration**%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%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Todesf%C3%A4lle%20(Shipman-Untersuchung)%20---%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20url%20%3D%20%22https%3A%2F%2Fchrisflath.github.io%2Fnotebooks%2Fpublic%2Ftodesfaelle.csv%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20todesfaelle%20%3D%20pl.read_csv(url)%0A%20%20%20%20except%20Exception%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20todesfaelle%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Arzt%22%3A%20(%5B%22Shipman%22%5D%20*%2015%20%2B%20%5B%22Referenz%22%5D%20*%2010)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Geschlecht%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22W%22%2C%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%20%22W%22%2C%20%22W%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%20%22M%22%2C%20%22W%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Alter%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2076%2C%2082%2C%2071%2C%2079%2C%2084%2C%2068%2C%2091%2C%2077%2C%2073%2C%2088%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2080%2C%2065%2C%2085%2C%2074%2C%2081%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2085%2C%2079%2C%2072%2C%2066%2C%2090%2C%2078%2C%2081%2C%2087%2C%2069%2C%2083%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Todesstunde%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2014%2C%2015%2C%2013%2C%2014%2C%2016%2C%2015%2C%2014%2C%2013%2C%2015%2C%2014%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2016%2C%2014%2C%2015%2C%2013%2C%2014%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%203%2C%2022%2C%208%2C%2017%2C%201%2C%2011%2C%2019%2C%206%2C%2014%2C%2023%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Rechnungsbetr%C3%A4ge%20(Benford-Analyse)%20---%0A%20%20%20%20import%20random%0A%20%20%20%20random.seed(42)%0A%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%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%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%0A%20%20%20%20rechnungen%20%3D%20pl.concat(%5Brechnungen_echt%2C%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%5D)%0A%20%20%20%20return%20rechnungen_echt%2C%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%2C%20todesfaelle%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20rechnungen_echt%2C%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%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%60todesfaelle%60%20%7C%20%7Blen(todesfaelle)%7D%20%7C%20Mortalit%C3%A4tsdaten%20aus%20der%20Shipman-Untersuchung%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20%60rechnungen_echt%60%20%7C%20%7Blen(rechnungen_echt)%7D%20%7C%20Echte%20Rechnungsbetr%C3%A4ge%20(exponentiell%20verteilt)%20%7C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20%60rechnungen_verd%C3%A4chtig%60%20%7C%20%7Blen(rechnungen_verd%C3%A4chtig)%7D%20%7C%20Verd%C3%A4chtige%20Rechnungsbetr%C3%A4ge%20(gleichverteilt)%20%7C%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%20Phase%202%3A%20CRISP-DM%20anwenden%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%20CRISP-DM%20Quiz%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%20%20%20%20%22Data%20Preparation%20%E2%86%92%20Data%20Understanding%20%E2%86%92%20Modeling%20%E2%86%92%20Business%20Understanding%20%E2%86%92%20Deployment%20%E2%86%92%20Evaluation%22%3A%20%22wrong3%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%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%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%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%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%20%20%20%20)%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%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%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%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%20%20%20%20)%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%A1%20Aufgabe%202.2%3A%20Szenario%20%E2%86%92%20CRISP-DM%20Phase%20zuordnen%0A%0A%20%20%20%20Ordnen%20Sie%20jede%20Aktivit%C3%A4t%20der%20richtigen%20CRISP-DM%20Phase%20zu.%0A%20%20%20%20Ersetzen%20Sie%20die%20%60%3F%3F%3F%60%20durch%20den%20passenden%20Phasennamen.%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--%20Ordnen%20Sie%20jede%20Aktivit%C3%A4t%20der%20richtigen%20CRISP-DM%20Phase%20zu%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%201.