Projektarbeit-MYP/packages/reservation-platform/README.md

utilss/analytics/(scope).ts deriver.ts utils/sentinel.ts -> auth guard

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Basierend auf den erwähnten Anforderungen, hier sind einige zusätzliche Spalten, die Sie zu Ihrer Datenbank hinzufügen könnten:

Für die Tabelle printers:

total_print_jobs: Die Gesamtzahl der Druckaufträge, die ein Drucker ausgeführt hat.

total_active_time: Die Gesamtzeit, in der der Drucker aktiv war (in Minuten).

total_error_jobs: Die Gesamtzahl der Druckaufträge, die aufgrund eines Fehlers abgebrochen wurden.

last_maintenance_date: Das Datum der letzten Wartung des Druckers.

Für die Tabelle printJobs:

end_time: Die Zeit, zu der der Druckauftrag beendet wurde.

was_successful: Ein boolescher Wert, der angibt, ob der Druckauftrag erfolgreich abgeschlossen wurde.

error_code: Ein Code, der einen bestimmten Fehler identifiziert, wenn der Druckauftrag abgebrochen wurde.

Für die Tabelle users:

total_print_jobs: Die Gesamtzahl der Druckaufträge, die ein Benutzer gestartet hat.

preferred_printer_id: Die ID des Druckers, den der Benutzer am häufigsten verwendet.

last_login_date: Das Datum des letzten Logins des Benutzers.

Diese zusätzlichen Spalten könnten Ihnen dabei helfen, die oben genannten statistischen Analysen und Machine Learning-Vorhersagen durchzuführen. Bitte beachten Sie, dass Sie möglicherweise zusätzliche Logik in Ihrer Anwendung implementieren müssen, um diese Spalten zu aktualisieren, wenn entsprechende Ereignisse eintreten (z.B. ein Druckauftrag wird gestartet oder beendet, ein Benutzer loggt sich ein usw.).

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Basierend auf Ihrem Datenbankschema, das Informationen über Drucker, Druckaufträge und Benutzer enthält, könnten Sie eine Vielzahl von statistischen Analysen und Machine Learning-Vorhersagen treffen. Hier sind einige konkrete Vorschläge:

Statistische Analysen:

1. Auslastungsanalyse: Bestimmen Sie die Auslastung der Drucker, indem Sie die Anzahl und Dauer der Druckaufträge analysieren.
2. Fehleranalyse: Untersuchen Sie die Häufigkeit und Ursachen von abgebrochenen Druckaufträgen, um Muster zu erkennen.
3. Benutzerverhalten: Analysieren Sie das Verhalten der Benutzer, z.B. welche Drucker am häufigsten verwendet werden oder zu welchen Zeiten die meisten Druckaufträge eingehen.

Machine Learning-Vorhersagen:

1. Vorhersage der Druckerauslastung: Verwenden Sie Zeitreihenanalysen, um zukünftige Auslastungsmuster der Drucker vorherzusagen.
2. Anomalieerkennung: Setzen Sie Machine Learning ein, um Anomalien im Druckverhalten zu erkennen, die auf potenzielle Probleme hinweisen könnten.
3. Empfehlungssystem: Entwickeln Sie ein Modell, das Benutzern basierend auf ihren bisherigen Druckaufträgen und Präferenzen Drucker empfiehlt.

Konkrete Umsetzungsempfehlungen:

• Daten vorbereiten: Reinigen und transformieren Sie Ihre Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Entfernen Sie Duplikate, behandeln Sie fehlende Werte und konvertieren Sie kategoriale Daten in ein format, das von Machine Learning-Algorithmen verarbeitet werden kann.
• Feature Engineering: Erstellen Sie neue Merkmale (Features), die für Vorhersagemodelle nützlich sein könnten, wie z.B. die durchschnittliche Dauer der Druckaufträge pro Benutzer oder die Gesamtzahl der Druckaufträge pro Drucker.
• Modellauswahl: Wählen Sie geeignete Machine Learning-Modelle aus. Für Zeitreihenprognosen könnten ARIMA-Modelle geeignet sein, während für die Klassifizierung von Benutzerverhalten Entscheidungsbäume oder Random Forests verwendet werden könnten.
• Modelltraining und -validierung: Trainieren Sie Ihre Modelle mit einem Teil Ihrer Daten und validieren Sie sie mit einem anderen Teil, um sicherzustellen, dass die Modelle gut generalisieren und nicht überangepasst sind.
• Ergebnisinterpretation: Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihrer Modelle und nutzen Sie sie, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen oder die Benutzererfahrung auf Ihrer Plattform zu verbessern.

Diese Vorschläge sind abhängig von der Qualität und Quantität Ihrer Daten sowie den spezifischen Zielen, die Sie mit Ihrer Plattform verfolgen. Es ist wichtig, dass Sie die Modelle regelmäßig aktualisieren, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhalten und zu verbessern.

