Commit ee6c7422 authored by Your Name's avatar Your Name
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......@@ -166,12 +166,12 @@
* das obere Bild zeigt Daten, die wir in der Folge verwenden
* das untere Bild zeigt Daten, die wir ausschließen
* wir sehen uns auf diese Weise alle Container an und schließen die Container aus, die unsaubere Daten angeben
* unsauber sind in diesem Fall zu große Schwankungen des Füllstandes in einem kurzen Zeitintervall
 
![brauchbar](presentation_ressources/brauchbar.png)
![unbrauchbar](presentation_ressources/unbrauchbar.png)
![brauchbar](./presentation_ressources/brauchbar.png)
![unbrauchbar](./presentation_ressources/unbrauchbar.png)
 
### Cleaning and Smoothing
 
 
Da die Ergebnisse der Modellierung von der Qualität der Daten abhängen gilt es, eben genannte Datenunreinheiten zu beseitigen
......@@ -188,11 +188,11 @@
```python
#moving average smoothing
df['mov_avg'] = df['Height'].rolling(30).mean()
```
 
![/Screenshot_2021-07-24_at_03.46.27.png](presentation_ressources/plot.png)
![/Screenshot_2021-07-24_at_03.46.27.png](./presentation_ressources/plot.png)
 
### Transformation
 
Erste Modellierungsversuche zeigten, die Daten sind noch zu granular
→ Aggregation auf Tagesniveau
......@@ -206,11 +206,11 @@
 
![/clusters.png](presentation_ressources/clusters.png)
 
Mithilfe der Container Standorte visualisierten wir die Cluster auf einer Karte in der Hoffnung ein Muster zu erkennen
 
![/Screenshot_2021-07-24_at_04.05.14.png](presentation_ressources/map.png)
![/Screenshot_2021-07-24_at_04.05.14.png](./presentation_ressources/map.png)
 
%% Cell type:markdown id: tags:
 
## 4 Modeling
 
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