%20%22Wir%20m%C3%B6chten%20Betrug%20bei%20Rechnungen%20erkennen%22%20%E2%86%92%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%202.%20%22Die%20Daten%20enthalten%20fehlende%20Werte%2C%20die%20wir%20bereinigen%22%20%E2%86%92%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%203.%20%22Wir%20berechnen%20Statistiken%20%C3%BCber%20die%20Todesf%C3%A4lle%22%20%E2%86%92%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%204.%20%22Wir%20pr%C3%BCfen%2C%20ob%20unsere%20Ergebnisse%20plausibel%20sind%22%20%E2%86%92%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Phasen%3A%20Business%20Understanding%2C%20Data%20Understanding%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%20%20%20%20%20%20%20%20Data%20Preparation%2C%20Modeling%2C%20Evaluation%2C%20Deployment%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Ordnen%20Sie%20die%20Aktivit%C3%A4ten%20den%20Phasen%20zu'%20AS%20Aufgabe%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%201.%20%22Wir%20m%C3%B6chten%20Betrug%20bei%20Rechnungen%20erkennen%22%20%E2%86%92%20**Business%20Understanding**%20(Problemdefinition)%0A%20%20%20%202.%20%22Die%20Daten%20enthalten%20fehlende%20Werte%2C%20die%20wir%20bereinigen%22%20%E2%86%92%20**Data%20Preparation**%20(Daten%20bereinigen)%0A%20%20%20%203.%20%22Wir%20berechnen%20Statistiken%20%C3%BCber%20die%20Todesf%C3%A4lle%22%20%E2%86%92%20**Modeling**%20(Analyse%20durchf%C3%BChren)%0A%20%20%20%204.%20%22Wir%20pr%C3%BCfen%2C%20ob%20unsere%20Ergebnisse%20plausibel%20sind%22%20%E2%86%92%20**Evaluation**%20(Ergebnisse%20pr%C3%BCfen)%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%20Analyse-Schritte%20den%20Phasen%20zuordnen%0A%0A%20%20%20%20Stellen%20Sie%20sich%20vor%2C%20Sie%20sollen%20die%20Shipman-Daten%20analysieren.%0A%20%20%20%20Schreiben%20Sie%20f%C3%BCr%20**jede**%20der%20sechs%20CRISP-DM%20Phasen%20einen%20konkreten%20Satz%2C%0A%20%20%20%20was%20Sie%20in%20dieser%20Phase%20tun%20w%C3%BCrden.%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%20Beschreiben%20Sie%20f%C3%BCr%20jede%20CRISP-DM%20Phase%20einen%20Schritt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%20%20%20bezogen%20auf%20die%20Shipman-Fallstudie%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Business%20Understanding%3A%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Data%20Understanding%3A%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Data%20Preparation%3A%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Modeling%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Evaluation%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Deployment%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20'Beschreiben%20Sie%20Ihre%20Analyse-Schritte'%20AS%20Aufgabe%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**Beispiel-Antworten%3A**%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Phase%20%7C%20Konkreter%20Schritt%20%7C%0A%20%20%20%20%7C-------%7C-------------------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Business%20Understanding%20%7C%20Gibt%20es%20%C3%84rzte%20mit%20auff%C3%A4llig%20vielen%20Todesf%C3%A4llen%3F%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Data%20Understanding%20%7C%20Welche%20Spalten%20haben%20wir%3F%20Wie%20viele%20Datens%C3%A4tze%3F%20Gibt%20es%20fehlende%20Werte%3F%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Data%20Preparation%20%7C%20Todesstunden%20in%20Kategorien%20einteilen%20(Praxiszeit%20vs.%20Au%C3%9Ferhalb)%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Modeling%20%7C%20GROUP%20BY%20Arzt%20mit%20COUNT%2C%20AVG%2C%20Zeitanalyse%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Evaluation%20%7C%20Sind%20die%20Unterschiede%20statistisch%20signifikant%20oder%20Zufall%3F%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Deployment%20%7C%20Fr%C3%BChwarnsystem%20f%C3%BCr%20auff%C3%A4llige%20Mortalit%C3%A4tsmuster%20einrichten%20%7C%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%20Shipman-Daten%20analysieren%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%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%20F%C3%BChren%20Sie%20die%20Abfrage%20aus%20und%20interpretieren%20Sie%20das%20Ergebnis.