Quelle: Unterhaltung mit Bing, 11.5.2024 (1) Data Science – Nutzung von KI für Predictive Analytics - Springer. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-658-33731-5_27.pdf. (2) Predictive Analytics: Grundlagen, Projektbeispiele und Lessons ... - Haufe. https://www.haufe.de/finance/haufe-finance-office-premium/predictive-analytics-grundlagen-projektbeispiele-und-lessons-learned_idesk_PI20354_HI13561373.html. (3) Predictive Modelling: Was es ist und wie es dir dabei helfen kann, dein .... https://www.acquisa.de/magazin/predictive-modelling. (4) Deep Learning und Predictive Analytics: Vorhersage von Kundenverhalten .... https://www.hagel-it.de/it-insights/deep-learning-und-predictive-analytics-vorhersage-von-kundenverhalten-und-markttrends.html. (5) undefined. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33731-5_27.

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https://github.com/drizzle-team/drizzle-orm/discussions/1480#discussioncomment-9363695

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Um eine 3D-Drucker Reservierungsplattform zu entwickeln und die genannten Kriterien umzusetzen, empfehle ich folgende Schritte:

Kundenspezifische Anforderungen analysieren:

1. Stakeholder-Interviews durchführen, um Bedürfnisse und Erwartungen zu verstehen.
2. Umfragen erstellen, um Feedback von potenziellen Nutzern zu sammeln.
3. Anforderungsworkshops abhalten, um gemeinsam mit den Stakeholdern Anforderungen zu definieren.
4. User Stories und Use Cases entwickeln, um die Anforderungen zu konkretisieren.

Projektumsetzung planen:

1. Projektziele klar definieren und mit den betrieblichen Zielen abstimmen.
2. Ressourcenplanung vornehmen, um Personal, Zeit und Budget effizient einzusetzen.
3. Risikoanalyse durchführen, um potenzielle Hindernisse frühzeitig zu erkennen.
4. Meilensteinplanung erstellen, um wichtige Projektphasen zu strukturieren.

Daten identifizieren, klassifizieren und modellieren:

1. Datenquellen identifizieren, die für die Reservierungsplattform relevant sind.
2. Datenklassifikation vornehmen, um die Daten nach Typ und Sensibilität zu ordnen.
3. Entity-Relationship-Modelle (ERM) erstellen, um die Beziehungen zwischen den Daten zu visualisieren.

Mathematische Vorhersagemodelle und statistische Verfahren nutzen:

1. Regressionsanalysen durchführen, um zukünftige Nutzungsmuster vorherzusagen.
2. Clusteranalysen anwenden, um Nutzergruppen zu identifizieren und zu segmentieren.
3. Zeitreihenanalysen nutzen, um Trends und saisonale Schwankungen zu erkennen.

Datenqualität sicherstellen:

1. Validierungsregeln implementieren, um die Eingabe korrekter Daten zu gewährleisten.
2. Datenbereinigung regelmäßig durchführen, um Duplikate und Inkonsistenzen zu entfernen.
3. Datenintegrität durch Referenzintegritätsprüfungen sicherstellen.

Analyseergebnisse aufbereiten und Optimierungsmöglichkeiten aufzeigen:

1. Dashboards entwickeln, um die wichtigsten Kennzahlen übersichtlich darzustellen.
2. Berichte generieren, die detaillierte Einblicke in die Nutzungsdaten bieten.
3. Handlungsempfehlungen ableiten, um die Plattform kontinuierlich zu verbessern.

Projektdokumentation anforderungsgerecht erstellen:

1. Dokumentationsstandards festlegen, um Einheitlichkeit zu gewährleisten.
2. Versionskontrolle nutzen, um Änderungen nachvollziehbar zu machen.
3. Projektfortschritt dokumentieren, um den Überblick über den aktuellen Stand zu behalten.

Diese Empfehlungen sollen als Leitfaden dienen, um die genannten Kriterien systematisch und strukturiert in Ihrem Abschlussprojekt umzusetzen.

