Analyse und Kennenlernen der Daten

Bevor wir mit dem Aufbau des Models beginnen, werfen wir einen Blick auf die Daten. Um nicht zu theoretisch zu werden, werden wir hier nur ein paar Beispiele Zeigen. Natürlich nimmt die Analyse der Daten mehr Zeit in Anspruch.

Beim Analysieren der Daten, lernt man diese auch gleich kennen. Man kann schnell Ausreißer identifizieren und eventuelle Probleme vorher schon erkennen.

Die hier gezeigten Diagramme wurden mit R erstellt. Natürlich können auch andere Tools (z. B. Excel) verwendet werden. Auch Python bietet hier viele Möglichkeiten.

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Die Daten

Je mehr Daten man hat, desto besser kann das Modell dann trainiert werden, vorausgesetzt, es sind die richtigen. Deshalb muss überlegt werden, welche Daten notwendig sind bevor das Modell aufgebaut wird. Um feststellen zu können, welche Daten benötigt werden, muss man sich Gedanken über die Abhängigkeiten machen – wovon ist der gewünschte Stand der Jalousien abhängig?

Die Jalousien sollen natürlich nicht einfach Zeitgesteuert oder anhand der Astronomie-Funktionen gesteuert werden. An einem bewölkten Tag können sie ruhig offen bleiben. Andererseits ist aber auch die Temperatur nicht alleine ausschlaggebend –  an einem schönen Wintertag, kann die Temperatur im Raum alleine durch die Sonneneinstrahlung um ein paar Grad steigen. Allerdings wäre es sinnvoll, die Sonnenenergie im Winter auch zum Heizen des Raums zu nutzen. In wie weit die Daten für die Nutzung im Modell geeignet sind oder Sinn machen, wird sich zeigen …

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