{"beispielaufgaben":[{"artefakt_id":"artefakt.freitextantwort","aufgabe":[{"text":"Ein regionaler Fitnessverbund betreibt eine Trainings-App, die während jeder Einheit fortlaufend Herzfrequenzwerte (z. B. 142, 143, 141, 144 Schläge pro Minute) sowie Trainingsdauern (0:47 min, 12:03 min, 1:58 min) einzelner Mitglieder aufzeichnet. Aus diesen Aufzeichnungen sollen die Mitglieder anschließend den Belastungsstufen „gering“, „mittel“ und „hoch“ zugeordnet werden. Erklären Sie, warum sich diese sekundengenauen Rohwerte nicht unmittelbar für eine solche Einstufung eignen, und erläutern Sie, mit welchem Schritt der Datenaufbereitung Sie dieses Problem lösen würden.","typ":"absatz"}],"beispiel_id":"bsp-datenaufbereitung-erklaeren-freitextantwort-01","freigabeart":"maschinell","loesung":[{"text":"Warum ungeeignet (2 P.): Die Rohwerte sind zu feingranular; sehr viele leicht abweichende Einzelwerte (z. B. 141 vs. 142) tragen keine für die Einstufung nutzbare Information, der Unterschied ist für die Analyse unerheblich. Direkte Auswertung führt zu unübersichtlichen, nicht aussagekräftigen Ergebnissen. Lösung (2 P.): Klassifizierung/Klassenbildung (Binning) – Zusammenfassen ähnlicher Werte zu wenigen Gruppen bzw. Wertebereichen, die dann den drei Belastungsstufen entsprechen; durch diese Vereinfachung entstehen auswertbare, aussagefähige Ergebnisse. Andere plausible Formulierungen mit gleichem Kern sind anzuerkennen.","typ":"absatz"}],"operator_id":"operator.erklaeren","pruefungszuordnung":{"berufe":["FIDP"],"teil":"AP2"},"punkte":4,"punkterahmen":{"max":4,"min":4},"quellen":["ap2-fidp-2022-sommer-fdp2-a01-a-aa"]},{"artefakt_id":"artefakt.freitextantwort","aufgabe":[{"text":"Ein Getränkegroßhändler möchte die Auslastung seiner Regalfächer auswerten. In der exportierten Tabelle fehlen bei einigen Artikeln die Werte der Spalte „durchschnittliche Tagesentnahme“, einzelne Datenzeilen sind doppelt erfasst und bei einem Fach ist eine Tagesentnahme von ‒48 hinterlegt. Erklären Sie, warum solche unbereinigten Daten zu verfälschten Analyseergebnissen führen können, und erläutern Sie an den genannten Beispielen, welche Schritte der Datenaufbereitung Sie durchführen würden, um die Tabelle sinnvoll auswertbar zu machen.","typ":"absatz"}],"beispiel_id":"bsp-datenaufbereitung-erklaeren-freitextantwort-02","freigabeart":"maschinell","loesung":[{"text":"Warum verfälscht (2 P.): Fehlende Werte verzerren Summen und Mittelwerte bzw. lassen sich nicht rechnen; doppelte Zeilen gewichten einzelne Fächer über und verfälschen Häufigkeiten; ein negativer Entnahmewert ist fachlich unmöglich und würde Kennzahlen verzerren. Schritte (2 P.): fehlende Werte behandeln (Zeile entfernen oder plausibel ergänzen/schätzen), Dubletten erkennen und entfernen, unplausible Werte korrigieren oder aussortieren. Erwartet werden Beispielbezug zur Tabelle und je Aspekt ein tragfähiger Aufbereitungsschritt. Fachlich gleichwertige Lösungen sind anzuerkennen.","typ":"absatz"}],"operator_id":"operator.erklaeren","pruefungszuordnung":{"berufe":["FIDP"],"teil":"AP2"},"punkte":4,"punkterahmen":{"max":4,"min":4},"quellen":["ap2-fidp-2022-sommer-fdp2-a01-a-aa"]},{"artefakt_id":"artefakt.freitextantwort","aufgabe":[{"text":"Ein