diff --git a/bgg_dataset.xlsx b/bgg_dataset.xlsx
index 6f723329a7809cd608c1ec03ced27cfb7ebeca7c..dd2c7729d2c7daa7b5a1344756f2f17c388d3556 100644
Binary files a/bgg_dataset.xlsx and b/bgg_dataset.xlsx differ
diff --git a/tutorial_page.Rmd b/tutorial_page.Rmd
index be452298bb0875f43c49e5ad31d8679ebe5dc3b8..2083f6e6c46f4b4961e207ae841a9af9b8fa63db 100644
--- a/tutorial_page.Rmd
+++ b/tutorial_page.Rmd
@@ -6,6 +6,7 @@ runtime: shiny_prerendered
 
 ```{r setup, include=FALSE}
 library(learnr)
+library(readxl)
 knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
 ```
 
@@ -14,31 +15,40 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
 
 ### Datenherkunft
 
-*Wo kommen die Daten her?*
+In diesem Praktikum verwenden wir das Dataset "Board Games Analysis 🎲🎲🎯". Die Daten wurden ursprünglich aus der BoardGameGeek-Datenbank extrahiert und anschließend auf Kaggle hochgeladen, wo sie zu einem Datensatz zusammengeführt wurden.
 
-Write the R code required to add two plus two:
+Link zum Notebook auf Kaggle: https://www.kaggle.com/code/karnikakapoor/board-games-analysis \
+Link zum Datensatz: https://www.kaggle.com/code/karnikakapoor/board-games-analysis/input
 
-```{r two-plus-two, exercise=TRUE}
-
-```
 
 ### Inhalt
 
-Was ist der Inhalt der Datensatz.
-
-Now write a function that adds any two numbers and then call it:
-
-```{r add-function, exercise=TRUE, exercise.lines = 5}
-add <- function() {
-  
-}
-```
+Der Datensatz umfasst 20.343 Einträge und enthält verschiedene Informationen zu Brettspielen. Hier sind die Spalten und ihre jeweiligen Inhalte:
+
+**ID**: Eine eindeutige Identifikationsnummer für jedes Brettspiel im Datensatz.*(Integer)*\
+**Name:** Der Name des Brettspiels.*(String)*\
+**Year:** Das Jahr, in dem das Brettspiel veröffentlicht wurde.*(Integer)*\
+**Published:** Informationen über die Veröffentlichung des Spiels.*(Integer)*\
+**Min Players:** Die minimale Anzahl von Spielern, die das Spiel spielen können.*(Integer)*\
+**Max Players:** Die maximale Anzahl von Spielern, die das Spiel unterstützt.*(Integer)*\
+**Play Time:** Die durchschnittliche Spielzeit des Brettspiels.*(Integer)*\
+**Min Age:** Die empfohlene minimale Altersgruppe für Spieler des Spiels.*(Integer)*\
+**Users Rated:** Die Anzahl der Benutzer, die das Spiel bewertet haben.*(Double)*\
+**Rating Average:** Der durchschnittliche Bewertungswert des Spiels durch Benutzer.*(Double)*\
+**BGG Rank:** Die Rangposition des Spiels auf BoardGameGeek.*(Integer)*\
+**Complexity Average:** Der durchschnittliche Schwierigkeitsgrad des Spiels.*(Double)*\
+**Owned Users:** Die Anzahl der Benutzer, die das Spiel besitzen.*(Integer)*\
+**Mechanics:** Informationen über die Spielmechanismen, die im Brettspiel verwendet werden.*(String)*\
+**Domains:** Die Domänen oder Kategorien, zu denen das Brettspiel gehört.*(String)*\
+
+Diese Spalten bieten eine breite Palette von Informationen über die charakteristischen Merkmale, Bewertungen und Eigenschaften der aufgeführten Brettspiele im Datensatz. Die Daten können für Analysen und Erkenntnisse im Bereich der Brettspielindustrie sowie für die Beurteilung von Präferenzen und Trends unter den Spielern verwendet werden.
 
 ### Hypothesen
+Wir formulieren zwei Hypothesen, die wir im "Datenanalyse"-Abschnitt testen werden.
 
-*Mindestens 2 Hypothesen*
+**Hypothese 1:** Spiele mit höheren Complexity Score haben niedriger anzahl von Owned Users. 
 
-Mindestens 2 Hypothesen
+**Hypothese 2:** Spiele mit höheren Complexity Score haben höhere Play Time.