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...@@ -166,12 +166,12 @@ ...@@ -166,12 +166,12 @@
* das obere Bild zeigt Daten, die wir in der Folge verwenden * das obere Bild zeigt Daten, die wir in der Folge verwenden
* das untere Bild zeigt Daten, die wir ausschließen * 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 * 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 * unsauber sind in diesem Fall zu große Schwankungen des Füllstandes in einem kurzen Zeitintervall
   
![brauchbar](presentation_ressources/brauchbar.png) ![brauchbar](./presentation_ressources/brauchbar.png)
![unbrauchbar](presentation_ressources/unbrauchbar.png) ![unbrauchbar](./presentation_ressources/unbrauchbar.png)
   
### Cleaning and Smoothing ### Cleaning and Smoothing
   
   
Da die Ergebnisse der Modellierung von der Qualität der Daten abhängen gilt es, eben genannte Datenunreinheiten zu beseitigen Da die Ergebnisse der Modellierung von der Qualität der Daten abhängen gilt es, eben genannte Datenunreinheiten zu beseitigen
...@@ -188,11 +188,11 @@ ...@@ -188,11 +188,11 @@
```python ```python
#moving average smoothing #moving average smoothing
df['mov_avg'] = df['Height'].rolling(30).mean() 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 ### Transformation
   
Erste Modellierungsversuche zeigten, die Daten sind noch zu granular Erste Modellierungsversuche zeigten, die Daten sind noch zu granular
→ Aggregation auf Tagesniveau → Aggregation auf Tagesniveau
...@@ -206,11 +206,11 @@ ...@@ -206,11 +206,11 @@
   
![/clusters.png](presentation_ressources/clusters.png) ![/clusters.png](presentation_ressources/clusters.png)
   
Mithilfe der Container Standorte visualisierten wir die Cluster auf einer Karte in der Hoffnung ein Muster zu erkennen 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: %% Cell type:markdown id: tags:
   
## 4 Modeling ## 4 Modeling
   
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