THB-studerende præsenterer innovative boliganalyser i Brandenburg

THB-studerende præsenterer innovative boliganalyser i Brandenburg

Kölns studerende udvikler innovative metoder til vurdering af boligområder

Et spændende projekt kommer fra Brandenburg University of Technology (THB), hvor studerende har designet en ny metode til databaseret klassificering af boligområder i Brandenburg an der Havel. Højt Mødested Brandenburg En række specialistdata og statistiske metoder såsom klyngeanalyse, faktoranalyse og diskriminantanalyse blev brugt.

Eleverne tog højde for en lang række relevante indikatorer, herunder nærhed til læger, skoler, daginstitutioner samt indkøbsmuligheder og grønne områder. Resultatet af deres arbejde blev tydeligt præsenteret i interaktive kort, hvilket gjorde informationen tilgængelig for beslutningstagere og borgere. Den endelige præsentation fandt sted foran medarbejdere fra Statistik- og Valgafdelingen samt medlemmer af Huslejeindeksarbejdsgruppen. Afdelingsleder Conny Thiele roste resultaterne, som kan tjene som et solidt videnskabeligt grundlag for fremtidige beboelsesberegninger. Professor André Nitze understregede projektets praktiske relevans og understregede, hvor nyttigt det er til at anvende de færdigheder, de studerende har lært.

Diverse data og analyser

Udover at udvikle denne metode blev boligområdekortene fra 2019 til 2023 også analyseret, hvilket giver forskellige formater som shapefile, CSV og GML. Til dette formål bruges de omfattende data Govdata henvist. De vigtigste udgivelsesdatoer for boligområdekortene fra de seneste år er som følger:

• 2019: Verfügbar seit 21.01.2022
• 2020: Verfügbar seit 21.01.2022
• 2021: Verfügbar seit 21.01.2022
• 2022: Verfügbar seit 11.04.2022
• 2023: Verfügbar seit 27.03.2023

Evnen til at bruge disse data i forskellige formater er af stor værdi for yderligere analyse. Tilvejebringelsen af ​​sådanne data skaber betingelserne for velbegrundede beslutninger i byplanlægning og ejendomsmarkedet.

Vigtigheden af ​​klyngeanalyse

Et centralt værktøj i dette projekt er klyngeanalyse. Hvordan Novustat forklarer, at dette er en standardprocedure i statistik og datamining, der bruges til at gruppere observationer. Målet er at skabe homogene grupper, hvor enhederne ligner hinanden, mens grupperne er væsentligt forskellige.

Klyngeanalyse er vigtig ikke kun inden for byforskning, men også inden for andre områder som psykologi, medicin og markedsføring. Proceduren involverer flere trin, herunder at bestemme afstandsmålet, danne grupper og fortolke resultaterne. THB-studerende har brugt denne teoretiske viden til at opnå konkrete, praksisrelevante resultater.

Samlet set viser projektet en vellykket sammenhæng mellem teori og praksis og yder et væsentligt bidrag til dataunderstøttet boligvurdering. Det er fortsat spændende at se, hvordan disse forskningsresultater implementeres i praksis, og hvilke yderligere muligheder fremtidig byudvikling åbner op for i Brandenburg an der Havel.