Python Raumanalyse — Bushaltestellen
Überblick
Eine praktische Demonstration, wie Python die Lücke zwischen Rohdaten und räumlichen Erkenntnissen schließen kann — ohne tiefgehende GIS-Kenntnisse vorauszusetzen. Ausgehend von einem öffentlichen Verkehrsdatensatz neuer Bushaltestellen visualisiert dieses Projekt deren Verteilung und bewertet ihre strategische Platzierung über einen zugänglichen Python-Raumanalyse-Workflow.
Die interaktive Karte wurde mit Unterstützung von ChatGPT erstellt — ein Beispiel dafür, wie KI-Tools räumliche Workflows für Datenanalysten beschleunigen können.
Analyseworkflow
Schritte aufklappen, um die Details zu lesen.
01Datenvorbereitung
Laden und Bereinigen des Haltestellendatensatzes mit Pandas — Strukturierung der tabellarischen Rohdaten für die räumliche Verarbeitung.
02Räumliche Datenverarbeitung
Verwendung von GeoPandas zur Umwandlung des Datensatzes in räumliche Features — für geografische Operationen und Verteilungsanalyse.
03Interaktive Kartierung
Erstellung einer interaktiven Karte mit Folium zur Visualisierung der Haltestellenverteilung und Bewertung der strategischen Platzierung der Haltestellen im Untersuchungsgebiet.
04Zusammenarbeit & Teilen
Ausführung des vollständigen Workflows in Google Colab für nahtlose Ausführung und einfaches Teilen ohne lokale Umgebungseinrichtung.
Tools & Technologien
- Python — Pandas, GeoPandas, Folium
- Google Colab — kollaborative Notebook-Umgebung
- ChatGPT — Unterstützung bei der interaktiven Kartengenerierung
- Spatial Thoughts — Tutorials und Methodik-Orientierung
Ergebnis
Umwandlung eines rohen Haltestellendatensatzes in eine interaktive räumliche Visualisierung — zeigt, wie grundlegende Python-Tools umsetzbare geografische Erkenntnisse erschließen können, auch ohne tiefgehende räumliche Fachkenntnisse.