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Autoverkaufsanalyse |Dashboard

Projektziel:
Dieses Dashboard wurde entwickelt, um die Verkaufsleistung von Autos in verschiedenen Regionen, Karosseriestilen und Farben zu analysieren. Ziel war es, Einblicke in Verkaufsvolumen und -trends zu erhalten und wichtige Kennzahlen (KPIs) wie Gesamtverkäufe und Durchschnittspreise zu überwachen.Wichtige Fragen:Welche Karosseriestile und Farben sind am beliebtesten?
Welche Regionen verzeichnen die höchsten Verkaufszahlen?
Wie verhalten sich die durchschnittlichen Verkaufspreise im Zeitverlauf?
Gibt es saisonale Trends in den Verkäufen?Vorgehensweise:Datenimport und -aufbereitung: Bereinigung und Vorbereitung der Verkaufsdaten, um eine zuverlässige Analyse zu ermöglichen.Datenmodellierung: Erstellung eines strukturierten Datenmodells, das regionale, zeitliche und produktbezogene Dimensionen abdeckt.
Visualisierung: Gestaltung der wichtigsten KPI-Visualisierungen (Gesamtverkäufe, Durchschnittspreis, Verkaufsvolumen) und Filtermöglichkeiten (z. B. nach Karosseriestil, Region).
Analyse und Interpretation: Untersuchung der Trends und Muster, die in den Daten sichtbar wurden.
Zentrale Erkenntnisse:
Die höchsten Verkaufszahlen wurden in bestimmten Regionen und Karosseriestilen erzielt.
Es gab signifikante Preisunterschiede je nach Karosseriestil und Farbe.
Die Daten zeigten klare wöchentliche und monatliche Trends, die zur Optimierung von Marketingstrategien genutzt werden könnten.
Dieses Dashboard ermöglichte eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und half, Bereiche für mögliche Umsatzsteigerungen zu identifizieren.

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Linux Server Einrichtung & Automatisierung

1. Projektübersicht
In diesem Projekt wird ein Ubuntu-Server eingerichtet und automatisiert konfiguriert. Der Server wird als Webserver mit Apache, Firewall-Regeln, SSH-Härtung und Automatisierung mittels Bash-Skripten bereitgestellt.

2. Projektziele
✅ Grundinstallation eines Linux-Servers mit Ubuntu
✅ Sichere Konfiguration (SSH-Härtung, Firewall, Benutzerverwaltung)
✅ Automatische Webserver-Bereitstellung mit Apache
✅ Systemüberwachung & Logging

3. Projektarchitektur+----------------------------+
| Ubuntu Linux Server |
|----------------------------|
| - Benutzerverwaltung |
| - SSH Härtung |
| - Firewall (UFW) |
| - Apache Webserver |
| - Automatische Updates |
| - System-Monitoring |
+----------------------------+

4. Technologien & Werkzeuge
. Betriebssystem: Ubuntu Server 22.04
. Webserver: Apache
. Sicherheit: SSH-Härtung, UFW Firewall
. Automatisierung: Bash-Skripte
. Monitoring: htop, journalctl, ufw status

5. Projektimplementierung
Schritt 1: Grundinstallation des Ubuntu-Servers
Installation von Ubuntu Server 22.04
Benutzerverwaltung & SSH-Konfiguration bash
.adduser admin
.usermod -aG sudo admin

Schritt 2: SSH-Sicherheit verbessern
Root-Login deaktivieren
SSH auf einen anderen Port setzen bash
.nano /etc/ssh/sshd_config
# Ändere:
# PermitRootLogin no
# Port 2222
.systemctl restart sshd

Schritt 3: Firewall einrichten (UFW - Uncomplicated Firewall)
UFW aktivieren und absichern
bash
.ufw allow 2222/tcp
.ufw allow 80/tcp
.ufw allow 443/tcp
.ufw enable

Schritt 4: Apache Webserver installieren
Installation und Starten von Apache
bash
.apt update && apt install apache2 -y
.systemctl enable apache2
.systemctl start apache2

Schritt 5: Automatische Wartung & Überwachung
Bash-Skript zur Systemaktualisierung bash
#!/bin/bash
apt update && apt upgrade -y
apt autoremove -y
echo "Updates erfolgreich installiert" >> /var/log/update.logSystem-Monitoring bash
journalctl -xe
htop
df -h

6. Projektergebnisse
✅ Sichere Linux-Server-Bereitstellung
✅ Automatisierter Apache-Webserver
✅ SSH-Härtung und Firewall-Regeln

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Spotify Analyze

Um das vollständige Projekt in kaggle zu sehen :

