Projekt

Sidney Kluge, Christopher Kremkow, Thorsten Hauke - Data Science Semesterprojekt

Analyse und Vorhersage von Fahrradunfällen

  • Modul / Lehrveranstaltung: Projekt DataScience
  • Semester: 1.-3. Semester
  • Jahr: 2021

Angesichts des Klimawandels ist eine nachhaltige Entwicklung der Gesellschaft eine der großen Herausforderungen unserer Zeit. Um eine mögliche Verkehrswende zu unterstützen, haben wir analysiert, wie der Faktor Sicherheit im Straßenverkehr für Radfahrer verstärkt werden kann. Als Basis diente der Unfallatlas von Destatis. Um möglichst viele verschiedene Einflussfaktoren mit einzubinden, haben wir uns auf eine einzelne Stadt– München – fokussiert. Es wurde untersucht, unter welchen Umständen besonders viele Radunfälle auftreten, ob es bestimmte Stoßzeiten oder verschiedene Straßen- und Wetterbeschaffenheiten gibt, aus denen Erkenntnisse gezogen werden können. Im Fokus stand hierbei vor allem die Arbeit mit Geodaten und die anschließende Darstellung aller Datensätze auf einer Karte. So wurden im Laufe des Projektes wichtige Features verschiedener Datensätze herausgearbeitet und zusammengeführt. Die Visualisierung der Unfallorte erfolgte mittels Geobibliotheken, wie Geopandas und Folium, auf einer Karte. Mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus, konnten Unfälle an verschiedenen Orten und zu verschiedenen Uhrzeiten für München vorhergesagt werden.