Datenvisualisierung

Daten fallen heutzutage überall an. Stichworte wie Big Data oder Industrie 4.0 werden fast schon inflationär genutzt um zu beschreiben, dass in  Daten enorme Wertschöpfungspotentiale liegen. Die Herausforderung besteht in der effizienten Verarbeitung und Visualisierung der anfallenden Bits & Bytes.

OPNVHeatmap20

ÖPNV Fahrzeit Heatmaps 2.0

Die entscheidende Frage in einer Großstadt ist nicht: Wie weit entfernt ist ein Ort (z.B. […]

Twitter-Analyse

Twitter Analyse

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Datenauswertung für digitale Kommunikationskanäle wie Twitter, ist ein kompliziertes Themenfeld. Kaum vollständige Sätze, Abkürzungen und […]

(c) VBB - Verkehrsverbund Berlin-Brandenburg GmbH - Data is CC-BY

ÖPNV Heatmaps

Die entscheidende Frage in einer Großstadt ist nicht: Wie weit entfernt ist ein Ort (z.B. […]

Maschine Learning

Wir nutzten Supervised Machine Learning zur Vorhersage der Belegung eines Parkhauses mit Hilfe von Open Data. Damit ist es möglich nur unter Angabe eines Datums (und mit bekannten verkaufsoffenen Sonntagen) die Auslastung eines Parkhauses in der Innenstadt von Dresden vorherzusagen.

AI

Wir entwickelten einen Klassifikator, welcher mit Smartphone-Sensoren ermittelt, ob wahrscheinlich gesessen, gelaufen oder Fahrrad gefahren wird. Die Weiterverarbeitung der unscharfen Klassifikatorergebnisse erfolgt mit Hidden Markov Modell.

Kartografie

Am Beispiel der ÖPNV Fahrzeiten (mit Bus+Bahn) ab Hauptbahnhof Cottbus lässt sich die Erreichbarkeit in alle Gebiete der Stadt auf einen Blick visualisieren:

Klassifizierung

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