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Funktion zur Berechnung des Durchschnitts (Mittelwert) der Werte im Array
Der Durchschnitt ist der Mittelwert aller Zahlen im Array.
Er wird berechnet, indem die Summe aller Werte durch die Anzahl der Werte im Array geteilt wird.

Anwendungsbeispiel:
- Bei der Analyse von Testergebnissen: Der Durchschnitt kann verwendet werden, um den Mittelwert der Schülerbewertungen in einer Prüfung zu berechnen.
- Bei der Berechnung des Durchschnittsgewinns: Wenn du den durchschnittlichen Gewinn eines Unternehmens über mehrere Jahre hinweg berechnen möchtest, kannst du diese Funktion verwenden.
- Bei der Analyse von Produktpreisen: Wenn du den Durchschnittspreis von Produkten berechnen möchtest, die auf einer Website verkauft werden, hilft dir diese Funktion, die mittleren Preise zu berechnen.

Funktion zur Berechnung des Interquartilsabstands (IQR)
Der IQR ist die Differenz zwischen dem dritten (Q3) und dem ersten Quartil (Q1).
Der IQR misst die Streuung der mittleren 50% der Daten.
Der Interquartilsabstand hilft dabei, Ausreißer zu erkennen, da Werte außerhalb des IQR oft als Ausreißer betrachtet werden.
- Ein hoher IQR deutet auf eine große Streuung der mittleren 50% der Werte hin.
- Ein niedriger IQR deutet auf eine geringe Streuung der mittleren 50% der Werte hin.
Anwendungsbeispiel:
Bei einer Analyse von Prüfungsnoten: Wenn die Noten stark variieren, ist der IQR groß, was auf eine größere Streuung der mittleren 50% der Noten hinweist.
Bei einer Analyse von Gehältern in einer Firma: Ein kleiner IQR könnte darauf hindeuten, dass die mittleren 50% der Gehälter sehr ähnlich sind, während ein großer IQR auf eine größere Gehaltsdifferenz hindeutet.

Funktion zur Berechnung des Median
Der Median ist der mittlere Wert eines Datensatzes, wenn er der Größe nach sortiert ist.
- Bei einer ungeraden Anzahl von Werten ist der Median der mittlere Wert.
- Bei einer geraden Anzahl von Werten ist der Median der Durchschnitt der beiden mittleren Werte.
Der Median ist robust gegenüber Ausreißern, da er nur die mittlere Position berücksichtigt und nicht die tatsächlichen Werte.

Anwendungsbeispiel:
Bei einer Analyse von Gehältern: Wenn du die Gehälter von Mitarbeitern hast, könnte der Median den Wert darstellen, bei dem die Hälfte der Mitarbeiter mehr und die andere Hälfte weniger verdient.
In einer Analyse von Umfrageergebnissen zur Zufriedenheit: Wenn 50% der Umfrageteilnehmer zufrieden sind, wäre der Median der Wert, bei dem genau die Hälfte der Befragten eine höhere und die andere Hälfte eine niedrigere Bewertung abgegeben hat.
Der Median ist besonders nützlich, wenn der Datensatz Ausreißer enthält, die den Durchschnitt verzerren könnten.

Funktion zur Berechnung des Modus (Mode)
Der Modus ist der Wert, der im Datensatz am häufigsten vorkommt.
Ein Datensatz kann keinen Modus, einen Modus oder mehrere Modi haben.
- Wenn mehrere Werte die gleiche maximale Häufigkeit haben, wird NaN zurückgegeben, um darauf hinzuweisen, dass es keinen eindeutigen Modus gibt.
Anwendungsbeispiel:
Bei einer Analyse von Produktbewertungen: Wenn man die Bewertung "5" am häufigsten sieht, ist 5 der Modus.
Bei einer Analyse von Prüfungsnoten: Wenn die Note "1" am häufigsten vorkommt, ist 1 der Modus.
Wenn mehrere Werte die gleiche Häufigkeit haben (z.B. 3 und 5 in einem Datensatz), wird NaN zurückgegeben, um zu kennzeichnen, dass es keinen eindeutigen Modus gibt.

Funktion zur Berechnung der Quartile (Q1, Median, Q3)
Quartile teilen den Datensatz in vier gleich große Teile.
- Q1 (erstes Quartil) ist der Median der unteren Hälfte der Daten (25% der Werte liegen darunter).
- Q2 (zweites Quartil) ist der Median des gesamten Datensatzes (50% der Werte liegen darunter).
- Q3 (drittes Quartil) ist der Median der oberen Hälfte der Daten (75% der Werte liegen darunter).
Der Interquartilsabstand (IQR) ist die Differenz zwischen Q3 und Q1.
Er gibt an, wie weit die mittleren 50% der Werte auseinander liegen.

