Duden

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@@ -48,9 +48,9 @@ Diese Spalten bieten eine breite Palette von Informationen über die charakteris
 ### Hypothesen
 Wir haben zwei Hypothesen formuliert, die wir im "Datenanalyse"-Abschnitt testen werden.
 
-**Hypothese 1:** Spiele mit höheren Complexity Score haben niedriger anzahl von Owned Users. 
+**Hypothese 1:** Die durchschnittliche Spielzeit betraegt 30 minuten.
 
-**Hypothese 2:** Spiele mit höheren Complexity Score haben höhere Play Time. 
+**Hypothese 2:** Pro Spiel haben 15000 leute eine Bewertung gegeben.
 
 
 
@@ -58,7 +58,7 @@ Wir haben zwei Hypothesen formuliert, die wir im "Datenanalyse"-Abschnitt testen
 
 ### Einlesen von Daten
 
-Um Datensätze mit R zu analysieren, mussen diese zuerst eingelesen werden. Je nach Struktur
+Um Datensätze mit R zu analysieren, müssen diese zuerst eingelesen werden. Je nach Struktur
 des Datenfiles kommen verschiedene Einlese-Befehle zur Anwendung. Es können u.a. Textfiles
 (.txt, .dat), Datenfiles (.csv) und Excel-Files eingelesen werden.
 
@@ -72,15 +72,15 @@ install.packages("readxl")
 library (readxl)
 ```
 
-Der Package ist schonmal installiert und wird verwendet, deswegen lässt R nicht zu, dass es wieder installiert wird.
+Das Package ist schonmal installiert und wird verwendet, deswegen lässt R nicht zu, dass es wieder installiert wird.
 
-Wir jetzt können unser Datensatz einlesen:
+Jetzt können wir unseren Datensatz einlesen:
 
 ```{r read-data, exercise=TRUE}
 gameData <- read_excel("bgg_dataset.xlsx", sheet = "Sheet")
 ```
 
-Aufgrund der Arbeitsverzeichnis funktioniert leider diese Funktion in diesem Dokument nicht, aber keine Sorge, wir haben sie im Hintergrund genauso wie hier benutzt.
+Aufgrund des Arbeitsverzeichnis funktioniert leider diese Funktion in diesem Dokument nicht, aber keine Sorge, wir haben sie im Hintergrund genauso wie hier benutzt.
 
 Wir können jetzt unsere Daten benutzen:
 
@@ -101,7 +101,7 @@ Schreiben Sie den Code, um die Spalte `Mechanics` zu lesen:
 
 ```
 ```{r read-mechanics-column-hint}
-gameData$`Mechanics`
+gameData$Mechanics
 
 ```
 
@@ -159,9 +159,9 @@ Dieser Befehl ersetzt fehlende Werte durch der Median der vorhandenen Werten in
 
 #### Entfernen von Duplikaten
 
-Dieser Befehl entfernt Duplikaten basierend auf allen Spalten.
-Wir haben aber in unserem Datensatz keine Duplikaten. \
-Zum Veranschaulichen, benutzen wir ein Vector.
+Dieser Befehl entfernt Duplikate basierend auf alle Spalten.
+Wir haben aber in unserem Datensatz keine Duplikate. \
+Zum Veranschaulichen benutzen wir ein Vector.
 
 ```{r remove-duplicates, exercise=TRUE}
 vector <- c(1, 2, 3, 3, 5, 2, 1, 7, 10, 5)
@@ -177,13 +177,13 @@ gameData$`Mechanics` <- gsub("[^a-zA-Z0-9 ]", "", gameData$`Mechanics`)
 gameData$`Mechanics`
 ```
 
-Dieser Befehl entfernt Sonderzeichen in der Spalte "Mechanics". In diesem Fall sind Characters, die nicht eine Buchstabe oder Ziffer sind, entfernt worden (auch die Kommas). 
+Dieser Befehl entfernt Sonderzeichen in der Spalte "Mechanics". In diesem Fall sind Characters, die nicht ein Buchstabe oder Ziffer sind, entfernt worden (auch die Kommas). 
 
 #### Notice
 
 Diese Beispiele sind allgemeiner Natur, und Sie sollten sie an Ihre spezifischen Daten und Probleme anpassen. Inkonsistenzen und Leerstellen können in verschiedenen Formen auftreten, und es ist wichtig, die geeigneten Methoden für Ihre speziellen Daten anzuwenden. Beachten Sie auch, dass Datenbereinigung oft datenabhängig ist, und eine gründliche Analyse der Daten ist vor der Bereinigung ratsam.
 
-### Jetzt sind Sie dran! Testen Sie was Sie in diesem Abschnitt über Daten einlesen gelernt haben:
+### Jetzt sind Sie dran! Testen Sie, was Sie in diesem Abschnitt über Daten einlesen, gelernt haben:
 
 ```{r second-quiz}
 quiz(
@@ -200,10 +200,10 @@ quiz(
     answer("install.packages()")
   ),
   question("Welcher Packet benutzen wir, um XLSX-Dateien zu lesen?",
-    answer("readxl()", correct = TRUE),
-    answer("readxls()"),
-    answer("readexcel()"),
-    answer("excelread()")
+    answer("readxl", correct = TRUE),
+    answer("readxls"),
+    answer("readexcel"),
+    answer("excelread")
   ),
   question("Wie lassen sich einzelne Spalten aus dem Datensatz auslesen?",
     answer("dataset&\\`column\\`"),