From a2fd28f53f68806059894cda4db35e85e2ba5b29 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Marcel Schwarz Date: Sun, 13 Dec 2020 17:49:50 +0000 Subject: [PATCH] Update Projektplan --- Projektplan.md | 51 +++++++++++++++++++++++++------------------------- 1 file changed, 26 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/Projektplan.md b/Projektplan.md index 63311a9..7fc778d 100644 --- a/Projektplan.md +++ b/Projektplan.md @@ -1,20 +1,20 @@ # Problembeschreibung -Egal ob Tourist oder Einheimischer, wenn man an eine Bike-Sharing Station herantritt und diese leer vorfinden muss, ist das nicht nur lästig, sondern regelrecht ärgerlich. Eine Applikation die in Echtzeit die Verfügbarkeit der einzelnen Stationen visualisiert, würde die Verteilung der Nutzung der Fahrräder als auch Zeit bei der Suche nach einem erheblich verbessern. Der User könnte bevor er sich auf die Suche nach einem Fahrrad macht, erstmal überprüfen ob in der angedachten Station überhaupt ein Fahrrad steht. Des Weiteren möchten wir dem Nutzer die Möglichkeit geben, die Station die er sich ausgesucht hat, einer detaillierteren Analyse zu unterziehen. +Egal ob Tourist oder Einheimischer, wenn man an eine Bike-Sharing Station herantritt und diese leer vorfinden muss, ist das nicht nur lästig, sondern regelrecht ärgerlich. Eine Applikation, die in Echtzeit die Verfügbarkeit der einzelnen Stationen visualisiert, würde die Verteilung der Nutzung der Fahrräder als auch Zeit bei der Suche nach einem erheblich verbessern. Der User könnte, bevor er sich auf die Suche nach einem Fahrrad macht, erstmal überprüfen, ob in der angedachten Station überhaupt ein Fahrrad steht. Des Weiteren möchten wir dem Nutzer die Möglichkeit geben, die Station, die er sich ausgesucht hat, einer detaillierteren Analyse zu unterziehen. -Da Fahrradfahren im Stadtverkehr eine gefährliche Angelegenheit ist, möchten wir außerdem eine Statistik für Unfälle mit Fahrradbeteiligung visualisieren. So kann der Nutzer außerdem sichere Bezirke auswählen und statistische Risiko eines Unfalls verringern. +Da Fahrradfahren im Stadtverkehr eine gefährliche Angelegenheit ist, möchten wir außerdem eine Statistik für Unfälle mit Fahrradbeteiligung visualisieren. So kann der Nutzer außerdem sichere Bezirke auswählen und das statistische Risiko eines Unfalls verringern. # Projektziel -Zum einen soll der Nutzer über die Webapplikation über die Verfügbarkeit von Fahrrädern in jeder einzelnen Bike-Sharing Station informiert werden. Hierzu möchten wir eine Karte mit den entsprechenden Informationen visualisieren. Die Verfügbarkeit möchten wir hier über eine Heatmap visualisieren, wobei hohe Verfügbarkeiten mit rot und Stationen mit wenig verfügbaren Fahrrädern in blau gekennzeichnet werden. Mit ungefähr 800 Stationen möchten wir die Karte nach dem Schema, "keep it clean - keep it simple" halten. Mit einem Information-Overload ist niemand geholfen, daher soll die Heatmap aufschaltbar sein. +Der Nutzer soll über die Webapplikation über die Verfügbarkeit von Fahrrädern in jeder einzelnen Bike-Sharing Station informiert werden. Hierzu möchten wir eine Karte mit den entsprechenden Informationen visualisieren. Die Verfügbarkeit möchten wir hier über eine Heatmap darstellen, wobei hohe Verfügbarkeiten mit rot und Stationen mit wenig verfügbaren Fahrrädern in blau gekennzeichnet werden. Mit