Tapra

Inspiration

Analyse gespeicherter Tankstellendaten der vergangenen Jahre, um sich Zusammenhänge zu erschließen und vorsichtige Prognosen zu wagen

Was tut es?

Wir haben die Tankstellendaten grafisch ausgewertet und sind dabei unter anderem auf Regelmäßigkeiten im Wochenverlauf geastoßen. Deshalb haben wir das Projekt um einen Alexa Skill erweitert, der Empfehlungen zur durchschnittlich günstigsten Tankstelle einer STadt macht und einen Tag zum Tanken empfiehlt

How we built it

PostgreSQL als Datenbank, Daten von Tankerkönig, Python für Datenbankbearbeitung, Jupyter Notebook für die Visualisierung (Anaconda), PHP für Alexa

Challenges we ran into

Die Datenbank ist zu groß, um sämtliche Analysen direkt auf den Daten durchzuführen. Die Daten mussten im Laufe der Nacht reduziert und zusammengefasst werden. Wir hätten beinahe aufgegeben und haben uns schon nach einem Ersatzprojekt umgesehen.

Accomplishments that we are proud of

Trotz massiver Performanzprobleme bei den Abfragen haben wir das Projekt weitergeführt und sind zu einem guten Ergebnis gekommen.

What we learned

Große Datenmengen sind komplex zu verarbeiten, Alexa Skills sind zickig und sehr zeitkritisch, Ein Raspberry ist mit der geringen Datenrate der GPIO nur bedingt als IR Fernbedienung einsetzbar.