Nachgedacht für ein paar Sekunden

1. Datenvorverarbeitung

• RNA-seq-Counts in TPM oder RPKM normalisieren.
• Log2-Transformation (z. B. log2(TPM + 1)).
• Pro Gen z-Score normalisieren (Mittelwert 0, SD 1).

1. Feature-Selektion (optional, aber empfohlen)

• Variance-Filter: Nur die etwa 500–2 000 Gene mit der höchsten Varianz behalten.
• Alternativ: Univariate Testverfahren (z. B. t-Test), top K Gene auswählen.

1. Modelle und Regularisierung
2. a) Logistische Regression mit L1 oder Elastic-Net

• Sparsame Modelle durch L1-Penalty (nur wenige Gene erhalten nicht-Null-Koeffizienten).
• Elastic-Net (Kombination aus L1 und L2) sinnvoll, wenn viele Gene schwach korreliert sind.
• Hyperparameter: Regularisierungsstärke C und L1-L2-Mix (l1_ratio).
• Validierung: LogisticRegressionCV in scikit-learn mit nested Cross-Validation auf AUC oder Accuracy.

1. b) Support Vector Machine (SVM) mit linearem Kernel

• Robust bei p ≫ n dank Regularisierung über C.
• Einfach skalierbar, wenig anfällig für irrelevante Features.
• Hyperparameter: C (z. B. Grid-Search zwischen 1e-3 und 1e3).
• Nested CV und Standardisierung vorab.

1. c) Random Forest / Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

• Erfasst nichtlineare Effekte und Interaktionen.
• Feature-Importance hilft bei Interpretation.
• Vorsicht: Bei wenigen Samples leichtes Overfitting → vorab Feature-Selektion empfohlen.
• Hyperparameter (RF): max_depth, n_estimators (100–500), max_features='sqrt' oder kleiner.
• Hyperparameter (Boosting): Learning Rate (0.01–0.1), max_depth ≤ 3, early stopping auf Validierungs-Split.

1. d) PLS-Discriminant Analysis (PLS-DA)

• Projiziert Gen-Expressionen auf wenige latente Komponenten, optimiert auf Klassentrennung.
• Wähle über Cross-Validation die optimale Anzahl der Komponenten (meist 2–10).
• Achtung: Zu viele Komponenten → Overfitting.

1. Modell-Pipeline
2. Preprocessing (Normalisierung, Log-Transformation, Batch-Korrektur)
3. Feature-Selektion (Varianceschnitt oder univariate Tests)
4. Hyperparameter-Tuning via GridSearchCV/RandomizedSearchCV mit nested CV
5. Finale Evaluierung auf einem unabhängigen Test-Set (z. B. 20 % der Daten)
6. Empfohlene Reihenfolge
7. Logistische Regression (L1/Elastic-Net) – einfach & interpretierbar
8. Linear SVM – gleiche Regularisierungsidee, hohe Robustheit
9. Random Forest / XGBoost nach Feature-Filterung – fängt Nichtlinearitäten ab
10. PLS-DA als Alternative, wenn du latente Signaturen vermutest

Viel Erfolg bei der Klassifikation deiner RNA-seq-Samples! Bei Fragen zu Code-Beispielen oder konkretem Hyperparameter-Tuning melde dich gerne.

Überblick über Datenbank-Reporting

Datenbank-Reporting geht darum, Daten aus einer Datenbank zu extrahieren, zu analysieren und in einem verständlichen Format darzustellen. Du könntest erklären, dass es verschiedene Arten von Berichten gibt (z.B. Standard- oder Ad-hoc-Berichte). Die Architektur umfasst oft ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden). Berichte werden häufig mit Tools wie SQL, BI-Software oder Dashboards erstellt. Für Literatur könntest du verschiedene Fachbücher oder Artikel zu Datenbankmanagement und Business Intelligence finden. Eine praktische Demonstration könnte helfen, die Theorie greifbar zu machen.