ungefähr 800 Stationen möchten wir die Karte nach dem Schema, "keep it clean - keep it simple" halten. Mit einem Information-Overload ist niemandem geholfen, daher soll die Heatmap aufschaltbar sein. -Durch den Klick auf eine Bike-Sharing Station soll mit einem Pop-Up detailliertere Informationen angezeigt werden. Zum einen der quantitative Wert, wie viele Fahrräder noch in dieser Station sind und zum anderen ein Button, der zu einer Statistik über die gerade angeklickte Station führen soll. In dieser Statistik möchten wir folgende Informationen in verschiedenen Diagrammen visualiseren: -* Top-Stationen wo die Leute herkommen -* Top-Stationen wo die Leute hinfahren -* durchschnittliche Ausleihdauer +Durch den Klick auf eine Bike-Sharing Station sollen mit einem Pop-Up detailliertere Informationen angezeigt werden. Zum Einen der quantitative Wert, wie viele Fahrräder noch in dieser Station sind und zum Anderen ein Button, der zu einer Statistik über die gerade angeklickte Station führen soll. In dieser Statistik möchten wir folgende Informationen in verschiedenen Diagrammen darstellen: +* Top-Stationen, wo die Leute herkommen +* Top-Stationen, wo die Leute hinfahren +* Durchschnittliche Ausleihdauer * Tageszeit der Ausleihe Die notwendigen Daten beziehen wir von der Travel of London API. Da wir mit dem Datensatz ungefähr 350 Millionen Einträge haben, müssen wir diesen über unser eigens konzipiertes Backend vorbearbeiten. -Neben dem Informationsgewinn, ob ein Fahrrad an einer bestimmten Station verfügbar ist, möchten wir dem Nutzer eine Unfallstatistik für Unfälle mit Fahrradbeteiligung in London visualisieren. Hierbei soll für das Jahr 2019 die Unfallstellen auf der Karte markiert werden. Durch die Häufigkeit dieser Punkte, kann man Rückschlüsse auf risikoreiche Gebiete mit hoher Unfallwahrscheinlichkeit ziehen. Auch hier, soll die Information auf der Karte aufschaltbar sein. +Neben dem Informationsgewinn, ob ein Fahrrad an einer bestimmten Station verfügbar ist, möchten wir dem Nutzer eine Unfallstatistik für Unfälle mit Fahrradbeteiligung in London visualisieren. Hierbei sollen für das Jahr 2019 die Unfallstellen auf der Karte markiert werden. Durch die Häufigkeit dieser Punkte, kann man Rückschlüsse auf risikoreiche Gebiete mit hoher Unfallwahrscheinlichkeit ziehen. Auch hier soll die Information auf der Karte aufschaltbar sein. ## Diagrammübersicht ### Diagramm-Id: Station-Dashboard-From @@ -22,7 +22,7 @@ Neben dem Informationsgewinn, ob ein Fahrrad an einer bestimmten Station verfüg Die ersten Diagramme sollen ein wenig die Beziehungen zwischen den Stationen erläutern. Daher möchten wir bei jeder Station eine Liste visualisieren, die angibt, von welchen Stationen Sie am häufigsten angefahren wird. D.h. eine Auflistung der häufigsten Ursprungsstationen einer Ausleihe, die das aktuell ausgewählte Dashboard repräsentiert. Wobei wir uns hier auf die Top-3 beschränken. Ziel der Visualisierung: -Durch die Angabe der Ursprungsstationen kann man Rückschlüsse auf eine Route ziehen und so als Tourist eventuell Inspiration beziehen oder als Einheimischer eine Einschätzung zu erhalten, wo die Fahrräder verfügbar sind. +Durch die Angabe der Ursprungsstationen kann man Rückschlüsse auf eine Route ziehen und so als Tourist eventuell Inspiration beziehen oder als Einheimischer eine Einschätzung erhalten, wo die Fahrräder