Floke/Brancheneinstufung2
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Floke
2025-05-31 05:31:19 +00:00
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brancheneinstufung.py
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@@ -1888,6 +1888,7 @@ def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_score=0.4):
# logger.debug(f" -> Kandidat '{title[:100]}...': Basis-Aehnlichkeit={similarity:.2f}") # Zu viel Laerm im Debug
bonus = 0.0 # <<<<------ HIER INITIALISIEREN!
logger.debug(f" INIT BONUS: Wert von bonus direkt nach Initialisierung: {bonus} für Kandidat '{title[:50]}...'") # NEUE DEBUG-ZEILE
# NEU: Starker Bonus, wenn der normalisierte Suchname signifikant im normalisierten Titel enthalten ist
@@ -2589,7 +2590,7 @@ def alignment_demo(sheet):
"Contact Search Timestamp", "Finaler Umsatz (Wiki>CRM)", "Finaler Mitarbeiter (Wiki>CRM)", "Geschaetzter Techniker Bucket",
"Plausibilität Umsatz", "Plausibilität Mitarbeiter", "Plausibilität Umsatz/MA Ratio", "Abweichung Umsatz CRM/Wiki", "Abweichung MA CRM/Wiki", "Plausibilität Begründung",
"Plausibilität Prüfdatum",
"Timestamp letzte Prüfung", "Version", "Tokens"
"Timestamp letzte Pruefung", "Version", "Tokens"
],
[ # Zeile 2: Quelle der Daten (68 Spalten)
"CRM", "CRM", "CRM", "CRM/Manuell",
@@ -4738,7 +4739,7 @@ class DataProcessor:
# ... (Grund Message für Log erstellen) ...
grund_message_parts_chat = []
if force_reeval: grund_message_parts_chat.append('Re-Eval')
if not self._get_cell_value_safe(row_data, "Timestamp letzte Prüfung").strip(): grund_message_parts_chat.append('BN (Timestamp letzte Prüfung) leer')
if not self._get_cell_value_safe(row_data, "Timestamp letzte Pruefung").strip(): grund_message_parts_chat.append('BN (Timestamp letzte Pruefung) leer')
if wiki_data_updated_in_this_run: grund_message_parts_chat.append('Wiki Daten gerade aktualisiert')
grund_message_chat = ", ".join(filter(None, grund_message_parts_chat)) or "Unbekannter Grund (Chat)"
self.logger.info(f"Zeile {row_num_in_sheet}: Fuehre CHATGPT Evaluationen & Plausi aus (Grund: {grund_message_chat})...")
@@ -4843,7 +4844,7 @@ class DataProcessor:
# Plausi-Timestamp (BM) und Haupt-Timestamp (BN) setzen
updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Plausibilität Prüfdatum"] + 1)}{row_num_in_sheet}', 'values': [[now_timestamp]]})
updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Timestamp letzte Prüfung"] + 1)}{row_num_in_sheet}', 'values': [[now_timestamp]]})
updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Timestamp letzte Pruefung"] + 1)}{row_num_in_sheet}', 'values': [[now_timestamp]]})
# --- Der Code fuer den naechsten Verarbeitungsschritt (ML Prediction) folgt im naechsten Block ---