From 5a5ad1ad9e9faff7ff7899323a4c27c2e10aa32f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcel Schwarz Date: Tue, 26 Jan 2021 18:06:42 +0000 Subject: [PATCH] Update Bewertung --- Projektarbeit-3/Bewertung.md | 41 +++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 24 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/Projektarbeit-3/Bewertung.md b/Projektarbeit-3/Bewertung.md index e5662d5..f5fa869 100644 --- a/Projektarbeit-3/Bewertung.md +++ b/Projektarbeit-3/Bewertung.md @@ -1,7 +1,7 @@ # Analyse aller Diagramme ## Map-Bikestations -Eine Kernfunktion unserer Applikation ist Map auf der Startseite mit den Bike-Stationen als Marker. +Eine Kernfunktion unserer Applikation ist die Map auf der Startseite mit den Bike-Stationen als Marker. @@ -61,12 +61,13 @@ Wichtig in diesem Diagramm war uns eine messbare Ausprägung der Verfügbarkeit
  • Ausprägungen:
    • -
  • Dimensionen: 3
    • +
  • Dimensionen: 4
  • diskret, numerisch
  • metrisch skaliert :arrow_right: quantitativ
    • @@ -84,7 +85,7 @@ Das ursprüngliche Diagramm, das wir als Vorlage bei der Erstellung des Projektp ## Station-Dashboard-From -Diese Liste zeigt auf, von welchen Stationen die aktuell ausgewählte am häufigsten angefahren wird. +Diese Liste zeigt auf, von welchen Stationen die aktuell ausgewählte Station am häufigsten angefahren wird.
    @@ -116,7 +117,7 @@ Diese Liste zeigt auf, von welchen Stationen die aktuell ausgewählte am häufig
    ### Abweichung vom Projektplan -Während der Implementierung des Backends konnten wir mehr Informationen aus dem Datensatz beziehen wie ursprünglich gedacht. So konnten wir zusätzlich noch die durchschnittliche Ausleidauer anzeigen lassen. Außerdem wollten wir unsere Applikation noch interaktiver gestalten und die Stationen wählbar machen, sodass diese auf der Mini-Map angezeigt werden. Dadurch kann man die Entfernung der Stationen sehr gut erkennen und man kann gut Rückschlüsse auf die durchschnittliche Ausleihdauer ziehen. +Während der Implementierung des Backends konnten wir mehr Informationen aus dem Datensatz beziehen wie ursprünglich gedacht. So konnten wir zusätzlich noch die durchschnittliche Ausleihdauer anzeigen lassen. Außerdem wollten wir unsere Applikation noch interaktiver gestalten und die Stationen wählbar machen, sodass diese auf der Mini-Map angezeigt werden. Dadurch kann man die Entfernung der Stationen sehr gut erkennen und man kann gut Rückschlüsse auf die durchschnittliche Ausleihdauer ziehen. ### Ergebnis
    @@ -124,7 +125,7 @@ Während der Implementierung des Backends konnten wir mehr Informationen aus dem
    ## Station-Dashboard-To -Diese Liste zeigt ausgehende Ausleihen auf. Also Stationen die ausgehend von der aktuell im Dashboard befindlichen Station angefahren werden. +Diese Liste zeigt ausgehende Ausleihen auf. Also Stationen, die ausgehend von der aktuell im Dashboard befindlichen Station angefahren werden. @@ -164,7 +165,7 @@ siehe Station-Dashboard-From ## Mini-Map -Die Idee und die Erweiterung der Mini-Map ist mit dem Projektfortschritt auch immer weiter gewachsen. Wir haben früh gemerkt, dass wir einen Zusammenhang zwischen den Tabellen und der Map brauchen, da wir es als nützlich betrachtet haben, mehr Kontext zu der durchschnittlichen Ausleihdauer einer Station zu liefern. +Die Idee und die Erweiterung der Mini-Map ist mit dem Projektfortschritt auch immer weiter gewachsen. Wir haben früh bemerkt, dass wir einen Zusammenhang zwischen den Tabellen und der Map brauchen, da wir es als nützlich betrachtet haben, mehr Kontext zu der durchschnittlichen Ausleihdauer einer Station zu liefern.
    @@ -175,8 +176,14 @@ Die Idee und die Erweiterung der Mini-Map ist mit dem Projektfortschritt auch im @@ -203,7 +210,7 @@ Ausprägungen: ## Station-Dashboard-Borrow-Duration -Dieses Chart visualiert die durchschnittliche Ausleihdauer für die gerade ausgewählte Station in Bezug auf die Zeitspanne in der der Benutzer diese analysieren möchte. +Dieses Chart visualiert die durchschnittliche Ausleihdauer für die gerade ausgewählte Station in Bezug auf die Zeitspanne, in der der Benutzer diese analysieren möchte.