verfügbar sind. **Beobachtungsraum**: * Bikestationen, Zeit @@ -39,12 +39,12 @@ Durch die Angabe der Ursprungsstationen kann man Rückschlüsse auf eine Route z * Liste _Begründung_: -Da Beobachtungs- und Merkmalsraum jeweils diskret sind und unsere Ausprägung (Anzahl der (Ursprungs-)Stationen) in quantitativer Form vorliegen visualisieren wir dies anhand einer Liste. Die Liste enthält als Eintrag jeweils den Namen der Station und den entsprechenden Zahlenwert, anhand man sehen kann wie oft diese Station als Ursprungsstation gewählt wurde. +Da Beobachtungs- und Merkmalsraum jeweils diskret sind und unsere Ausprägung (Anzahl der (Ursprungs-)Stationen) in quantitativer Form vorliegen visualisieren wir dies anhand einer Liste. Die Liste enthält als Eintrag jeweils den Namen der Station und den entsprechenden Zahlenwert, anhand dem man sehen kann, wie oft diese Station als Ursprungsstation gewählt wurde. ### Diagramm-Id: Station-Dashboard-To **Beschreibung**: -Gleich wie bei Station-Dashboard-To nur das es sich um eine Liste von Stationen handelt, welche am häufigsten als Zielstationen ausgehend von der aktuellen, gewählt wurden. Auch hier beschränken wir uns auf die Top-3. Ziel gleich wie bei Station-Dashboard-To. +Gleich wie bei Station-Dashboard-From, nur das es sich um eine Liste von Stationen handelt, welche am häufigsten als Zielstationen, ausgehend von der aktuellen, gewählt wurden. Auch hier beschränken wir uns auf die Top-3. Ziel gleich wie bei Station-Dashboard-To. **Beobachtungsraum**: * Bikestationen, Zeit @@ -60,12 +60,12 @@ Gleich wie bei Station-Dashboard-To nur das es sich um eine Liste von Stationen **Diagramm-Typ**: * Liste -_Begründung_: Gleich wie bei Station-Dashboard-To +_Begründung_: Gleich wie bei Station-Dashboard-From ### Diagramm-Id: Station-Dashboard-Ausleihdauer **Beschreibung**: -In dieser Visualisierung soll die Ausleihdauer ausgehend von der aktuell ausgewählten Station visualisiert werden. Hierbei wird die Zeit angezeigt, die eine Ausleihe dauert, welche die aktuelle Station als Startstation besitzt. +In dieser Visualisierung soll die Ausleihdauer, ausgehend von der aktuell ausgewählten Station visualisiert werden. Hierbei wird die Zeit angezeigt, die eine Ausleihe dauert, welche die aktuelle Station als Startstation besitzt. **Beobachtungsraum**: * Aktuell ausgewählte Bikestation @@ -73,7 +73,7 @@ In dieser Visualisierung soll die Ausleihdauer ausgehend von der aktuell ausgew * diskret **Merkmalsraum**: -* _Ausprägungen_: Dauer der Ausleihe ausgehend von der aktuellen Station, Anzahl der Ausleihen +* _Ausprägungen_: Dauer der Ausleihe, ausgehend von der aktuellen Station; Anzahl der Ausleihen * Dimensionen: 2 * stetig * metrisch skaliert -> quantitativ @@ -81,7 +81,7 @@ In dieser Visualisierung soll die Ausleihdauer ausgehend von der aktuell ausgew **Diagramm-Typ**: * Balkendiagramm (horizontal) -_Begründung_: Das horizontale Balkendiagramm lässt einfache Rückschlüsse auf Peaks und Trends ziehen. Da es uninteressant ist ob eine Ausleihe 21 oder 25 Minuten dauert wird die Ausleihdauer für die Visualisierung gruppiert. So werden z.B. Ausleihen von einer Dauer von 0-5 Minuten in einen Balken dargestellt oder gleiches für dann 5-10 Minuten. Die Gruppengröße wird dann anhand der später erhaltenen Daten entschieden/klassifiziert. +_Begründung_: Das horizontale Balkendiagramm