[TASK] Generic commit.

Bachelorarbeit.tex

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 Eine weitere Möglichkeit zur Auswertung von Ereignisdaten ist die Aggregation der Attributdaten von Ereignissen zu höherwertigeren Ereignissen. Hierbei werden Ereignisse gleichen Typs innerhalb eines Sliding Windows betrachtet, mit Ereignismustern und Kontextbedingungen vorgefiltert. Dann können sie nach ihren Attributwerten gruppiert werden und diese dann mittels Aggregationsfunktionen zusammengefasst werden. So können Trends oder Kennzahlen aus Ereignisdaten gewonnen werden, die zur Interpretation der Ereignisdaten beitragen können.
 \todo{GRAFIK: Aggregation visuell zeigen?}
 
-In einer CEP-Regel kann die Aggregation von Ereignisinstanzen mit dem Konstrukt \begin{lstlisting}
+In einer CEP-Regel können Aggregation mit dem Konstrukt
+\begin{lstlisting}
 AGGREGATE(event, "attribute", function)
 \end{lstlisting}
 notiert werden, wobei \texttt{event} eine Ereignisinstanz enthält, \texttt{'attribute'} den Namen des zu aggregierenden Attributs nennt, und \texttt{function} die Funktion nennt, mit der die Daten aggregiert werden sollen. Folgende Funktionen stehen zur Verfügung: 
 \begin{itemize}
 \item COUNT: Zählt alle Ereignisinstanzen; die Angabe des Attributnamen wird nicht berücksichtigt.
-\item SUM: Bildet die Summe über die Attributwerte aller Ereignisinstanzen
-\item AVG: Bildet den Mittelwert des Attributwerts aller Ereignisinstanzen
-\item MIN: Ermittelt das Minimum des Attributwerts aller Ereignisinstanzen
-\item MAX: Ermittelt das Maximum des Attributwerts aller Ereignisinstanzen
+\item SUM: Bildet Summe über Attributwerte
+\item AVG: Bildet Mittelwert über Attributwerte
+\item MIN: Ermittelt minimalen Attributwert
+\item MAX: Ermittelt maximalen Attributwert
 \end{itemize}
 
 Beispiel: Innerhalb eines 15 Minuten Zeitfensters soll die durchschnittliche Geschwindigkeit von PKW bestimmt werden, die einen Messpunkt an einer Straße passieren. Unterschreitet die Durchschnittsgeschwindigkeit den Wert von 60km/h, so soll die Regel feuern.