%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%204.2%3A%20Geschlechterverteilung%0A%0A%20%20%20%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%20die%20%60GROUP%20BY%60-Klausel%2C%20um%20die%20Geschlechterverteilung%0A%20%20%20%20pro%20Arzt%20zu%20analysieren%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%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%20Arzt%2C%20Geschlecht%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Tipp%3A%20Sie%20brauchen%20beide%20Spalten%20in%20GROUP%20BY%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%204.3%3A%20Durchschnittsalter%20pro%20Arzt%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20das%20Durchschnittsalter%2C%20das%20Mindestalter%20und%20das%20H%C3%B6chstalter%0A%20%20%20%20der%20verstorbenen%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%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%204.4%3A%20Debugging%20%E2%80%94%20Fehlende%20GROUP%20BY%20Klausel%0A%0A%20%20%20%20Diese%20Abfrage%20soll%20das%20Durchschnittsalter%20pro%20Arzt%20berechnen.%0A%20%20%20%20**F%C3%BChren%20Sie%20sie%20aus**%20%E2%80%94%20was%20ist%20das%20Problem%3F%20Beheben%20Sie%20den%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%20Arzt%2C%20AVG(Alter)%20AS%20Durchschnittsalter%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Fehler%3A%20Fehlende%20GROUP%20BY%20Klausel%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%60Arzt%60%20im%20SELECT%20ohne%20%60GROUP%20BY%60!%20SQL%20wei%C3%9F%20nicht%2C%20welcher%20Arzt%20zum%0A%20%20%20%20Durchschnitt%20geh%C3%B6rt.%0A%0A%20%20%20%20**Goldene%20Regel%3A**%20Im%20SELECT%20nur%20Spalten%20aus%20GROUP%20BY%20oder%20Aggregatfunktionen!%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20--%20Korrektur%3A%0A%20%20%20%20SELECT%20Arzt%2C%20AVG(Alter)%20AS%20Durchschnittsalter%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%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%206%3A%20Benford's%20Law%20anwenden%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%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%206.2%3A%20Prozentuale%20Verteilung%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20den%20Prozentanteil%20jeder%20ersten%20Ziffer%20bei%20den%20echten%20Rechnungen.%0A%20%20%20%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%20den%20fehlenden%20Teil%20f%C3%BCr%20die%20Gesamtanzahl%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%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%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Tipp%3A%20Ersetzen%20Sie%20%3F%3F%3F%20durch%20eine%20Unterabfrage%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20%20%20%20%20%20%20die%20die%20Gesamtanzahl%20der%20Rechnungen%20z%C3%A4hlt%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%20%F0%9F%9F%A1%20Aufgabe%206.3%3A%20Benford-Abweichung%20berechnen%0A%0A%20%20%20%20Vergleichen%20Sie%20die%20beobachteten%20Prozente%20mit%20den%20theoretischen%20Benford-Werten.%0A%20%20%20%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%20die%20Berechnung%20der%20Abweichung%20und%20die%20Sortierung%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%20WITH%20beobachtet%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%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%20%20%20%20%20COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20rechnungen_echt%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010)%20AS%20prozent%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%20rechnungen_echt%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20GROUP%20BY%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20benford%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%201%20AS%20ziffer%2C%2030.1%20AS%20erwartet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b.erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROUND(b.prozent%2C%201)%20AS%20beobachtet_pct%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20e.