      -
    • Die im Dashboard ausgewählte Bike-Station, aufschaltbare Top-Stationen aus "Station-Dashboard-To" und "Station-Dashboard-From"
      • -
    • Dimensionen: 1
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    • Beobachtungsraum: +
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      • Die im Dashboard ausgewählte Bike-Station
        • +
      • aufschaltbare Top-Stationen aus "Station-Dashboard-To"
        • +
      • aufschaltbare Top-Stationen aus "Station-Dashboard-From"
        • +
      +
      • +
    • Dimensionen: 3
    		 @@ -189,7 +196,7 @@ Ausprägungen:
  • Dimensionen: 3
    • -
  • diskret, numerisch
    • +
  • diskret
  • nominalskaliert
    • @@ -275,7 +282,7 @@ Hier möchten wir den Durchsatz einer Station in Relation zur Tageszeit abbilden
    ### Abweichung vom Projektplan -Ursprünglich wollten wir den Durchsatz der Station nach Ankunft und Abfahrt klassifizieren. Schnell wurde klar, dass wir dies anhand des vorliegenden Datensatzes nicht tun konnten. Daher haben wir uns entschieden, die Fahrten allgemein in Bezug auf die Tageszeit anzuzeigen. Und zusätzlich dazu die durchschnittliche Ausleihdauer der Fahrten zu gegebener Tageszeit. Daraus ergab sich eine amüsante Erkenntnis. Zwischen 1:00 - 4:00 Uhr finden nur sehr wenige Fahrten statt, haben aber in fast allen Stationen die meiste Ausleihdauer vorzuweisen. Man könnte darauf schließen, dass hier Diebstähle begangen wurden oder betrunkene das Fahrrad als Taxi-Alternative betrachtet haben. +Ursprünglich wollten wir den Durchsatz der Station nach Ankunft und Abfahrt klassifizieren. Schnell wurde klar, dass wir dies anhand des vorliegenden Datensatzes nicht tun konnten. Daher haben wir uns entschieden, die Fahrten allgemein in Bezug auf die Tageszeit anzuzeigen. Zusätzlich dazu zeigen wir die durchschnittliche Ausleihdauer der Fahrten zu gegebener Tageszeit an. Daraus ergab sich eine amüsante Erkenntnis. Zwischen 1:00 - 4:00 Uhr finden nur sehr wenige Fahrten statt, haben aber in fast allen Stationen die meiste Ausleihdauer vorzuweisen. Man könnte darauf schließen, dass hier Diebstähle begangen wurden oder betrunkene das Fahrrad als Taxi-Alternative betrachtet haben. ### Ergebnis
    @@ -323,7 +330,7 @@ keine
    ## Map-Accidents -Hier möchten wir Unfälle mit Fahrradbeteiligung auch wie die Stationen als Marker auf der Map visualisieren. Diese werden nach Schwere untergliedert und farblich gekennzeichnet +Hier möchten wir Unfälle mit Fahrradbeteiligung auch wie die Stationen als Marker auf der Map visualisieren. Diese werden nach Schwere untergliedert und farblich gekennzeichnet. @@ -337,13 +344,13 @@ Hier möchten wir Unfälle mit Fahrradbeteiligung auch wie die Stationen als Mar
      -
    • Verkehrsunfälle in London
      • -
    • Dimensionen: 1
      • +
    • Verkehrsunfälle in London, Jahr 2019
      • +
    • Dimensionen: 2
      -
    • Ausprägungen:
      • Geokoordinaten (lat, long) von Unfallstellen mit Fahrradbeteiligung für das Jahr 2019
      • Schwere des Unfalls
      +
    • Ausprägungen:
      • Geokoordinaten (lat, long) von Unfallstellen mit Fahrradbeteiligung
      • Schwere des Unfalls
    • Dimensionen: 3
    • diskret
    • ordinalskaliert
      • @@ -355,7 +362,7 @@ Hier möchten wir Unfälle mit Fahrradbeteiligung auch wie die Stationen als Mar
    ## Abweichung vom Projektplan -Ursprünglich wollten wir auch die Unfälle gruppieren. Es hat sich aber herausgestellt, dass eine Gruppierung der Unfälle dem kommunikativen Ziel nicht näher kommt. Daher haben wir die Marker nicht gruppiert, sondern einzeln der Map hinzugefügt. Auch mit Gruppierung der Marker kann man sehr gut Unfallhotspots erkennen. +Ursprünglich wollten wir auch die Unfälle gruppieren. Es hat sich aber herausgestellt, dass eine Gruppierung der Unfälle dem kommunikativen Ziel nicht näher kommt. Daher haben wir die Marker nicht gruppiert, sondern einzeln der Map hinzugefügt. Auch Gruppierung der Bikestations kann man sehr gut Unfallhotspots erkennen. ## Ergebnis