lässt einfache Rückschlüsse auf Peaks und Trends ziehen. Da es uninteressant ist, ob eine Ausleihe 21 oder 25 Minuten dauert, wird die Ausleihdauer für die Visualisierung gruppiert. So werden z.B. Ausleihen von einer Dauer von 0-5 Minuten in einem Balken dargestellt oder gleiches für dann 5-10 Minuten. Die Gruppengröße wird dann anhand der später erhaltenen Daten entschieden/klassifiziert. ### Diagramm-Id: Station-Dashboard-Ausleihzeit **Beschreibung**: @@ -102,12 +102,12 @@ In diesem Diagramm möchten wir den Durchsatz bzw. Die Auslastung einer Station **Diagramm-Typ**: * Liniendiagramm -_Begründung_: Ein Liniendiagramm zeigt Trends oder Veränderungen in guter Relation zur Zeit. Pro Klassifizierung (Ankunft/Abfahrt) wird eine Linie gezogen, so kann man direkt vergleichen zu welchen Zeiten häufig Fahrräder ankommen oder gehen. +_Begründung_: Ein Liniendiagramm zeigt Trends oder Veränderungen in guter Relation zur Zeit. Pro Klassifizierung (Ankunft/Abfahrt) wird eine Linie gezogen, so kann man direkt vergleichen, zu welchen Zeiten häufig Fahrräder ankommen oder gehen. ### Diagramm-Id: Map-Bikestations **Beschreibung**: -Wir möchten die Bikestations über eine Punktkarte visualisieren. Hierbei soll in erster Linie die geographische Lage einer jeden Station angezeigt werden. Es gibt zwei Arten von Punktkarten: one-to-one (Ein Punkt repräsentiert eine einziges Objekt) oder one-to-many (Ein Punkt repräsentiert eine Einheit, z.B. 1 Punkt = 10 Stationen). Wir möchten eine Kombination beider anbieten. Je nach Zoom-Stufe der Karte sollen die Stationen einem Cluster angeordnet werden. So erkennt man auf „Top-Level“ Raummuster (wo sich viele/wenige Stationen befinden). Zum anderen erkennt man dann bei näheren Zoomen wo sich explizit einzelne Stationen befinden, die man z.B. analysieren möchte. Die Visualisierung gibt eine gute Übersicht über die geographische Lage der Stationen. Aber man erhält keine genaueren Informationen über diese Stationen. Dies soll Mithilfe einem Pop-Up und dem Dashboard realisiert werden. +Wir möchten die Bikestations über eine Punktkarte visualisieren. Hierbei soll in erster Linie die geographische Lage einer jeden Station angezeigt werden. Es gibt zwei Arten von Punktkarten: one-to-one (Ein Punkt repräsentiert eine einziges Objekt) oder one-to-many (Ein Punkt repräsentiert eine Einheit, z.B. 1 Punkt = 10 Stationen). Wir möchten eine Kombination beider anbieten. Je nach Zoom-Stufe der Karte sollen die Stationen einem Cluster angeordnet werden. So erkennt man auf „Top-Level“ Raummuster (wo sich viele/wenige Stationen befinden). Zum anderen erkennt man dann bei näherem Zoomen, wo sich explizit einzelne Stationen befinden, die man analysieren möchte. Diese Art der Darstellung gibt eine gute Übersicht über die geographische Lage der Stationen. Aber man erhält keine genaueren Informationen über diese Stationen. Dies soll Mithilfe eines Pop-Ups und dem Stations-Dashboard realisiert werden. **Beobachtungsraum**: * Stadt London @@ -122,12 +122,12 @@ Wir möchten die Bikestations über eine Punktkarte visualisieren. Hierbei soll **Diagramm-Typ**: * Punktkarte -_Begründung_: Das kommunikative Ziel mit der höchsten Priorität ist es, zu wissen wo sich Bikestationen befinden. Eine Punktkarte gibt hier eine hervorragende Möglichkeit der Visualisierung. Weitere Auswertungen der Stationen werden dann über Pop-Ups