Nachgedacht für 5 Sekunden

Für einen 10-minütigen Vortrag zum Thema Datenbank-Reporting könntest du folgendermaßen vorgehen:

• Was ist Reporting?
• Kurz: „Generierung strukturierter Auswertungen (Tabellen, Diagramme) aus Datenbeständen“
• Abgrenzung zu Ad-hoc-Abfragen und OLAP-Analyse

• Periodische Management-Reports
• KPI-Dashboards
• Finanz- und Controlling-Berichte
• Operative Tagesreports (z. B. Lagerbestand, Produktionszahlen)

1. Quellen → ETL → Data Warehouse

• Extraktion, Transformation, Laden
• Star-/Snowflake-Schema

1. Reporting-Layer

• Reporting-Server (z. B. SSRS, JasperReports, Pentaho)
• Report-Design-Tool & Scheduler
• Ausgabeformate: PDF, Excel, HTML

👉 Diagramm: ETL-Prozess + Reporting-Server

• Übersichtliche Layouts: klare Überschriften, konsistente Schriftgrößen
• Tabellen vs. Diagramme: wann welches Medium?
• Parameter-Reports (Filtern zur Laufzeit)
• Performance-Aspekte: Indizes, Aggregationstabellen

• Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS)
• JasperReports / Jaspersoft
• Pentaho Reporting
• Business Objects / Tableau

Kurzer Screenshot bzw. Demo-Screenshot je 1 Tool

• Echtzeit-Reporting vs. Batch
• Self-Service BI
• Mobile Reports & Cloud-Lösungen
• Verschmelzung Reporting ↔ Data Science / ML

• Zusammenfassung der zentralen Schritte
• Empfehlung: bei praxisnahen Tool-Experimenten mit Muster-Datenbank
• Ausblick: Embedded Analytics, Augmented BI

1. Kimball, Ross: The Data Warehouse Toolkit (Addison-Wesley, 3. Aufl. 2013)
2. – Klassischer Einstieg in Data-Warehouse-Architekturen.
3. Inmon, W. H.: Building the Data Warehouse (Wiley, 4. Aufl. 2005)
4. – Grundlagen zu ETL-Prozessen und Schemata.
5. Müller, C.: Praxiswissen SQL Server Reporting Services (mitp-Verlag, 2. Aufl. 2020)
6. – Handbuch zu SSRS-Report-Design und -Verwaltung.
7. Thomas, W.; Ghose, A.: Business Intelligence und Data Warehousing (Hanser, 2018)
8. – Überblick über BI-Architekturen und Reporting.
9. Oracle: Oracle Reports Developer’s Guide (Online-Dokumentation)
10. Microsoft Docs: SQL Server Reporting Services (online unter docs.microsoft.com)

Tipp: Viele dieser Bücher findest du in deiner Hochschul-Bibliothek als E-Book oder gedruckt.

• Praxisbezug herstellen: Erstelle in einer Demo-DB (z. B. PostgreSQL mit Sample-Daten) mindestens einen einfachen Bericht (z. B. Umsätze pro Monat).
• Visualisierung: Zeige Screenshots von Tabellen-Reports und Diagrammen.
• Zeitmanagement: Plane pro Folie ca. 1 Minute, rechne aber Puffer ein – insgesamt ca. 8–9 Min., damit noch Zeit für Fragen bleibt.

Viel Erfolg bei deinem Vortrag!

Der Nutzer möchte, dass ich die Lösung ohne Tabelle umformatiere, damit sie sie an jemanden senden kann. Wahrscheinlich benötigt er eine einfache textuelle Erklärung oder Aufzählung. Ich werde die Lernschritte beschreiben, dabei die Eingabewerte sowie die Gewichtungen (w1, w2) und den Schwellenwert (s) nennen. Ich muss erklären, was passiert, wenn ein Neuron feuert oder nicht feuert und wie die Gewichtungen und Schwellenwerte entsprechend verändert werden. Der Training-Satz und die Anfangswerte für die Gewichtungen sind ebenfalls wichtig.

Die Anweisungen besagen, dass wir die Lernregel wiederholt anwenden sollen, bis alle Bedingungen erfüllt sind. Ich soll mit der ersten Zeile anfangen und dann weitermachen, aber bei der vierten wieder zu 1 zurückkehren. Änderungen müssen immer protokolliert werden, auch wenn keine Änderung erfolgt. Bei den Eingaben (0,0) war die Summe 0 und größer als der Schwellenwert. Da der Zielwert auch 1 war, gab es keine Änderung. Lesend und nach Berechnungen sollten die nächsten Schritte erneut überprüft werden.