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%20beobachtet%20b%0A%20%20%20%20%20%20%20%20JOIN%20benford%20e%20ON%20b.erste_ziffer%20%3D%20e.ziffer%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ORDER%20BY%20%3F%3F%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Erg%C3%A4nzen%20Sie%3A%20ABS(b.prozent%20-%20e.erwartet)%20f%C3%BCr%20die%20Abweichung%0A%20%20%20%20%20%20%20%20--%20Sortieren%20Sie%20nach%20abweichung%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%20WITH%20beobachtet%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%0A%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%20COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20rechnungen_echt%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010)%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%20)%2C%0A%20%20%20%20benford%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%201%20AS%20ziffer%2C%2030.1%20AS%20erwartet%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%202%2C%2017.6%20UNION%20ALL%20SELECT%203%2C%2012.5%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%204%2C%209.7%20UNION%20ALL%20SELECT%205%2C%207.9%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%206%2C%206.7%20UNION%20ALL%20SELECT%207%2C%205.8%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%208%2C%205.1%20UNION%20ALL%20SELECT%209%2C%204.6%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20b.erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20ROUND(b.prozent%2C%201)%20AS%20beobachtet_pct%2C%0A%20%20%20%20e.erwartet%20AS%20benford_pct%2C%0A%20%20%20%20ROUND(ABS(b.prozent%20-%20e.erwartet)%2C%201)%20AS%20abweichung%0A%20%20%20%20FROM%20beobachtet%20b%0A%20%20%20%20JOIN%20benford%20e%20ON%20b.erste_ziffer%20%3D%20e.ziffer%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20abweichung%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%23%23%23%20%F0%9F%94%B5%20Aufgabe%206.4%3A%20Verd%C3%A4chtige%20Rechnungen%20analysieren%0A%0A%20%20%20%20F%C3%BChren%20Sie%20die%20gleiche%20Benford-Analyse%20f%C3%BCr%20die%20**verd%C3%A4chtigen**%20Rechnungen%20durch.%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20die%20erste%20Ziffer%2C%20den%20Prozentanteil%20und%20vergleichen%20Sie%0A%20%20%20%20mit%20den%20erwarteten%20Benford-Werten.%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%20Wie%20in%20Aufgabe%206.3%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%60%60%60sql%0A%20%20%20%20WITH%20beobachtet%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%0A%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%20COUNT(*)%20*%20100.0%20%2F%20(SELECT%20COUNT(*)%20FROM%20rechnungen_verd%C3%A4chtig%20WHERE%20betrag%20%3E%3D%2010)%20AS%20prozent%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)%2C%0A%20%20%20%20benford%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%201%20AS%20ziffer%2C%2030.1%20AS%20erwartet%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%202%2C%2017.6%20UNION%20ALL%20SELECT%203%2C%2012.5%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%204%2C%209.7%20UNION%20ALL%20SELECT%205%2C%207.9%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%206%2C%206.7%20UNION%20ALL%20SELECT%207%2C%205.8%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%208%2C%205.1%20UNION%20ALL%20SELECT%209%2C%204.6%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20b.erste_ziffer%2C%0A%20%20%20%20ROUND(b.prozent%2C%201)%20AS%20beobachtet_pct%2C%0A%20%20%20%20e.erwartet%20AS%20benford_pct%2C%0A%20%20%20%20ROUND(ABS(b.prozent%20-%20e.erwartet)%2C%201)%20AS%20abweichung%0A%20%20%20%20FROM%20beobachtet%20b%0A%20%20%20%20JOIN%20benford%20e%20ON%20b.erste_ziffer%20%3D%20e.ziffer%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20abweichung%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Beobachtung%3A**%20Die%20Abweichungen%20sind%20bei%20den%20verd%C3%A4chtigen%20Rechnungen%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%206.5%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---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Freie%20Exploration%20%E2%80%94%20Herausforderungen%0A%0A%20%20%20%20**Tipp%3A**%20Vergleichen%20Sie%20Ihre%20L%C3%B6sungen%20mit%20Ihrem%20Nachbarn%20%E2%80%94%20es%20gibt%20oft%20mehrere%20Wege%20zum%20gleichen%20Ergebnis!%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%E2%AD%90%20Herausforderung%201%3A%20Prozentsatz%20weiblicher%20Opfer%20pro%20Arzt%0A%0A%20%20%20%20Berechnen%20Sie%20f%C3%BCr%20jeden%20Arzt%20den%20Anteil%20weiblicher%20Opfer%20in%20Prozent.