marcus.hinz
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name: project-08-07-datenveredelung
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description: Offline-Batch-Anreicherung der Würth-Daten (Branche, Geo, Dedup, Modul-Klartext) — eigener verkäuflicher Use Case
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metadata:
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type: project
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Die Daten werden **offline einmalig veredelt** (nicht live in der Demo), und die Demo läuft auf dem fertigen, sauberen Datensatz. Die Anreicherung ist selbst ein verkäuflicher Use Case: **Stammdaten-Veredelung / Data Quality** — vorhandene Kundendaten klassifizieren, vervollständigen, vereinheitlichen; anschlussfähig fürs CRM (Segmentierung, Zielgruppen, Cross-Sell).
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**Branche zuordnen (dreistufig):**
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1. LLM auf Firmenname — ~70 % eindeutig aus dem Namen (Elektro, Heizung/Sanitär/Klima, Holz/Zimmerei, Bau/Dach, Kfz/Autohaus, öffentlich/Stadtwerke, Fördertechnik).
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2. Modulprofil aus `artikel_data_json` als Korrektur/Fallback für ~30 % generische Namen (Eigennamen, „Gloria", „SOS", „lean GmbH").
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3. Web-Anreicherung mit **Name + PLZ** (offline, gecacht) — hebt Trefferquote auf ~100 %, liefert echte Branche, Größe, Gewerk; bestätigt Treffer über Firmensitz. Unsichere Matches als „unbestätigt" markieren, nicht raten.
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**Weitere Veredelung:**
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- Kunde: Dublettenauflösung + Kunden-ID (gleiche Firma mehrfach), Geo aus PLZ (Ort/Region/Koordinaten), Rechtsform normieren, Land vereinheitlichen, Segment (Handwerk/Industrie/Flotte/öffentlich).
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- Fahrzeug: leere `fzg_*`-Felder aus Modulen/Radstand-Codes inferieren (Fahrzeugklasse, Aufbautyp).
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- Artikel/Konfiguration (größter Hebel): `modul_id` → lesbarer Klartext + Kategorie (Boden, Regal, Befestigung, Montageset); Konfigurationsprofil-Label („Elektriker-Setup"); Komplexitätsmaß (Anzahl Komponenten).
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- Preise/Kennzahlen: Datum aus Schlüssel als echtes Feld; Auftragswert-, Rabatt-, Margenklasse; Conversion-Label aus `quotation_state`.
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- Bereinigung zuerst: HTML-Entities/Encoding, Whitespace; Konsistenz-Flags (Struktur ↔ Stückliste, Summen nachrechnen).
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**Reihenfolge:** Bereinigung + Modul-Klartext → Kunde/Geo/Branche → abgeleitete Kennzahlen.
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