Anwendungsbeispiel:
Bei einer Analyse von Gehältern: Q1 zeigt die mittleren Gehälter der unteren 25 % der Mitarbeiter, der Median (Q2) gibt den "durchschnittlichen" Gehaltswert an, und Q3 zeigt die mittleren Gehälter der oberen 25 %.
Ein hoher Unterschied zwischen Q1 und Q3 (großer IQR) deutet auf eine größere Spreizung der Gehälter hin, während ein kleiner Unterschied auf eine geringere Gehaltsdifferenz hindeutet.
In einer Analyse von Prüfungsergebnissen zeigt Q1 die untersten 25% der Noten, Q2 den Median (also den mittleren Wert), und Q3 zeigt die oberen 25% der Noten.

Funktion zur Berechnung der Standardabweichung
Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz und gibt die durchschnittliche Abweichung der Werte vom Mittelwert an.
Sie ist ein Maß für die Streuung der Daten und hilft zu verstehen, wie stark die Werte um den Durchschnitt schwanken.
Eine kleinere Standardabweichung zeigt an, dass die Werte nahe am Mittelwert liegen, während eine größere Standardabweichung auf eine größere Streuung der Daten hinweist.

Anwendungsbeispiel:
- Bei der Analyse von Schülernoten: Eine geringe Standardabweichung zeigt, dass die meisten Schüler ähnliche Noten haben, während eine hohe Standardabweichung auf eine größere Variation in den Noten hinweist.
- Bei der Berechnung von Aktienkursen: Eine niedrige Standardabweichung zeigt eine geringe Volatilität der Kurse, während eine hohe Standardabweichung eine größere Schwankungsbreite der Kurse anzeigt.
- Bei der Messung von Produktionsfehlern: Eine niedrige Standardabweichung zeigt an, dass die Fehlerquote konstant ist, während eine hohe Standardabweichung auf unregelmäßige Fehler in der Produktion hinweist.

Funktion zur Berechnung der Varianz
Die Varianz misst, wie weit die einzelnen Werte eines Datensatzes im Durchschnitt vom Mittelwert (Durchschnitt) entfernt sind.
Eine hohe Varianz bedeutet, dass die Werte weit vom Durchschnitt entfernt sind, während eine niedrige Varianz darauf hinweist, dass die Werte nahe beieinander liegen.
Die Varianz ist ein Maß für die **Streuung** der Daten. Sie hilft zu verstehen, wie stark die Werte variieren oder schwanken.

Anwendungsbeispiel:
- Bei der Analyse von Investitionsrenditen: Eine hohe Varianz zeigt, dass die Renditen stark schwanken, was auf eine größere Unsicherheit oder Risiko hindeutet. Eine niedrige Varianz zeigt stabile und gleichmäßige Renditen an.
- Bei der Qualitätskontrolle: Eine hohe Varianz in den Produktionsfehlern deutet darauf hin, dass die Fehlerquote stark variiert, während eine niedrige Varianz darauf hinweist, dass die Qualität konstant ist.
- Bei der Analyse von Schülernoten: Eine hohe Varianz bedeutet, dass die Noten weit auseinanderliegen (es gibt viele sehr gute und sehr schlechte Noten), während eine niedrige Varianz darauf hinweist, dass die Noten nahe beieinander liegen.

Funktion umd die ID der CSV-Daten zu generieren

Normalisiert den Dezimaltrennzeichen für die gegebene Zahl

TCellData repräsentiert eine einzelne Zelle in einer CSV-ähnlichen Datenstruktur. Diese Klasse speichert den Inhalt der Zelle sowie Metadaten und Änderungen, die an der Zelle vorgenommen wurden. Das ermöglicht die Verfolgung von Änderungen über eine Historie und vereinfacht den Zugriff auf Eigenschaften wie Formatierung und Textinhalt.

@field ID: String Eindeutige ID der Zelle. Diese ID identifiziert die Zelle eindeutig innerhalb der Datenstruktur und ermöglicht das Wiederauffinden.

@field DateCreated: TDateTime Das Erstellungsdatum der Zelle. Dieses Feld speichert, wann die Zelle zum ersten Mal erstellt wurde und ist nützlich für die Verfolgung der Lebensdauer und des Änderungsverlaufs der Zelle.

