01_038_Daten_DatengetriebenEntscheidungsfindung

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Inspiration

Entscheidungsträger von Bund bis auf die kommunale Ebene kommen in den nächsten Tagen, Wochen und Monaten mehr und mehr in die Situation Entscheidungen über Maßnahmen zu treffen.

What it does

Kernfaktoren die wir als potentiell relevant für ein Vorhersage-Modell gefunden haben sind die Fallzahlenentwicklung, die Altersstruktur, die Bevölkerungsdichte, der Status der einzelnen Maßnahmen , die zugehörigen Daten der Umliegenden Daten sowie die Kapazitäten von erreichbaren Kliniken. Teile dieser Daten liegen schon Maschinenlesbar vor wogegen gerade Maßnahmen und geographische Distanz zwischen Gemeinden aktuell noch nicht vorliegt. Daten zu Klinikkapazitäten und Auslastung wurden aktuell noch nicht miteinbezogen. Mit einem einfachen linearen Regressionsmodell wurde die Modellierung und grundsätzliche Möglichkeit der Vorhersage von Fallzahlen verifiziert.

In der Visualisierung soll am Ende dargestellt werden, welche Landkreise wie stark zukünftig, auf Basis der Vergangenheitswerte,betroffen sind und ob die Kapazitäten hierfür ausreichend sind. Zudem wird die Effektivität der Maßnahmen aufgezeigt.

How we built it

• Python
• Github
• scikit
• together <3

Challenges we ran into

• Was wollen wir machen
• Organisation der Arbeit und Abstimmungen
• remote work
• Zeit
• fehlende Verfügbarkeit von brauchbar Maschinenlesbaren Datenquellen für relevante Faktoren (z.b. Maßnahmen)

Accomplishments that we're proud of

• Identifikation eines realen Problems vor dem über kurz oder lang viele Entscheidungsträger stehen werden.
• Grundlage & Lösungskonzept geschaffen, auf dem man weiter aufbauen kann
• Zusammenhalt, Zusammenarbeit und der stets freundliche und informative Austausch

What we learned

• viele Datenquellen öffentlich zugänglich, manches aber eher schwer herauszubekommen
• Strukturierung der Arbeit -> 48 Stunden sind echt knapp
• viele Leute mit tollen Ideen und viel Engagement

What's next for 101_038_Daten_DatengetriebenEntscheidungsfindung

• Weiterentwicklung des PoC durch Universitäten o.ä.
• automatisierte Aktualisierung der Daten und Darstellung der Inhalte
• Konzeption und Implementierung eines Userinterfaces zur Evaluierung von Entscheidung

Pitch Video

https://youtu.be/R9OIle_X-Zk

Built With

• forecasting
• github
• love
• machine-learning
• python
• sas
• scikit-learn
• visualization