{"id":7682,"date":"2019-03-01T10:31:05","date_gmt":"2019-03-01T09:31:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=7682"},"modified":"2023-01-11T17:05:25","modified_gmt":"2023-01-11T16:05:25","slug":"insight-into-data-analysis","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/insight-into-data-analysis\/","title":{"rendered":"Einblick in die Datenanalyse"},"content":{"rendered":"
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Foto: \u00a9zhu difeng – stock.adobe.com<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe 01\/2019<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Mobilit\u00e4t von morgen<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Einblick in die Datenanalyse<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Staus und \u00fcberf\u00fcllte Bahnen zu Sto\u00dfzeiten, Parkplatzsuche oder ungeahnte Baustellen: Der Stadtverkehr kann ganz sch\u00f6n auf die Nerven gehen. Die steigende Verf\u00fcgbarkeit von Daten sowie neue Analysemethoden k\u00f6nnten den Verkehrsteilnehmer das Leben in Zukunft erleichtern.<\/p>\n

Offene Daten können helfen, Mobilität besser zu verstehen und effizienter zu gestalten. Antworten auf komplexe Fragestellungen liefert aber erst die Analyse vieler heterogener Datenquellen - in diesem Fall geographische Informationen, Wetterdaten, Baustelleninformationen, Verkehrswarnmeldungen sowie Bewegungsdaten der Verkehrsteilnehmer. Einige dieser Informationen sind dank offener Quellen wie OpenStreetMap<\/em> oder dem Wikidata-Wissensgraph<\/em> frei verfügbar, während andere, insbesondere Bewegungsdaten der Verkehrsteilnehmer, nur sehr eingeschränkt vorhanden sind.<\/p>\n

Im Forschungsprojekt Data4UrbanMobility - Datenbasierte Mobilitätsdienstleistungen für die Stadt der Zukunft<\/em> (D4UM<\/em>)<\/a> entwickeln Wissenschaftler am L3S gemeinsam mit Projektpartnern Werkzeuge, die einen ereignisbasierten Überblick über Mobilitätsinformationen liefern, um Mobilitätsdienstleistungen effizient planen, entwickeln, durchführen und nutzen zu können.  Insbesondere geht es um die Frage, wie sich der Einfluss von Großveranstaltungen auf die urbane Mobilität mit Methoden des maschinellen Lernens (ML) vorhersagen lässt. Um Kontextinformationen zu den Ereignissen in der Stadt bieten zu können, entwickeln die Wissenschaftler Methoden, die heterogene Datenquellen wie OpenStreetMap<\/em> und Wikidata<\/em> automatisch verlinken. Die Ergebnisse am Beispiel Hannover zeigen, dass eine Vorhersage der Verkehrssituation bei wiederkehrenden Großveranstaltungen wie Konzerten oder Fußballspielen sehr gut möglich ist.<\/p>\n

Eine effiziente Anwendung aktueller ML-Verfahren erfordert ein sehr hohes Maß an Expertenwissen, was einer verbreiteten Nutzung im Wege steht. Im Projekt Simple-ML<\/em> befassen sich L3S-Wissenschaftler deshalb mit der Frage, wie die Anwendung von ML-Verfahren signifikant vereinfacht werden kann. Die Ergebnisse werden für die Szenarien „Mobilität in der Stadt“ und „Logistik“ gemeinsam mit Anwendern aus der Wirtschaft validiert. Simple-ML<\/em> project, L3S scientists are therefore\n working on the question of how the application of ML methods can be significantly simplified. The results will be validated for the scenarios “Mobility in the city” and “Logistics” together with users from industry.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Vorgestellte Projekte<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Dr. Elena Demidova<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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demidova@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Elena Demidova ist Forschungsgruppenleiterin am L3S und besch\u00e4ftigt sich mit Data-Science und Information-Retrieval. Sie koordiniert die Projekte D4UM und Simple-ML.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Foto: \u00a9zhu difeng – stock.adobe.com Issue: 01\/2019 Mobilit\u00e4t von morgen Insight into data analysis Traffic jams and overcrowded lanes at peak times, looking for a parking space or unexpected construction sites: The city traffic can get on your nerves. The increasing availability of data and new analysis methods could make life easier for road users in […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":7683,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,86],"class_list":["post-7682","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2019-01"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t