Quelle: Unterhaltung mit Bing, 11.5.2024 (1) Erfolgreiche Datenanalyseprojekte: Diese Strategien sollten Sie kennen. https://www.b2bsmartdata.de/blog/erfolgreiche-datenanalyseprojekte-diese-strategien-sollten-sie-kennen. (2) Projektdokumentation - wichtige Grundregeln | dieprojektmanager. https://dieprojektmanager.com/projektdokumentation-wichtige-grundregeln/. (3) Projektdokumentation: Definition, Aufbau, Inhalte und Beispiel. https://www.wirtschaftswissen.de/unternehmensfuehrung/projektmanagement/projektdokumentation-je-genauer-sie-ist-desto-weniger-arbeit-haben-sie-mit-nachfolgeprojekten/. (4) Was ist Datenmodellierung? | IBM. https://www.ibm.com/de-de/topics/data-modeling. (5) Was ist Datenmodellierung? | Microsoft Power BI. https://powerbi.microsoft.com/de-de/what-is-data-modeling/. (6) Inhalte Datenmodelle und Datenmodellierung Datenmodellierung ... - TUM. https://wwwbroy.in.tum.de/lehre/vorlesungen/mbe/SS07/vorlfolien/02_Datenmodellierung.pdf. (7) Definition von Datenmodellierung: Einsatzbereiche und Typen.. https://business.adobe.com/de/blog/basics/define-data-modeling. (8) 3. Informations- und Datenmodelle - RPTU. http://lgis.informatik.uni-kl.de/archiv/wwwdvs.informatik.uni-kl.de/courses/DBS/WS2000/Vorlesungsunterlagen/Kapitel.03.pdf. (9) Prozessoptimierung: 7 Methoden im Überblick! [2024] • Asana. https://asana.com/de/resources/process-improvement-methodologies. (10) Prozessoptimierung: Definition, Methoden & Praxis-Beispiele. https://peras.de/hr-blog/detail/hr-blog/prozessoptimierung. (11) Optimierungspotenzial erkennen - OPTANO. https://optano.com/blog/optimierungspotenzial-erkennen/. (12) Projektplanung: Definition, Ziele und Ablauf - wirtschaftswissen.de. https://www.wirtschaftswissen.de/unternehmensfuehrung/projektmanagement/in-nur-5-schritten-zur-fehlerfreien-projektplanung/. (13) Projektphasen: Die Vier! Von der Planung zur Umsetzung. https://www.pureconsultant.de/de/wissen/projektphasen/. (14) Hinweise zur Abschlussprüfung in den IT-Berufen (VO 2020) - IHK_DE. https://www.ihk.de/blueprint/servlet/resource/blob/5361152/008d092b38f621b2c97c66d5193d9f6c/pruefungshinweise-neue-vo-2020-data.pdf. (15) PAO – Projektantrag Fachinformatiker Daten- und Prozessanalyse - IHK_DE. https://www.ihk.de/blueprint/servlet/resource/blob/5673390/37eb05e451ed6051f6316f66d012cc50/projektantrag-fachinformatiker-daten-und-prozessanalyse-data.pdf. (16) IT-BERUFE Leitfaden zur IHK-Abschlussprüfung Fachinformatikerinnen und .... https://www.ihk.de/blueprint/servlet/resource/blob/5439816/6570224fb196bc7e10d16beeeb75fec1/neu-leitfaden-fian-data.pdf. (17) Fachinformatiker/-in Daten- und Prozessanalyse - IHK Nord Westfalen. https://www.ihk.de/nordwestfalen/bildung/ausbildung/ausbildungsberufe-a-z/fachinformatiker-daten-und-prozessanalyse-4767680. (18) Leitfaden zur IHK-Abschlussprüfung Fachinformatiker/-in .... https://www.ihk.de/blueprint/servlet/resource/blob/5682602/2fbedf4b4f33f7522d28ebc611adc909/fachinformatikerin-daten-und-prozessanalyse-data.pdf. (19) § 28 FIAusbV - Einzelnorm - Gesetze im Internet. https://www.gesetze-im-internet.de/fiausbv/__28.html. (20) Hinweise des Prüfungsausschusses zur Projektarbeit. https://www.neubrandenburg.ihk.de/fileadmin/user_upload/Aus_und_Weiterbildung/Ausbildung/Projektarbeit_Fachinformatiker_FR._Daten-_und_Prozessanalyse.pdf. (21) Datenqualität: Definition und Methoden zur kontinuierlichen .... https://www.acquisa.de/magazin/datenqualitaet. (22) Datenqualität: Definition, Merkmale und Analyse (Guide) - Kobold AI. https://www.kobold.ai/datenqualitaet-guide/. (23) Datenqualität: Definition und Methoden zur kontinuierlichen .... https://bing.com/search?q=Sicherstellung+der+Datenqualit%c3%a4t. (24) Datenqualitätsmanagement: Sicherstellung hoher Datenstandards. https://www.data-analyst.de/glossar/data-quality-management/. (25) Kundenspezifische Anforderungen CSR - Beratung für Managementsysteme. https://smct-management.de/kundenspezifische-anforderungen-csr-im-sinne-der-iatf-16949/. (26) CSR Sys - Kundenspezifische Anforderungen verwalten und bewerten. https://smct-management.de/csr-sys-kundenspezifische-anforderungen/. (27) Beauftragter für Customer Specific Requirements (CSR). https://www.tuev-nord.de/de/weiterbildung/seminare/beauftragter-fuer-customer-specific-requirements-csr-a/. (28) Kundenspezifische Anforderungen Seminar | Jetzt anfragen! - qdc. https://qdc.de/kundenspezifische-anforderungen-seminar/.

