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index 8f115e7..1f256fd 100644
--- a/doc/document.asciidoc
+++ b/doc/document.asciidoc
@@ -7,27 +7,13 @@ DMC 2012
 // a2x: --dblatex-opts "-P latex.output.revhistory=0"
 // a2x: --dblatex-opts "-P doc.publisher.show=0"
 
-Vorbetrachung der Daten
------------------------
-
-Die Summer aller Quantitäten abgetragen in einem Graphen über die Zeit ergab
-eine deutliche periodische Schwankung über sieben Tage.
-Aus dieser Erkenntniss herraus wurde das
-Sevenday-Verfahren (siehe xref:anchor-sevenday[]) entwickelt.
-Zur weiteren Veranschaulichung wurden Mittelwerte über verschiedene
-Tages-Intervalle gebildet, und miteinander verglichen - die verhältnismäßig geringen
-Unterschiede der Mittelwerte führte zur Nutzung des
-Mittelwertverfahrens zur Vorhersage (siehe xref:anchor-middle[])
-
-
-Verfahren und Programme
------------------------
-
+Verwendete Programme und Datenvorverarbeitung
+---------------------------------------------
 Zur Verarbeitung der Daten wurde das Programm Octave benutzt.
 Dieses ist eine Open-Source alternative zu MATLab.
 In dem Programm wurden die Daten in Form von Matrizen dagestellt.
 Das Script 'get_products.m' liest die Trainings- und Klasifikationsdatein
-die von einem sed script für die Benutzung in Octave vorbearbeitet wurden:
+die von einem sed-script für die Benutzung in Octave vorbearbeitet wurden:
 
 [source,sh]
 ----
@@ -37,7 +23,7 @@ die von einem sed script für die Benutzung in Octave vorbearbeitet wurden:
 1d
 # Replace every | with a space
 s/|/ /g
-# Eliminate carrage return
+# Eliminate carriage return
 s/\r//
 ----
 
@@ -68,14 +54,10 @@ price_{day56,product1} & price_{day56,product2} & \cdots & price_{day56,product5
 \]
 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 
-
-- Mittelwert
-- Lineare-Approximation (preis -> quantität)
-- Lineare-Approximation (zeit -> quantität)
-- Mittlere-Wochen-Verhersagen
-
 .Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung
 image::image/opt_pred_pie.svg[scaledwidth="75%"]
+Verfahren zur Vorhersage
+------------------------
 
 [[anchor-middle]]
 Mittelwert
@@ -203,7 +185,7 @@ Somit war dieses Verfahren keine Option für eine seriöse Vorhersage für
 unbekannten Datensätze.
 
 Optimierungsverfahren
-~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+---------------------
 Das Optmierungsverfahren ist Post-Clustering und wurde im Script 'opt_pred.m'
 implementiert.
 Dieses Meta-Verfahren bestimmt für jedes Produkt eines der oben genannten