%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20Z%C3%A4hlen%20Sie%20die%20weiblichen%20Opfer%20und%20teilen%20Sie%20durch%20die%20Gesamtanzahl%20pro%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%E2%AD%90%20Prozentsatz%20weiblicher%20Opfer%20pro%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%20COUNT(*)%20AS%20Gesamt%2C%0A%20%20%20%20SUM(CASE%20WHEN%20Geschlecht%20%3D%20'W'%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%20AS%20Weiblich%2C%0A%20%20%20%20ROUND(SUM(CASE%20WHEN%20Geschlecht%20%3D%20'W'%20THEN%201%20ELSE%200%20END)%20*%20100.0%20%2F%20COUNT(*)%2C%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20AS%20Prozent_Weiblich%0A%20%20%20%20FROM%20todesfaelle%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20Arzt%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%20Prozent_Weiblich%20DESC%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20**Erkl%C3%A4rung%3A**%20%60CASE%20WHEN%20Geschlecht%20%3D%20'W'%20THEN%201%20ELSE%200%20END%60%20erzeugt%20eine%201%20f%C3%BCr%0A%20%20%20%20jedes%20weibliche%20Opfer.%20%60SUM(...)%60%20z%C3%A4hlt%20dann%20nur%20die%20weiblichen%20Opfer.%20Division%20durch%0A%20%20%20%20%60COUNT(*)%60%20ergibt%20den%20Prozentsatz.%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%20Herausforderung%202%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%20Verwenden%20Sie%20Plotly%20(%60px.histogram%60).%0A%0A%20%20%20%20*Hinweis%3A%20Wandeln%20Sie%20die%20Polars-Tabelle%20mit%20%60.to_pandas()%60%20um%2C%20falls%20n%C3%B6tig.*%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%0A%20%20%20%20%23%20Ihre%20L%C3%B6sung%20hier%3A%0A%20%20%20%20pass%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.to_pandas()%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%20labels%3D%7B%22Alter%22%3A%20%22Alter%20bei%20Tod%22%2C%20%22count%22%3A%20%22Anzahl%22%2C%20%22Arzt%22%3A%20%22Arzt%22%7D%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%20Herausforderung%203%3A%20Chi-Quadrat-Abstand%20zu%20Benford%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*Hinweis%3A%20Verwenden%20Sie%20eine%20CTE%20mit%20den%20Benford-Werten%20und%20berechnen%20Sie%20die%20Summe.*%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%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%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%20WITH%20ziffern%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kategorie%2C%0A%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%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%20kategorie%2C%20erste_ziffer%0A%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20gesamt%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%20kategorie%2C%20SUM(anzahl)%20AS%20total%0A%20%20%20%20FROM%20ziffern%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%20kategorie%0A%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20benford%20AS%20(%0A%20%20%20%20SELECT%201%20AS%20ziffer%2C%2030.1%20AS%20erwartet_pct%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%202%2C%2017.6%20UNION%20ALL%20SELECT%203%2C%2012.5%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%204%2C%209.7%20UNION%20ALL%20SELECT%205%2C%207.9%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%206%2C%206.7%20UNION%20ALL%20SELECT%207%2C%205.8%20UNION%20ALL%0A%20%20%20%20SELECT%208%2C%205.1%20UNION%20ALL%20SELECT%209%2C%204.6%0A%20%20%20%20)%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_pct%20%2F%20100.0%20*%20g.total)%2C%202)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%20(b.erwartet_pct%20%2F%20100.0%20*%20g.total)%0A%20%20%20%20)%2C%202)%20AS%20chi_quadrat%0A%20%20%20%20FROM%20ziffern%20z%0A%20%20%20%20JOIN%20benford%20b%20ON%20z.erste_ziffer%20%3D%20b.ziffer%0A%20%20%20%20JOIN%20gesamt%20g%20ON%20z.kategorie%20%3D%20g.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**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%20Zusammenfassung%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Thema%20%7C%20Wichtige%20Erkenntnis%20%7C%0A%20%20%20%20%7C-------%7C---------------------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20CRISP-DM%20%7C%20Strukturierter%20Analyseprozess%20in%206%20iterativen%20Phasen%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Shipman%20%7C%20GROUP%20BY%20%2B%20COUNT%2FAVG%20deckt%20Anomalien%20in%20Mortalit%C3%A4tsdaten%20auf%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Benford%20%7C%20SUBSTR%20%2B%20CAST%20extrahiert%20erste%20Ziffern%20zur%20Betrugserkennung%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20SQL-Werkzeuge%20%7C%20CASE%20WHEN%2C%20Unterabfragen%2C%20CTEs%20f%C3%BCr%20komplexe%20Analysen%20%7C%0A%0A%20%20%20%20**N%C3%A4chste%20Session%3A**%20Datenmodellierung%20%E2%80%94%20Von%20Anomalien%20zum%20ER-Modell%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