Die Pressemitteilungen der Landesregierung Schleswig-Holstein sind eine gute Datengrundlage, um die öffentliche Kommunikation der Landesregierung zu untersuchen. Welche Themen spielten wann eine Rolle, in welchem Stil sind die Meldungen verfasst, welche Begriffe werden verwendet?
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Viele Statistiken werden als PDF-Dokumente veröffentlicht. Für eine Nutzung der Daten ist das äußerst ungünstig. Dafür benötigen wir maschinenlesbare bzw. maschineninterpretierbare Daten. Doch wie lassen sich komplexe statistische Auswertungen eigentlich maschinenlesbar machen?
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Das Land und auch einige Kommunen veröffentlichen Haushaltsdaten maschinenlesbar im Open-Data-Portal. Welche Kommunen sind das? Und wie sehen die Daten aus? Sind die alle gleich? Dieser Frage möchte ich im Folgenden nachgehen.
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Seit dem 2. Februar 2023 kann man auf aktuelle Luftbilder von Schleswig-Holstein über einen Web Map Service (WMS) zugreifen. Die Daten stehen unter der Lizenz Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0), so dass man sie auch gut weiterverwenden kann. In diesem Beitrag zeige ich, wie man den Dienst in QGIS nutzen kann.
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Das letzte Türchen des Open-Data-Adventskalender Schleswig-Holstein 2022 ist geöffnet. Zeit für einen kleinen Rückblick…
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Wie ich schon in dem Beitrag Wie läuft es? Reibungslos! geschrieben habe, bin ich ein großer Fan davon, die Metadaten der Daten/Dateien unter Verwendung der Frictionless Data Specification, vor allem mit Tabular Schema maschinenlesbar zu beschreiben. Allerdings sind mir bei der praktischen Arbeit mit Daten noch ein paar Punkte begegnet, die mir bei Frictionless Data noch fehlen. Diese möchte ich im Folgenden beschreiben und Lösungsvorschläge aufzeigen:
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As I wrote in the (German) blog post Wie läuft es? Reibungslos!, I am a big fan of describing the metadata of the data/files using the Frictionless Data Specification, especially with Tabular Schema in a machine-readable way. However, in my practical work with data, I still encountered a few open issues that I feel are missing with Frictionless Data. I would like to describe these in the following and show suggestions for suggestions:
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Alles, was wir über die Nutzung wussten, ist falsch. Das war mein erster Gedanke, als ich die bisher mit Matomo ermittelten Zugriffszahlen mit den Zahlen aus dem Server-Logfile verglichen habe.
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Da IP-Adressen zu den personenbeziehbaren Informationen zählen, darf man in Logfile von Webservern (zumindest längerfristig) IP-Adressen nur anonymisiert abspeichern. Dazu schneidet man einige niedrigwertige Bits ab, so dass einzelne IP-Adressen nicht mehr erkennbar sind. Doch wie wirkt sich das eigentlich auf die Analyse der Logfiles aus?
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Schon seit November 2021 gibt es im Open-Data-Portal Daten zur Verkehrslage in Schleswig-Holstein - maschinenlesbar und quasi in Echtzeit. Da kaum jemand diesen Datensatz kennt, möchte ich hier auf ihn hinweisen und ein paar Tipps zur Nutzung geben.
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