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Projektübersicht
Diese Analyse konzentriert sich auf beliebte Spotify-Songs im Jahr 2023 und untersucht Attribute wie Titelnamen, Künstlerdetails, Veröffentlichungsdaten und musikalische Merkmale wie BPM, Tonart, Modus und Danceability. Ziel ist es, Muster und Einblicke in die Beliebtheit von Songs zu gewinnen.DatenquelleKaggle: Top Spotify Songs 2023 Datensatz.Wichtige Funktionen und ErgebnisseDatenimport und -vorbereitung
Tools: Verwendung von Pandas für das Laden und Vorbereiten der Daten.
Attribute: Enthalten Titelnamen, Künstlernamen, Veröffentlichungsdaten, Streams, BPM, Tonart, Modus, Danceability, Energie, usw.Explorative Datenanalyse (EDA)Top-Künstler und Tracks: Identifizierung der meistgestreamten Künstler und Tracks von 2023.
Veröffentlichungstrends: Analyse der Verteilung von Songveröffentlichungen nach Monat und Tag.
Stream-Analyse: Untersuchung der Stream-Anzahl zur Verständnis der Popularitätsdynamik.
Analyse der musikalischen Merkmale
BPM-Verteilung: Untersuchung der Beats per Minute in den Top-Tracks.
Danceability und Energie: Untersuchung der Variationen in Danceability und Energie.
Tonart und Modus: Analyse der häufig verwendeten Tonarten und Modi, die Präferenzen für bestimmte Skalen zeigen.VisualisierungBalkendiagramme und Histogramme: Darstellung der Häufigkeit und Verteilung von Attributen wie Veröffentlichungsmonaten, BPM und Streams.
Streudiagramme und Heatmaps: Visualisierung der Beziehungen zwischen musikalischen Merkmalen und ihrer Auswirkung auf die Song-Popularität.
Erkenntnisse
Beliebte Künstler: Jung Kook und Olivia Rodrigo waren unter den meistgestreamten Künstlern.
Veröffentlichungszeitpunkt: Bestimmte Monate zeigten eine höhere Aktivität bei Veröffentlichungen.
Musikalische Vorlieben: Hohe Danceability und Energie waren häufig in den meistgestreamten Songs, was eine Vorliebe für mitreißende Tracks zeigt.FazitDiese Analyse bietet wertvolle Einblicke in die Merkmale, die beliebte Songs auf Spotify im Jahr 2023 definieren. Das Verständnis dieser Trends kann Künstlern, Produzenten und Musikvermarktern helfen, ihre Strategien besser auf die Vorlieben der Hörer abzustimmen und ihre Wirkung auf Streaming-Plattformen zu maximieren.

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Cloud-Infrastruktur-Bereitstellung mit Azure CLI (Azure Fokus)

Projektübersicht
Das Projekt demonstriert die Implementierung und Bereitstellung einer kompletten Cloud-Infrastruktur auf Microsoft Azure unter Verwendung der Azure Command-Line Interface (CLI). Zusätzlich wurde ein automatisierter Workflow mit GitHub Actions für kontinuierliche Bereitstellung eingerichtet

2. Projektziele
. Bereitstellung und Verwaltung von Azure-Ressourcen mit der Azure CLI
. Sicherstellung einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur
. Implementierung einer CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions für effiziente Deployments

3. Projektarchitektur

4. Technologien und Werkzeuge
. Cloud-Plattform: Microsoft Azure
. Verwaltungstool: Azure CLI
. CI/CD: GitHub Actions
. Programmiersprache: PHP 7.3
. Azure-Dienste: App Service Plan, Resource Group, Web App

5. Projektimplementierung
Schritt 1: Einrichtung des GitHub-Repositories. Bereitstellung des Anwendungscodes und Konfigurationsskripten

Schritt 2: Bereitstellung mit der Azure CLI. Erstellung einer Resource Group und Bereitstellung von Azure App Services

Schritt 3: Einrichtung der GitHub Actions Pipeline. Automatische Bereitstellung bei jedem Push ins Repository

Schritt 4: Überprüfung im Azure-PortalÜberprüfung und Validierung der aktiven Ressourcen

6. Herausforderungen und Lösungen
. Herausforderung: Verwaltung komplexer Ressourcen über die CLI
. Lösung: Nutzung von Skripten zur Automatisierung der Befehlsabfolgen
. Herausforderung: Sicherstellung einer konsistenten Bereitstellung
. Lösung: Implementierung von CI/CD mit GitHub Actions

7. Projektergebnisse
. Erfolgreiche Bereitstellung einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur
. Vollständige Automatisierung durch GitHub Actions
. Nachweisbare Erfahrung mit Azure CLI und Cloud-Infrastrukturen