README.md

# Empfehlungsalgorithmen durch Matrixfaktorisierung

## Beschreibung

Dieses Projekt ist Teil einer Bachelorarbeit und implementiert eine Datenanalyse- und Machine-Learning-Anwendung. Die Hauptfunktionen sind in der Python-Datei `bachelorarbeit_1-2.py` definiert. Es verwendet verschiedene Python-Bibliotheken zur Verarbeitung von Daten, zur Erstellung von Visualisierungen und zur Modellierung von Machine-Learning-Algorithmen.

Die Ziele des Projekts umfassen:
- Verarbeitung und Bereinigung von Datensätzen
- Analyse der Daten mit statistischen und visuellen Methoden
- Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage oder Klassifikation

## Voraussetzungen

Um dieses Projekt auszuführen, benötigen Sie:
- Python 3.9 oder höher
- Zugriff auf die in `requirements.txt` definierten Python-Bibliotheken

### Abhängigkeiten

Die folgenden Pakete werden verwendet:
- `numpy==1.24.3`: Numerische Berechnungen
- `pandas==1.5.3`: Datenverarbeitung und Manipulation
- `matplotlib==3.7.1`: Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen
- `seaborn==0.12.2`: Erweiterte Datenvisualisierung
- `scikit-learn==1.2.2`: Machine-Learning-Bibliothek
- `kagglehub==0.1.4`: Zugriff auf Kaggle-Daten

## Installation

1. Klonen Sie das Repository:
   ```bash
   git clone <repository-url>
   cd <repository-name>