Nachgedacht für 15 Sekunden

Hier der komplette Lernverlauf als Fließtext, den du problemlos weiter­schicken kannst (ohne Tabelle):

Ausgangs­situation

• Gewichte: w₁ = –1,0; w₂ = –0,5
• Schwellenwert: s = 0,0

1. Durchgang (zyklisch über die 4 Muster)

1. Muster (0,0):

• Summe = 0·w₁ + 0·w₂ = 0 ≥ s ⇒ a = 1, Vorgabe = 1 ⇒ korrekt ⇒ keine Änderung

1. Muster (0,1):

• Summe = 0·(–1,0) + 1·(–0,5) = –0,5 < s ⇒ a = 0, Vorgabe = 0 ⇒ korrekt ⇒ keine Änderung

1. Muster (1,0):

• Summe = 1·(–1,0) + 0·(–0,5) = –1,0 < s ⇒ a = 0, Vorgabe = 1 ⇒ Fehler: sollte feuern
• → Regel: aktives Gewicht w₁ um +0,5 erhöhen, s um –0,5 senken
• → w₁ = –1,0 + 0,5 = –0,5; w₂ bleibt –0,5; s = 0,0 – 0,5 = –0,5

1. Muster (1,1):

• Summe = 1·(–0,5) + 1·(–0,5) = –1,0 < s ⇒ a = 0, Vorgabe = 0 ⇒ korrekt ⇒ keine Änderung

2. Durchgang

5. Muster (0,0):

• Summe = 0 ≥ –0,5 ⇒ a = 1, Vorgabe = 1 ⇒ korrekt ⇒ keine Änderung

1. Muster (0,1):

• Summe = 1·(–0,5) = –0,5 ≥ –0,5 ⇒ a = 1, Vorgabe = 0 ⇒ Fehler: feuert zu viel
• → Regel: aktives Gewicht w₂ um –0,5 verringern, s um +0,5 erhöhen
• → w₁ bleibt –0,5; w₂ = –0,5 – 0,5 = –1,0; s = –0,5 + 0,5 = 0,0

1. Muster (1,0):

• Summe = 1·(–0,5) + 0 = –0,5 < 0 ⇒ a = 0, Vorgabe = 1 ⇒ Fehler: sollte feuern
• → Regel: w₁ um +0,5 erhöhen, s um –0,5 senken
• → w₁ = –0,5 + 0,5 = 0,0; w₂ bleibt –1,0; s = 0,0 – 0,5 = –0,5

1. Muster (1,1):

• Summe = 1·0 + 1·(–1,0) = –1,0 < –0,5 ⇒ a = 0, Vorgabe = 0 ⇒ korrekt ⇒ keine Änderung

Endzustand (nach Schritt 7):

• w₁ = 0,0
• w₂ = –1,0
• s = –0,5

Mit diesen Werten liefert das Neuron für alle vier Eingaben das gewünschte Verhalten, das Training ist abgeschlossen.

Weil sie bereits heute viele Aufgaben schneller, präziser und effizienter löst als Menschen – und unsere Zukunft entscheidend mitgestalten wird.

I. Konzeptionelle Modellierung & Normalisierung

1. Aktueller Zustand & Normalform

• 1NF: Erfüllt (alle Werte atomar).
• 2NF: Nicht erfüllt (Adresse, Mieter- und Hausmeisterdaten hängen nur von Teilen des zusammengesetzten Schlüssels ab und werden mehrfach gespeichert).
• 3NF: Nicht erfüllt (z. B. hängen Hausmeister- und Adressdaten transitiv über Wohnung).

1. Probleme

• Redundanz: Straße, PLZ, Ort, Mieter- und Hausmeister-Daten mehrfach in jedem Raum-Datensatz.
• Update-Anomalie: Änderung der Straße muss in allen Zeilen erfolgen.
• Lösch-Anomalie: Löschen des letzten Raums löscht alle Infos zur Wohnung.
• Einfüge-Anomalie: Neue Wohnung ohne Räume kann nicht gespeichert werden (kein Raum-Eintrag möglich).