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Um die Punkte zur Datenidentifikation, -klassifikation, -modellierung und zur Nutzung mathematischer Modelle und statistischer Verfahren weiter zu konkretisieren, finden Sie hier detaillierte Empfehlungen:

Datenquellen identifizieren:

1. Bestandsaufnahme der aktuellen Daten: Erfassen Sie alle Daten, die bereits im Unternehmen vorhanden sind, wie z.B. Kundeninformationen, Transaktionsdaten und Gerätenutzungsdaten.
2. Externe Datenquellen prüfen: Untersuchen Sie, ob und welche externen Datenquellen wie Materiallieferanten oder Wartungsdienstleister relevant sein könnten.
3. IoT-Sensordaten: Berücksichtigen Sie die Integration von IoT-Geräten, die in Echtzeit Daten über den Zustand und die Nutzung der 3D-Drucker liefern.

Datenklassifikation:

1. Sensibilitätsstufen festlegen: Bestimmen Sie, welche Daten sensibel sind (z.B. personenbezogene Daten) und einer besonderen Schutzstufe bedürfen.
2. Datenkategorien erstellen: Ordnen Sie die Daten in Kategorien wie Nutzungsdaten, Finanzdaten, Betriebsdaten etc.
3. Zugriffsrechte definieren: Legen Sie fest, wer Zugriff auf welche Daten haben darf, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Entity-Relationship-Modelle (ERM):

1. Datenentitäten identifizieren: Bestimmen Sie die Kernentitäten wie Benutzer, Drucker, Reservierungen und Materialien.
2. Beziehungen festlegen: Definieren Sie, wie diese Entitäten miteinander in Beziehung stehen (z.B. ein Benutzer kann mehrere Reservierungen haben).
3. ERM-Tools nutzen: Verwenden Sie Software wie Lucidchart oder Microsoft Visio, um die ERMs zu visualisieren.

Regressionsanalysen:

1. Historische Daten sammeln: Nutzen Sie vergangene Nutzungsdaten, um Muster zu erkennen.
2. Prädiktive Variablen wählen: Identifizieren Sie Faktoren, die die Nutzung beeinflussen könnten, wie z.B. Uhrzeit, Wochentag oder Materialtyp.
3. Regressionsmodelle anwenden: Nutzen Sie lineare oder logistische Regression, um zukünftige Nutzungsmuster vorherzusagen.

Clusteranalysen:

1. Nutzersegmentierung: Teilen Sie Nutzer basierend auf ihrem Verhalten in Gruppen ein, z.B. nach Häufigkeit der Nutzung oder bevorzugten Materialien.
2. K-Means-Clustering: Verwenden Sie Algorithmen wie K-Means, um die Nutzer in sinnvolle Cluster zu segmentieren.
3. Cluster-Validierung: Überprüfen Sie die Güte der Clusterbildung, um sicherzustellen, dass die Segmente aussagekräftig sind.

Zeitreihenanalysen:

1. Zeitstempel-Daten analysieren: Untersuchen Sie Daten mit Zeitstempeln, um Trends und Muster über die Zeit zu erkennen.
2. Saisonale Effekte berücksichtigen: Identifizieren Sie saisonale Schwankungen in der Nutzung der 3D-Drucker.
3. ARIMA-Modelle: Nutzen Sie autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte (ARIMA), um zukünftige Trends zu prognostizieren.

Diese Methoden helfen Ihnen, ein tiefes Verständnis der Daten zu entwickeln, das für die erfolgreiche Umsetzung Ihrer Reservierungsplattform unerlässlich ist. Denken Sie daran, dass die genaue Anwendung dieser Techniken von den spezifischen Daten und Anforderungen Ihres Projekts abhängt. Es ist wichtig, dass Sie sich mit den Grundlagen der Datenanalyse und statistischen Modellierung vertraut machen, um diese Methoden effektiv anwenden zu können.

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This is a Next.js project bootstrapped with create-next-app.

Getting Started

First, run the development server:

npm run dev
# or
yarn dev
# or
pnpm dev
# or
bun dev

Open http://localhost:3000 with your browser to see the result.

You can start editing the page by modifying app/page.tsx. The page auto-updates as you edit the file.

This project uses next/font to automatically optimize and load Inter, a custom Google Font.

Learn More

To learn more about Next.js, take a look at the following resources:

• Next.js Documentation - learn about Next.js features and API.
• Learn Next.js - an interactive Next.js tutorial.

You can check out the Next.js GitHub repository - your feedback and contributions are welcome!

Deploy on Vercel

The easiest way to deploy your Next.js app is to use the Vercel Platform from the creators of Next.js.

Check out our Next.js deployment documentation for more details.