From 889d74513baa9f2623edd029f42c10fbb63a9551 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Klemkow <j.klemkow@wemelug.de>
Date: Fri, 18 May 2012 22:48:16 +0200
Subject: doc: Describe Datenvorbetrachtung.

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index 559c13f..de3fc48 100644
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+++ b/doc/document.asciidoc
@@ -54,6 +54,36 @@ price_{day56,product1} & price_{day56,product2} & \cdots & price_{day56,product5
 \]
 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 
+Vorbetrachtung der Daten
+------------------------
+Zu Beginn des Datamining-Cups wurden die Daten mit verschieden Diagrammen
+visualisiert um erste Eindruecke und Ideen zu gewinnen.
+Dabei fand ein Brainstorming statt, bei dem Folgende Ideen entstanden sind.
+
+Zeitintervalle
+~~~~~~~~~~~~~~
+Dabei wurde die Summe aller Verkaeuft ueber einen Tag fuer alle 42 Tage
+abgetragen.
+Die sich daraus ergebene Kurve gab den inspiration fuer das Sevenday-Verfahren.
+Da deutlich wurde, das der Absatz sich periodisch schwank.
+
+Mittelwert und Lineare-Approximation
+~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+Bei der Approximation der Quantitätskurve zu einer geraden, wird versucht einen
+allgemein steigenden oder fallenden Trend eines Produktes zu erkennen.
+Hierbei wird davon ausgegangen, dass sich ein Produkt über eine größeren
+Zeitraum im mittelveränder.
+Anders als beim Mittelwertverfahren, welches von einer immer gleichbleibenden
+Grundabsatzmenge ausgeht, wird hier ein Trend mit bedacht.
+
+Der Verlauf der Quantität über die Trainingsdaten wird linear angenähert und
+für den die Vorhersage benutzt.
+
+Das Ergebniss dieses Verfahrens lieferte für einige Produkte z. B. dem Ersten
+eine etwas besseres Ergebniss als der Reine Mittelwert.
+Für andere allerdings einen viel zu steilen Anstieg, der ziemlich große
+Fehlerwerte verussachte.
+
 Verfahren zur Vorhersage
 ------------------------
 
@@ -103,25 +133,6 @@ aus.
 Daher kann das Verhalten der Siebentagesschwankung nicht alleine Auschlaggebend
 für den Absatz eines Produktes sein.
 
-Lineare-Approximation Zeit -> Quantität
-~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
-Bei der Approximation der Quantitätskurve zu einer geraden, wird versucht einen
-allgemein steigenden oder fallenden Trend eines Produktes zu erkennen.
-Hierbei wird davon ausgegangen, dass sich ein Produkt über eine größeren
-Zeitraum im mittelveränder.
-Anders als beim Mittelwertverfahren, welches von einer immer gleichbleibenden
-Grundabsatzmenge ausgeht, wird hier ein Trend mit bedacht.
-
-Der Verlauf der Quantität über die Trainingsdaten wird linear angenähert und
-für den die Vorhersage benutzt.
-
-Das Ergebniss dieses Verfahrens lieferte für einige Produkte z. B. dem Ersten
-eine etwas besseres Ergebniss als der Reine Mittelwert.
-Für andere allerdings einen viel zu steilen Anstieg, der ziemlich große
-Fehlerwerte verussachte.
-
-TODO: Fehlerwerte noch mal bestimmen!
-
 Lineare-Regression Preis -> Quantität
 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 Angenommen wurde, dass ein direkter Zusammenhang, zwischen dem Preis und der
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cgit 

