Case Study

Analyse von Güterverkehrsströmen in R Shiny

Bei diesem Projekt haben wir unseren Kunden bei der Produktion und Evaluation von Prognoseergebnissen von Güterverkehrsströmen unterstützt. Entwickelt wurde eine R Shiny Applikation für interaktive grafische und tabellarische Analysen.

  • Branche Transport & Logistics
  • Thema Forecasting
  • Tools R, RShiny, SQL
  • Projektdauer 2 Jahre

Herausforderung

Der europäische Güterverkehr erfolgt durch verschiedene Verkehrsträger, zum Beispiel Bahn, LKW, Binnenschiff etc. Zur Identifikation von Wachstumspotenzialen und möglichen Konkurrenzsituationen werden verschiedene Daten in ein Prognosemodell eingespeist. Diese aus internen und externen Quellen stammenden Informationen müssen für das Prognosemodell harmonisiert und in eine einheitliche Struktur gebracht werden. Die anschließende Evaluation der Ergebnisse sowie die Kommunikation an Entscheidungsträger:innen erfordert darüber hinaus ein standardisiertes Analysetool.

Ansatz

In den ersten Schritten wurden die bisher verwendeten Skripte zur Datenaufbereitung grundlegend überarbeitet, die Datengrundlage erweitert und generalisierte Logiken implementiert und dokumentiert. Performanzprobleme sowie unnötige Interdependenzen zwischen verschiedenen Aufbereitungsschritten wurden beseitigt. Anschließend wurden alle Skripte funktionalisiert und in einem internen R-Paket veröffentlicht. Das ermöglicht sowohl eine klare Versionierung und Kommunikation von Änderungen als auch das einfache Nutzen und Ausführen der Skripte durch eine Vielzahl von weniger vertrauten Anwender:innen. Die durch das Prognosemodell verarbeitbaren Daten werden in einer speichereffizienten Datenbank abgelegt. Für die Analyse der Prognosen wurde eine R Shiny Applikation entwickelt, die es ermöglicht, die Auswirkungen neuer Daten oder anderer Parameterkonstellationen schnell und einheitlich zu evaluieren.

Ergebnis

Neben der optimierten Datenqualität trägt insbesondere das bessere Verständnis für die einzelnen Schritte zu einer verbesserten Prognose bei. Durch die in der Applikation implementierten grafischen und tabellarischen Analysen fällt die Evaluation deutlich strukturierter und schneller aus. In Präsentationen nutzbare Darstellungen können direkt automatisiert erzeugt werden.

Experte

Erfahre mehr!

Als eines der führenden Unternehmen im Bereich Data Science, Machine Learning und KI begleiten wir Sie in die datengetriebene Zukunft. Erfahren Sie mehr über statworx und darüber, was uns antreibt.