@field DateModified: TDateTime Das Datum der letzten Änderung. Dieses Feld speichert das letzte Datum und die Uhrzeit, zu der der Zelleninhalt geändert wurde, und unterstützt die Nachverfolgung von Aktualisierungen.

@field HorizAlign: TCSVHorizontalAlignment Horizontale Ausrichtung der Zelle. Diese Einstellung steuert, ob der Text linksbündig, zentriert oder rechtsbündig angezeigt wird.

@field VertAlign: TCSVVerticalAlignment Vertikale Ausrichtung der Zelle. Diese Einstellung steuert, ob der Text oben, mittig oder unten in der Zelle ausgerichtet wird.

@field Font: TFont Schriftart und Stil für den Textinhalt der Zelle. Das Font-Objekt ermöglicht die Steuerung von Schriftart, -größe und -stil.

@field Format: TCSVDataType Datentypformat der Zelle. Dies beschreibt den Inhaltstyp der Zelle, wie Text, Zahl oder Datum, und hilft bei der Formatierung und Interpretation des Zellwerts.

@field BackgroundColor: TColor Hintergrundfarbe der Zelle. Dies bestimmt die visuelle Darstellung der Zelle durch die Hintergrundfarbe.

@field EditHistory: TList<string> Liste, um die Historie der Änderungen zu speichern, die an der Zelle vorgenommen wurden. Jeder Eintrag in der Liste dokumentiert eine spezifische Änderung und kann für Revisionszwecke verwendet werden.

@field Changed: Boolean Ein boolesches Flag, das angibt, ob Änderungen am Inhalt der Zelle vorgenommen wurden, basierend auf der Bearbeitungshistorie.

TCSVFile - Eine Klasse zur Verwaltung und Verarbeitung von CSV-Dateien

Diese Klasse bietet eine Vielzahl an Methoden, um CSV-Dateien zu laden, zu speichern, zu durchsuchen,
zu bearbeiten und zu analysieren. Sie unterstützt grundlegende Operationen wie das Einfügen, Löschen und
Kombinieren von Zeilen und Spalten, das Berechnen von Werten (z.B. Summe, Durchschnitt) sowie das Suchen
und Ersetzen von Text in Zellen. Die Klasse ermöglicht die Verarbeitung von CSV-Daten mit flexiblen
Trennzeichen, Zeichencodierungen und Zeilenumbruchstilen.

Die Klasse enthält auch ein System zur Nachverfolgung von Änderungen an Zellen, mit Unterstützung für die
Historie von Zellenänderungen. Ein Event-Handling-Mechanismus erlaubt das Erstellen benutzerdefinierter
Reaktionen bei bestimmten Operationen, wie z.B. das Lesen von Zeilen oder das Finden von Suchtreffern.

Sie können die CSV-Daten in verschiedenen Formaten exportieren, einschließlich XML, JSON und XLSX.

Über die `Output`-Eigenschaft können Klassen, die vom Typ `TFrontend_Output_Base` abgeleitet sind, verwendet
werden. Dies ermöglicht die flexible Anbindung an beliebige Komponenten, APIs, Datenbanken, Files oder andere
externe Systeme, um CSV-Daten nach Bedarf weiterzugeben oder zu verarbeiten.

Diese Klasse bietet somit eine robuste Basis, die entweder direkt genutzt oder durch abgeleitete Klassen
angepasst werden kann, um spezifische Anforderungen an die Verarbeitung von CSV-Daten zu erfüllen.

TCSVPos repräsentiert die Position eines bestimmten Elements innerhalb einer CSV-Struktur. Diese Struktur speichert die Zeile und die Spalte eines bestimmten Wertes oder Zelleninhalts in einer CSV-Datei, um den Zugriff auf spezifische Daten zu erleichtern.

@field X: Integer Die horizontale Position (Zeile) in der CSV-Struktur. Der Wert `X` gibt die Zeilennummer an, in der sich das Element befindet.

@field Y: Integer Die vertikale Position (Spalte) in der CSV-Struktur. Der Wert `Y` gibt die Spaltennummer an, in der sich das Element befindet.

Vertikale Ausrichtung

TFrontend_Output_TListView ist eine Klasse, die die Ausgabe von CSV-Daten in einem TListView verwaltet.

TFrontend_Output_TStringlist ist eine Klasse, die die Ausgabe von CSV-Daten in eine TStringList verwaltet.

Event, das nach dem Lesen einer Zeile ausgelöst wird

Event, das vor dem Lesen einer Zeile ausgelöst wird

Event, das den Fortschritt eines Vorgangs anzeigt