Hersteller von Klimageräten überwacht jedes Gerät mit zwei Messgrößen: der Betriebstemperatur in Grad Celsius (Werte etwa zwischen 20 und 80) und der Gesamtlaufzeit in Stunden (Werte etwa zwischen 0 und 40.000). Beide Merkmale sollen gemeinsam in ein Klassifikationsverfahren einfließen, das den Wartungsbedarf einschätzt. Erklären Sie, warum die stark unterschiedlichen Wertebereiche der beiden Merkmale die Auswertung verzerren können, und erläutern Sie, mit welchem Schritt der Datenaufbereitung Sie die Merkmale vergleichbar machen würden.","typ":"absatz"}],"beispiel_id":"bsp-datenaufbereitung-erklaeren-freitextantwort-03","freigabeart":"maschinell","loesung":[{"text":"Warum verzerrt (2 P.): Wegen der sehr großen Spannweite dominiert die Laufzeit (bis 40.000) rechnerisch das Merkmal Temperatur (bis 80); Abstände/Gewichtungen im Verfahren werden fast nur von der Laufzeit bestimmt, die Temperatur fällt kaum ins Gewicht – das verfälscht die Klassifikation. Lösung (2 P.): Normalisierung/Skalierung der Merkmale auf einen gemeinsamen Bereich, z. B. Min-Max-Skalierung auf 0 bis 1 oder Standardisierung, sodass beide Merkmale gleich gewichtet in die Auswertung eingehen. Gleichwertige Formulierungen sind anzuerkennen.","typ":"absatz"}],"operator_id":"operator.erklaeren","pruefungszuordnung":{"berufe":["FIDP"],"teil":"AP2"},"punkte":4,"punkterahmen":{"max":4,"min":4},"quellen":["ap2-fidp-2022-sommer-fdp2-a01-a-aa"]},{"artefakt_id":"artefakt.freitextantwort","aufgabe":[{"text":"Ein Softwarehaus betreibt eine Carsharing-Plattform. Über die App werden fortlaufend Rohdaten zu Fahrten erhoben, etwa Fahrtdauer, gefahrene Strecke und Nutzerbewertungen, und in einer zentralen Datenbank gespeichert. Bevor diese Rohdaten für eine Analyse zur Einteilung der Kundschaft in Nutzergruppen verwendet werden können, müssen sie systematisch aufbereitet werden. Nennen Sie drei wichtige Schritte der Datenaufbereitung, die vor einer solchen Auswertung durchzuführen sind.","typ":"absatz"}],"beispiel_id":"bsp-datenaufbereitung-nennen-freitextantwort-01","freigabeart":"maschinell","loesung":[{"text":"Erwartet werden drei benannte, fachlich korrekte Schritte der Datenaufbereitung; je zutreffender Schritt 1 Punkt (max. 3 Punkte). Anzuerkennen sind unter anderem: Behandlung fehlender bzw. leerer Werte; Bereinigung fehlerhafter oder unplausibler Werte (Ausreißer-/Plausibilitätsprüfung); Vereinheitlichung von Formaten und Einheiten (Normalisierung); Entfernen von Dubletten; Klassifizierung/Diskretisierung von Werten; Aggregation oder Transformation; Zusammenführung mehrerer Datenquellen. Fachlich gleichwertige, korrekt benannte Schritte sind ebenfalls anzuerkennen; die Liste ist nicht abschließend. Bloße Nennung genügt gemäß Operator, eine Begründung ist nicht gefordert.","typ":"absatz"}],"operator_id":"operator.nennen","pruefungszuordnung":{"berufe":["FIDP"],"teil":"AP2"},"punkte":3,"punkterahmen":{"max":3,"min":3},"quellen":["ap2-fidp-2024-sommer-fdp2-a04-a"]},{"artefakt_id":"artefakt.freitextantwort","aufgabe":[{"text":"Eine