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......@@ -28,7 +28,9 @@ Mithilfe der Daten soll ein effizienteres leeren der Container ermöglicht werde
Bei den Daten handelt es sich um Zeitreihen, die aus der Beobachtung einzelner Variablen über einen Zeitraum entstehen. Die entscheide Variable **Höhe** wird dabei unterschiedlich oft beobachten allerdings im Schnitt mehrmals pro Tag. Da es sich dabei allerdings um EDGE Geräte handelt, sind einzelne Messungen nicht immer akkurat und zusätzlich sind häufig fehlende Daten zu beobachten. So können die Messungen für unterschiedliche Container stark varieren. Im folgenden Bild ist die Füllhöhe eines Containers über den bereitgestellten Zeitraum zu beobachten.
![Untitled%20dc564a8fe174488583651b8e230af1de/brauchbar.png](doku_ressources/brauchbar.png)
[DataVisualisation.ipynb](https://git.scc.kit.edu/uflgi/bda-analytics-challenge-template/-/blob/master/notebooks/DataVisualization.ipynb)
Um Einflüsse auf den Füllstand besser zu verstehen, haben wir uns unterschiedliche Datenquellen aus dem Internet besorgt und diese mithilfe einer Korrelationsanalyse auf ihren Einfluss überprüft.
Untersuchte Datenquellen:
......@@ -38,6 +40,7 @@ Untersuchte Datenquellen:
🎉 Feiertage - Intuition: Über Feiertage kommen Menschen gerne zusammen, was zu einem vermehrten aufkommen Restglas führen könnte (Weinflaschen etc.)
⚽ Fußballspiele & Großveranstaltungen - Intuition: Zu Fußballspielen und anderen Großveranstaltungen ist das Menschenaufkommen in der Stadt erhöht. Auch hier wird wieder vermehrt Alkohol konsumiert und evtl. direkt in auf dem Weg liegende Glascontainern entsorgt.
[webscraper.ipynb](https://git.scc.kit.edu/uflgi/bda-analytics-challenge-template/-/blob/master/notebooks/webscraper.ipynb)
## 📈 Data Preparation
......@@ -72,7 +75,9 @@ Dafür wurde Dynamic Time Warping in Kombination mit K-means Clustering eingeset
![Untitled%20dc564a8fe174488583651b8e230af1de/Screenshot_2021-07-24_at_04.05.14.png](doku_ressources/Screenshot_2021-07-24_at_04.05.14.png)
[preprocessing_clustering.ipynb](https://git.scc.kit.edu/uflgi/bda-analytics-challenge-template/-/blob/master/notebooks/preprocessing_clustering.ipynb)
[data_preprocessing.ipynb](https://git.scc.kit.edu/uflgi/bda-analytics-challenge-template/-/blob/master/notebooks/data_preprocessing.ipynb)
[mapsVizualization.ipynb](https://git.scc.kit.edu/uflgi/bda-analytics-challenge-template/-/blob/master/notebooks/mapsVizualization.ipynb)
## 🤖 Modelling
......
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