{"id":1251,"date":"2020-12-07T05:35:31","date_gmt":"2020-12-07T05:35:31","guid":{"rendered":"https:\/\/teralytics.net\/announcing-matrix-trends\/"},"modified":"2024-08-29T10:16:26","modified_gmt":"2024-08-29T10:16:26","slug":"das-neue-matrix-trends-ist-da","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teralytics.net\/de\/das-neue-matrix-trends-ist-da\/","title":{"rendered":"Das neue Matrix Trends ist da"},"content":{"rendered":"

K\u00fcrzlich behandelte ein\u00a0Artikel<\/a>\u00a0in der Financial Times den pandemiebedingten R\u00fcckgang der weltweiten Fahrgastzahlen und gab zu bedenken, dass sich das Pendlerverhalten m\u00f6glicherweise dauerhaft ver\u00e4ndert haben k\u00f6nne.<\/p>\n

Falls Sie berufsm\u00e4\u00dfig mit der Verkehrsplanung zu tun haben, haben auch Sie es in diesem Jahr sicherlich mit vielen Unw\u00e4gbarkeiten zu tun gehabt. Denn Infrastrukturplaner, Verkehrsgesellschaften und Politik versuchen, die Zukunft auf Grundlage einer vollkommen neuartigen Gemengelage zu planen.<\/p>\n

Das unten abgebildete Zeitreihendiagramm bildet alle Fahrten innerhalb Deutschlands seit dem 1. Januar ab und zeigt sehr deutlich, was das Jahr 2020 bislang auszeichnet: Die beiden gro\u00dfen politischen Eingriffe aufgrund der Pandemie und die untypischen saisonalen Reisebewegungen haben daf\u00fcr gesorgt, dass 2020 v\u00f6llig anders als alle fr\u00fcheren Jahre aussieht.<\/p>\n

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Bevor ich im Februar als Produktchef bei Teralytics anfing, nutzten die Kunden unser Top-Produkt Matrix, um herauszufinden, wo, wann, weshalb und wie sich die Menschen durch ihre jeweilige Region bewegen. Als sich das Coronavirus dann rasant \u00fcber die ganze Welt ausbreitete, wollte ich ein ohnehin schon f\u00fchrendes Produkt f\u00fcr die Darstellung des menschlichen Mobilit\u00e4tsverhaltens weiterentwickeln, um unsere Kunden in die Lage zu versetzen, die vollkommen neuartigen Mobilit\u00e4tsentwicklungen zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n

Deshalb entschieden wir uns, unsere bekannten Mobilit\u00e4tsdaten zu kontextualisieren und schneller verf\u00fcgbar zu machen. Als unsere M\u00e4rz-Daten dramatische Ver\u00e4nderungen im Reiseverhalten sichtbar machten, begannen wir, unsere Datens\u00e4tze t\u00e4glich zu aktualisieren. So konnten unsere Kunden pandemiebedingte Ver\u00e4nderungen nahezu in Echtzeit verfolgen. Um verst\u00e4ndlich zu machen, in welchem Zusammenhang Daten von gestern oder aus dem letzten Monat mit fr\u00fcheren Zeitr\u00e4umen stehen, f\u00fchrten wir im Mai eine Vergleichsfunktion ein. Damit k\u00f6nnen die Anwender nun zwei Datens\u00e4tze nebeneinander anzeigen und so miteinander vergleichen.<\/p>\n

Die R\u00fcckmeldungen unserer Kunden zeigten, dass den Benutzern die M\u00f6glichkeit gefiel, das aktuelle Mobilit\u00e4tsverhalten in einen Zusammenhang zu setzen. Andere merken jedoch an, dass zwei Zeitr\u00e4ume f\u00fcr die Erkennung \u00fcbergeordneter Muster nicht ausreichend seien. Darauf reagierten wir, indem wir den zeitgleichen Stapelexport mehrerer Datenzeitr\u00e4ume vereinfachten. Wir hatten jedoch die Vermutung, dass das noch nicht reichte.<\/p>\n

