Bereits David Kriesel hat mit seinem BahnMining für Wellen geschlagen als er den Bahnverkehr über die API der Deutschen Bahn analysiert hat. Auf der Basis seines Projekts erfolgt eine Untersuchung des Stadverkehrs Lübeck mithilfe der NAH.SH HAFAS-API.
- Alle Haltestellen: https://www.sv-luebeck.de/extern/fahrplan/autocomplete/get_locations.php?term=
- nah.sh HAFAS Endpoint: https://github.com/juliuste/nahsh-hafas
Vor der eigentlichen Datenanalyse habe ich mir bestimmte Ziele gesetzt, die ich gerne analysieren würde:
- Verteilung der Haltestellen
- Verteilung der Bedienfrequenzen
- Ungleichverteilung
- Bus Geschwindigkeit (Polling Rate jede Minute notwendig)
- Taktdichte mit Servicegrad verbinden
- Relation zu sozioökonomischen Größen (https://bekanntmachungen.luebeck.de/dokumente/d/1171/inline)
- Verspätung an Haltestellen
- Summierte Verspätungen über das Jahr (Wie viele Menschenleben kostet uns das?)
.env Datei
STORAGE=/path/to/storage
node main.js
* * * * * node /path/to/svHLtracking/main.js 2>&1 >> /path/to/log.log
name | regex |
---|---|
geo-data | "latitude":(\d{2,}\.\d{3,}), "longitude":(\d{2,}\.\d{3,}) |
Quelle | Link |
---|---|
BahnMining - Pünktlichkeit ist eine Zier | dkriesel.com |
Analyse der ÖPNV-Versorgung mittels offener Fahrplandaten | doi.org |