1. ER-Modell (Textform)
2. Entitäten und Attribute:
3. – Gebäude (GebID PK; Straße; PLZ; Ort)
4. – Wohnung (WohnID PK; GebID FK; Etage; Lage; Fläche; ZimmerAnzahl)
5. – Raum (RaumID PK; WohnID FK; Typ; Länge; Breite)
6. – Mieter (MietID PK; Anrede; Vorname; Nachname; Geburtsdatum)
7. – Hausmeister (HMID PK; Anrede; Vorname; Nachname)
8. – Vermietung (VermID PK; WohnID FK; MietID FK; HMID FK; Beginn; Kaltmiete)
9. Beziehungen:
10. Gebäude 1 – ∞ Wohnung
11. Wohnung 1 – ∞ Raum
12. Wohnung 1 – ∞ Vermietung – ∞ Mieter
13. Vermietung – ∞ Hausmeister
14. Damit ist alles in der 3. Normalform:
15. • Jedes Nicht-Schlüssel-Attribut hängt nur vom ganzen Primärschlüssel ab.
16. • Keine transitiven Abhängigkeiten.

II. Physische Umsetzung in Access

1. Tabellen & Felder (alle Autowert-PK, alle FK als Zahl-Typ, Datum als Datum, Währung als Währung, Text als Kurzer Text)
2. – Tabelle „Gebäude“:
3. • GebID
4. • Straße
5. • PLZ
6. • Ort
7. – Tabelle „Wohnung“:
8. • WohnID
9. • GebID
10. • Etage
11. • Lage
12. • Fläche
13. • ZimmerAnzahl
14. – Tabelle „Raum“:
15. • RaumID
16. • WohnID
17. • Typ
18. • Länge
19. • Breite
20. – Tabelle „Mieter“:
21. • MietID
22. • Anrede
23. • Vorname
24. • Nachname
25. • Geburtsdatum
26. – Tabelle „Hausmeister“:
27. • HMID
28. • Anrede
29. • Vorname
30. • Nachname
31. – Tabelle „Vermietung“:
32. • VermID
33. • WohnID
34. • MietID
35. • HMID
36. • Beginn
37. • Kaltmiete
38. Fehlende Räume ergänzen
39. – Wurgwitzer Ring 12 (WohnID z. B. 3): Bad (6,0 × 4,8 m) + weiteres Zimmer (z. B. Schlafzimmer) eintragen.
40. – Freitaler Straße 44 links (EG, 65 m²): bereits Küche & Wohnzimmer vorhanden; ggf. Flur ergänzen.
41. – Neue 3-Zimmer- und 4-Zimmer-Wohnung auf Freitaler Straße: in „Wohnung“ anlegen, dann 3 bzw. 4 Einträge in „Raum“ (z. B. Küche, Wohnzimmer, Bad, Schlafzimmer, Arbeitszimmer …).
42. Beziehungen & referenzielle Integrität
43. – Gebäude.GebID → Wohnung.GebID
44. – Wohnung.WohnID → Raum.WohnID
45. – Wohnung.WohnID → Vermietung.WohnID
46. – Mieter.MietID → Vermietung.MietID
47. – Hausmeister.HMID → Vermietung.HMID
48. In der Access-Beziehungsansicht: alle FK verbinden und „Referentielle Integrität“ aktivieren.
49. Formular „Neue Wohnung“
50. – Hauptformular: Datensatzquelle = „Wohnung“.
51. – Unterformular: Datensatzquelle = „Raum“, verknüpft über WohnID.
52. – So kann man beim Anlegen einer Wohnung direkt alle zugehörigen Räume eintragen.
53. Vier neue Wohnungen (Meißen und Umgebung)
54. Für jede der vier neuen Wohnungsadressen:
55. – Datensatz in „Wohnung“ anlegen (jeweils mit GebID der neuen oder vorhandenen Gebäude).
56. – Je nach Zimmerzahl 2–4 Datensätze in „Raum“ anlegen (Küche, Bad, Wohnzimmer, Schlafzimmer etc.).