Wetterstation liefert Messreihen, die vor der Auswertung aufbereitet werden sollen. Ein Ausschnitt der Rohdaten sieht wie folgt aus:","typ":"absatz"},{"kopf":["Zeile","StationID","Temperatur (°C)","Luftfeuchte (%)","Zeitstempel"],"typ":"tabelle","zeilen":[["1","S1","21,3","55","08:00"],["2","S1","999","55","09:00"],["3","S1","21,3","null","10.00"],["4","S2","20,1","148","11:00"],["5","S1","21,3","55","08:00"]]},{"text":"Damit die Messreihe für eine Analyse genutzt werden kann, ist eine Datenaufbereitung erforderlich. Nennen Sie drei wesentliche Schritte, die dabei anzuwenden sind.","typ":"absatz"}],"beispiel_id":"bsp-datenaufbereitung-nennen-freitextantwort-02","freigabeart":"maschinell","loesung":[{"text":"Je genannter, fachlich passender Schritt 1 Punkt (max. 3 Punkte). Erwartet werden drei aus z. B.: Erkennen und Ersetzen von Ausreißern/Platzhaltern (Temperatur 999, Luftfeuchte 148 % über gültigem Bereich); Behandlung fehlender Werte (null bei Luftfeuchte, Zeile 3); Entfernen von Dubletten (Zeile 1 und 5 identisch); Vereinheitlichung von Formaten (Zeitstempel \"10.00\" statt \"10:00\"). Fachlich gleichwertige einzelne Schritte werden anerkannt; kein vollständiger Alternativkatalog verlangt. Reine Nennung ohne Begründung ist ausreichend.","typ":"absatz"}],"operator_id":"operator.nennen","pruefungszuordnung":{"berufe":["FIDP"],"teil":"AP2"},"punkte":3,"punkterahmen":{"max":3,"min":3},"quellen":["ap2-fidp-2024-sommer-fdp2-a04-a"]},{"artefakt_id":"artefakt.freitextantwort","aufgabe":[{"text":"Ein regionaler Energieversorger erfasst über intelligente Stromzähler im Viertelstundentakt die Verbrauchswerte tausender Haushalte. Die Messreihen werden roh in einem Data-Warehouse abgelegt. Für eine geplante Auswertung, mit der typische Verbrauchsmuster erkannt werden sollen, sind die Rohdaten zunächst aufzubereiten. Nennen Sie drei wichtige Schritte der Datenaufbereitung, die vor der eigentlichen Musteranalyse sinnvollerweise ausgeführt werden.","typ":"absatz"}],"beispiel_id":"bsp-datenaufbereitung-nennen-freitextantwort-03","freigabeart":"maschinell","loesung":[{"text":"Erwartet werden drei benannte, fachlich korrekte Schritte der Datenaufbereitung; je zutreffender Schritt 1 Punkt (max. 3 Punkte). Anzuerkennen sind unter anderem: Umgang mit fehlenden bzw. leeren Messwerten; Erkennen und Bereinigen fehlerhafter oder unplausibler Werte; Vereinheitlichung von Formaten und Einheiten (Normalisierung); Entfernen doppelter Datensätze; Diskretisierung/Klassifizierung; Aggregation oder Transformation der Zeitreihen; Integration verschiedener Datenquellen. Fachlich gleichwertige, korrekt benannte Schritte sind ebenfalls anzuerkennen; die Aufzählung ist nicht abschließend. Entsprechend dem Operator genügt die reine Nennung ohne Begründung.","typ":"absatz"}],"operator_id":"operator.nennen","pruefungszuordnung":{"berufe":["FIDP"],"teil":"AP2"},"punkte":3,"punkterahmen":{"max":3,"min":3},"quellen":["ap2-fidp-2024-sommer-fdp2-a04-a"]}],"konzept_id":"fachkonzept.datenaufbereitung","schema_version":3}