oder dem Dashboard realisiert. +_Begründung_: Das kommunikative Ziel mit der höchsten Priorität ist es, zu wissen, wo sich Bikestationen befinden. Eine Punktkarte gibt hier eine hervorragende Möglichkeit der Visualisierung. Weitere Auswertungen der Stationen werden dann über Pop-Ups oder dem Dashboard realisiert. ### Diagramm-Id: Map-Bikestations-Popup **Beschreibung**: -Mit der Heatmap wird eine Übersicht über die Verfügbarkeit von Fahrrädern in Relation von allen Stationen angezeigt. Diese sind aber nicht messbar, da sich die Ausprägung einer Heatmap nur in Prozent implementieren lässt. Um auch einen messbaren (also ordinalskalierten) Wert zu erhalten, soll bei Klick auf eine Station sich ein Popup öffnen, welches in Form von natürlichen Zahlen angibt wie viele Fahrräder sich noch in der Station befinden. Außerdem soll dazu ein Diagramm den Bezug auf die Kapazität der Station visualisieren. So ist für den Benutzer ersichtlich ob es sich um eine große oder kleine Station handelt. +Mit der Heatmap wird eine Übersicht über die Verfügbarkeit von Fahrrädern in Relation von allen Stationen angezeigt. Diese sind aber nicht messbar, da sich die Ausprägung einer Heatmap nur in Prozent implementieren lässt. Um auch einen messbaren (also ordinalskalierten) Wert zu erhalten, soll bei Klick auf eine Station sich ein Popup öffnen, welches in Form von natürlichen Zahlen angibt, wie viele Fahrräder sich noch in der Station befinden. Außerdem soll dazu ein Diagramm den Bezug auf die Kapazität der Station visualisieren. So ist für den Benutzer ersichtlich, ob es sich um eine große oder kleine Station handelt. **Beobachtungsraum**: * Eine Bikestation @@ -143,9 +143,9 @@ Mit der Heatmap wird eine Übersicht über die Verfügbarkeit von Fahrrädern in **Diagramm-Typ**: * Balkendiagramm -_Begründung_: Kommunikatives Ziel der Visualisierung ist es die Verfügbarkeit der Fahrräder einer Station zu zeigen. Das Balkendiagramm soll in drei Segmente unterteilt werden (rot/orange/grün). Wobei Rot für wenig Verfügbarkeit (z.B. weniger als 2 Fahrräder) und grün dann für hohe Verfügbarkeit (z.B. ab 10). Die Farbenskala soll sich relativ zur Gesamtkapazität verhalten. So soll auch ersichtlich sein, wenn es sich um eine kleine Station handelt, wo insgesamt wenig Fahrräder vorhanden sind. +_Begründung_: Kommunikatives Ziel der Visualisierung ist es, die Verfügbarkeit der Fahrräder einer Station zu zeigen. Das Balkendiagramm soll in drei Segmente unterteilt werden (rot/orange/grün). Wobei Rot für wenig Verfügbarkeit (z.B. weniger als 2 Fahrräder) und grün dann für hohe Verfügbarkeit (z.B. ab 10) steht. Die Farbenskala soll sich relativ zur Gesamtkapazität verhalten. So soll auch ersichtlich sein, wenn es sich um eine kleine Station handelt, wo insgesamt wenig Fahrräder vorhanden sind. -Beispiel: https://www.fusioncharts.com/charts/gauges/linear-scale-gauge?framework=vue +Beispiel: https://www.fusioncharts.com/charts/gauges/linear-scale-gauge ### Diagramm-Id: Map-Heatmap-Verfügbarkeit **Beschreibung**: @@ -166,12 +166,12 @@ Die Heatmap soll eine Übersicht über die Verfügbarkeit von Fahrrädern in Rel **Diagramm-Typ**: * Heatmap -_Begründung_: Mit über 800 Bikestationen wäre es visualisierter Selbstmord wenn wir die Verfügbarkeit numerisch darstellen. Da Heatmaps eine eher generalisierte Anzeige von numerischen Daten visualisiert, gibt es uns