Datenvisualisierung von Abwesenheiten

Datenvisualisierung von Abwesenheiten

Wir integrieren aktuell die Datenvisualisierung unserer Lüftungserkennung, und haben dabei eine weitere Visualisierung vorgezogen. Wir haben in den letzten Messungen erkannt, dass zu bestimmten Zeiten eine Regelmäßigkeit erkennbar ist. Diesen regelmäßigen Abfall der CO2 Werte haben wir uns etwas genauer angesehen. Im Vergleich zu einer Lüftung war uns dieser Abfall zu flach und hat zu lange gedauert.

Datenvisualisierung der Erkennung von Abwesenheit

Wir haben unsere Erkenntnisse aus der Lüftungserkennung adaptiert und an diesem Beispiel eine erste Visualisierung der Erkennung in unsere Ausgabe integriert. Wir erstellen im Hintergrund für den erkannten Zeitraum den selben Graphen wie der CO2-Werte und überlagern beide Graphen. Den zweiten Graphen füllen wir unterhalb mit einem hellen Grau um eine gute Visualisierung zu schaffen. Dieser graue Bereich stellt eine Abwesenheit im Raum dar. Wir konnten die Erkennung soweit optimieren, dass wir eine Abwesenheit > 90 Minuten gut aus den bestehenden Daten erkennen können. read more

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Von der Datenvisualisierung zur Datenanalyse

Datenvisualisierung

Daten zu visualisieren, mit denen im Normalfall nicht so häufig gearbeitet werden ist eine besondere Herausforderung in der Datenvisualisierung. Daher orientieren wir uns an gängigen Zeit/Werte Diagrammen, um eine gewohnte Darstellung für den Betrachter zu schaffen.

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Raspberry PI als zentraler Datenspeicher

Problematik mit Arduino und Daten speichern

Bisher haben wir auf unserem Entwicklungsboard LinkIt One die Messdaten in einer CSV Datei abgespeichert. Die ersten Auswertungen wurden damit etwas umständlich betrieben.

  • Testgerät abstecken
  • auf Massenspeicher umschalten
  • Testgerät anstecken
  • CSV Datei holen
  • in Excel importieren
  • Testgerät ausstecken
  • auf Normalbetrieb umschalten
  • Testgerät für Aufzeichnung aktivieren

Uns waren zwei Punkte klar. read more

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