III. Abfragen und Erweiterungen

1. Alle Wohnungen, die Hausmeister Kramer länger als 25 Jahre betreut
2. SQL (in Abfrageentwurf auf SQL-Ansicht umstellen):

SELECT W.WohnID,
       V.Beginn,
       DateDiff("yyyy", V.Beginn, Date()) AS Jahre
FROM (Vermietung AS V
      INNER JOIN Hausmeister AS H
        ON V.HMID = H.HMID)
      INNER JOIN Wohnung AS W
        ON V.WohnID = W.WohnID
WHERE H.Nachname = "Kramer"
  AND DateDiff("yyyy", V.Beginn, Date()) > 25;

1. Noch freie Wohnungen beiden Hausmeistern zuweisen
2. – Freie Wohnungen ermitteln: Abfrage „Wohnung“ ohne passenden „Vermietung“-Eintrag.
3. – Für jeden gefundenen Datensatz zwei Anfüge-Abfragen, die je einen Datensatz in „Vermietung“ mit HMID von Kramer und Langer anlegen.
4. Hausmeister Langer in Ruhestand → Starke ersetzen
5. Aktualisierungsabfrage:

UPDATE Vermietung
SET HMID =
  (SELECT HMID FROM Hausmeister WHERE Nachname="Starke")
WHERE HMID =
  (SELECT HMID FROM Hausmeister WHERE Nachname="Langer");

1. Noch freie Mietwohnungen in Meißen vermieten
2. – Wohnung1: Mieter = Frau Schneider, Beginn = 15.04.2022
3. – Wohnung2: Mieter = Herr Keller, Beginn = Heute + 4 Monate
4. – Wohnung3: Mieter = Familie Müller, Beginn = nächster Quartalsanfang
5. – Wohnung4: Kurzzeitmiete als Reserve (eintragen, aber kein MietID)
6. → für jede einfügen: Abfrageentwurf → „Anfügeabfrage“ → Tabelle Vermietung
7. Neuer Mieter zieht ein (Wurgwitzer Ring)
8. SQL-Beispiel (in einer Anfüge-Abfrage):

INSERT INTO Vermietung (WohnID, MietID, HMID, Beginn, Kaltmiete)
VALUES
  (3,
   (SELECT MietID FROM Mieter WHERE Nachname="Weber"),
   (SELECT HMID FROM Hausmeister WHERE Nachname="Langer"),
   #15.03.2022#,
   [Kaltmiete]*1.065);

1. Meldesystem für Reparatur/Defekt
2. – Tabelle „Meldung“: MeldID PK; WohnID FK; HMID FK; Datum; Priorität; Status; Beschreibung; Material.
3. – Formular „Meldung“: Dropdowns für Wohnung und zuständigen Hausmeister, Freitext für Beschreibung.
4. – Abfrage „Offene Meldungen“: Sortierung
5. Priorität DESC, Datum ASC.
6. Renovierungsarbeiten erfassen
7. – Tabelle „Renovierung“: RenID PK; WohnID FK; Beschreibung; GeplantAb; GeplantBis; Status.
8. – Formular analog zu „Meldung“.
9. Heizungs-Ausfall bei Herrn Müller
10. – Neuer Datensatz in „Meldung“:
11. • WohnID = Müller’s Wohnung
12. • HMID = zuständiger Hausmeister
13. • Datum = Heute
14. • Priorität = Hoch
15. • Status = Offen
16. • Beschreibung = „Heizung ausgefallen“
17. Bericht „Mietstatus aller Wohnungen“
18. – Neuer Report: Gruppieren nach Gebäude, dann Wohnung.
19. – Felder: WohnID, Etage, Lage, aktueller Mieter (oder „frei“), Beginn, Kaltmiete.
20. – Bedingte Formatierung: Freie Wohnungen farblich hervorheben.
21. Export ins SQL-Format
22. – Ribbon „Externe Daten“ → „ODBC-Datenbank“ (oder „Textdatei“) → Export-Typ „SQL“ wählen.

– Access generiert eine .sql-Datei mit CREATE-TABLE und INSERT-Statements.

Ja ich verwende es ab und zu im Alltag wenn ich mal schnell etwas nachschlagen möchte.