die Möglichkeit dem User möglichst anschaulich und schnell das kommunikative Ziel zu erreichen. Um spezifische Datenpunkte zu extrahieren (also die numerische Anzahl der Fahrräder die in einer Station verfügbar sind) dient das Popup der entsprechenden Station. +_Begründung_: Mit über 800 Bikestationen wäre es visualisierter Selbstmord, wenn wir die Verfügbarkeit numerisch darstellen. Da Heatmaps eine eher generalisierte Anzeige von numerischen Daten visualisiert, gibt es uns die Möglichkeit, dem User möglichst anschaulich und schnell das kommunikative Ziel aufzuzeigen. Um spezifische Datenpunkte zu extrahieren, (also die numerische Anzahl der Fahrräder, die in einer Station verfügbar sind) dient das Popup der entsprechenden Station. ### Diagramm-Id: Map-Unfälle **Beschreibung**: -Die Unfälle mit Fahrradbeteiligung sollen über eine Punktkarte visualisiert werden. Dabei repräsentiert ein Punkt eine Unfallstelle in Geokoordinaten. Wie bei der Anzeige der Bikestationen soll entsprechend dem Zoom-Level auch ein Cluster stattfinden. So kann der Benutzer auf Top-Level ein Raummuster erkennen, wo sich viele Unfälle ereignen. Genauso mit hohem Zoomfaktor, kann der Nutzer sehen wo sich gefährliche Situationen ergeben können. Dabei beschränken wir uns auf das Jahr 2019, allein den vorhandenen Daten geschuldet, die wir bekommen. Für andere Jahre sind die Daten leider lückenhaft oder gar nicht vorhanden. +Die Unfälle mit Fahrradbeteiligung sollen über eine Punktkarte visualisiert werden. Dabei repräsentiert ein Punkt eine Unfallstelle in Geokoordinaten. Wie bei der Anzeige der Bikestationen soll entsprechend dem Zoom-Level auch ein Cluster stattfinden. So kann der Benutzer auf Top-Level ein Raummuster erkennen, wo sich viele Unfälle ereignen. Genauso mit hohem Zoomfaktor, kann der Nutzer sehen, wo sich gefährliche Situationen ergeben können. Dabei beschränken wir uns auf das Jahr 2019, allein den vorhandenen Daten geschuldet, die wir bekommen. Für andere Jahre sind die Daten leider lückenhaft oder gar nicht vorhanden. **Beobachtungsraum**: * Stadt London @@ -186,10 +186,10 @@ Die Unfälle mit Fahrradbeteiligung sollen über eine Punktkarte visualisiert we **Diagramm-Typ**: * Punktkarte -_Begründung_: Dem kommunikativen Ziel im Blick, soll der Nutzer in erster Linie erfahren wo sich überhaupt Unfälle ereignen. Auf die Stadt London allgemein bezogen, soll er ein Muster erkennen, in welcher Gegend viele Unfälle passiert sind. Im Detail kann der Nutzer dann detailliert erfahren an welcher Straße sich eventuell Gefahrensituationen entstehen kann. +_Begründung_: Mit dem kommunikativen Ziel im Blick, soll der Nutzer in erster Linie erfahren, wo sich überhaupt Unfälle ereignen. Auf die Stadt London allgemein bezogen, soll er ein Muster erkennen, in welcher Gegend viele Unfälle passiert sind. Im Detail kann der Nutzer dann detailliert erfahren, an welchen Straßen sich eventuell Gefahrensituationen bilden können. # Meilensteine -![Milestones.001](uploads/0612ac4106a68883b9d55d83936f282e/Milestones.001.png) +![Milestones](uploads/0612ac4106a68883b9d55d83936f282e/Milestones.001.png) # Zeitplan | Nr | Komponente | Arbeitspaket | Aufwand (PT) | Verantwortlicher | Abschluss in KW (20/21) | @@ -216,4 +216,5 @@ Ein Überblick über unsere Technologien und Frameworks die wir bei der Umsetzun - Leaflet - Backend - Python + - Flask - SQLite