library(tidyverse)
library(lubridate)

########### Aufgabe 1
steam = read_csv('https://raw.githubusercontent.com/NikoStein/dma_data/main/steam.csv')

# Welche Spiele hatten im Februar 2021 die meisten durchschnittlichen Nutzer?



# Welche Spiele hatten im Jahr 2020 die meisten durchschnittlichen Nutzer?



# Bestimmen sie alle Spiele die in der Vergangenheit in mindestens einem Monat am beliebtesten waren. 
## Wie oft waren die jeweiligen Spiele auf Platz 1? 





########### Aufgabe 2
covid19 = read_csv('https://opendata.arcgis.com/api/v3/datasets/dd4580c810204019a7b8eb3e0b329dd6_0/downloads/data?format=csv&spatialRefId=4326')
bundeslaender = read_csv('https://raw.githubusercontent.com/NikoStein/dma_data/main/bundeslaender.csv')
kreise = read_csv('https://raw.githubusercontent.com/NikoStein/dma_data/main/gemeinden.csv')

covid19 %>%
  mutate(Meldedatum = ymd_hms(Meldedatum),
         Datenstand = dmy_hms(Datenstand),
         Refdatum = ymd_hms(Refdatum)) -> covid19


# Wie viele Personen sind bisher in Deutschland an COVID-19 erkrankt? 
## Wie viele Personen sind davon verstorben, wieder genesen oder noch immer infiziert?



# Reporten Sie die Anzahl der Erkrankten je Altersgruppe.



# In welchem Monat sind bisher die meisten Personen in Deutschland erkrankt?



# Berechnen Sie die Zahl der täglichen Neuinfektionen sowie die Zahl der kumulierten 
## Infektionen auf Bundeslandebene



# Berechnen Sie die tägliche 7-Tage-Inzidenz der einzelnen Bundesländer. 
## Einwohnerzahlen der Bundesländer finden Sie im Data Frame „bundeslaender“.



# Reporten Sie für jedes Bundesland den Tag mit der höchsten Inzidenz sowie den zugehörigen Inzidenzwert.



# Berechnen Sie die tägliche 7-Tage-Inzidenz der einzelnen Kreise. Einwohnerzahlen der Kreise finden 
## Sie im Data Frame „kreise“. Welche 10 Kreise sind momentan am stärksten betroffen? Welche am wenigsten stark?