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# Visualisiere weitere Zeitreihen

## Anweisungen

Du hast begonnen, etwas über Zeitreihenprognosen zu lernen, indem du dir die Art von Daten angesehen hast, die dieses spezielle Modellieren erfordern. Du hast einige Daten rund um Energie visualisiert. Jetzt suche nach anderen Daten, die von Zeitreihenprognosen profitieren könnten. Finde drei Beispiele (versuche [Kaggle](https://kaggle.com) und [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/de-de/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)) und erstelle ein Notebook, um sie zu visualisieren. Notiere in dem Notebook alle besonderen Merkmale, die sie aufweisen (Saisonalität, abrupte Änderungen oder andere Trends).

## Bewertungskriterien

| Kriterien | Vorbildlich                                              | Angemessen                                           | Verbesserungswürdig                                                                      |
| --------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
|           | Drei Datensätze werden in einem Notebook geplottet und erklärt | Zwei Datensätze werden in einem Notebook geplottet und erklärt | Wenige Datensätze werden geplottet oder erklärt, oder die präsentierten Daten sind unzureichend |

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**Haftungsausschluss**:  
Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.