Bei Gespr\u00e4chen \u00fcber die Verwendung dieser Exportfunktion fanden wir heraus, dass viele Kunden Daten zu 12 bis 18 Monaten exportierten, um Trends im Zeitverlauf sichtbar zu machen. Einige verbrachten Tage damit, diese Daten in Excel oder Tableau aufzubereiten, um Diagramme f\u00fcr Berichte und Pr\u00e4sentationen zu erstellen. Doch viele waren sich darin einig, dass die Einschr\u00e4nkungen dieser Programme diese Arbeitsweise extrem aufwendig machten.<\/p>\n

Deshalb entwickelten wir ein Produkt, mit dem die Kunden trotz der m\u00f6glicherweise anhaltenden Unsicherheit solide Entscheidungen treffen k\u00f6nnen. Wir entwickelten Funktionen, mit denen Muster im Mobilit\u00e4tsverhalten im Zeitverlauf abgebildet werden k\u00f6nnen, Ausrei\u00dfer und Anomalien kontextualisiert werden und die Bedeutung der Daten erl\u00e4utert wird. Au\u00dferdem vereinfachten wir die Weitergabe der auf diesem Weg gewonnenen Erkenntnisse.<\/p>\n

Nun bringen wir\u00a0Matrix Trends<\/a>\u00a0als Add-on f\u00fcr Matrix auf den Markt. Die erste Produktversion bietet die folgenden f\u00fcnf Kernfunktionen:<\/p>\n

Zeitachse:<\/strong>\u00a0Eine intuitive M\u00f6glichkeit zur Auswertung von Datenmustern und zur Erstellung zusammenfassender Statistiken f\u00fcr die ausgew\u00e4hlten Zeitr\u00e4ume. Wenn man die Zeitachse zusammen- oder auseinanderzieht, werden Diagramme und Statistiken unmittelbar aktualisiert. Die S\u00e4ulen geben das relative Reiseaufkommen im ausgew\u00e4hlten Zeitraum innerhalb der Region unter Ber\u00fccksichtigung der jeweiligen Filter an.<\/p>\n

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Prognosen:<\/strong>\u00a0Das Jahr 2020 hat gezeigt, wie ungewiss die Zukunft ist. Doch Qualit\u00e4t und Umfang der Matrix-Daten bilden ein solides Fundament f\u00fcr angemessene Zukunftsprognosen. Anstelle einer linearen Projektion nutzt Trends dabei eine quelloffene Bibliothek, die von Facebook mithilfe des maschinellen Lernens darin trainiert wurde, zyklische Daten zu prognostizieren. Wenn man eine Prognose erstellen m\u00f6chte, w\u00e4hlt man in der Zeitachse deshalb einfach ein Datum aus, dass in der Zukunft liegt.<\/p>\n

Zeitreihendiagramm:<\/strong>\u00a0Die Zeitreihendiagramme in Trends machen Schwankungen im Mobilit\u00e4tsverhalten sichtbar. Wenn Sie einen Zeitraum ausw\u00e4hlen, werden Diagramme f\u00fcr die in Matrix eingestellten Regionen und Filter erstellt. Je nach Datensatz k\u00f6nnen dabei Zeitreihendiagramme zu unterschiedlichen Variablen wie Reiseaufkommen, Transportmittel, Bef\u00f6rderungsart und Reisezweck angezeigt werden.<\/p>\n

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Zusammenfassungen:<\/strong>\u00a0Da die Datenf\u00fclle vom menschlichen Gehirn kaum bew\u00e4ltigt werden kann, erledigt Trends einen Teil dieser Arbeit f\u00fcr unsere Anwender. So finden sich neben den Zeitreihendiagrammen kurze Zusammenfassungen, in denen in einfacher Sprache erl\u00e4utert wird, was die einzelnen Diagramme bedeuten. Werden Zeitspanne oder Filter ver\u00e4ndert, \u00e4ndert sich auch die Zusammenfassung entsprechend.<\/p>\n

Animationen:<\/strong>\u00a0Da es bei Matrix ganz um das menschliche Mobilit\u00e4tsverhalten geht, sind Animationen ein naheliegendes Visualisierungsverfahren. In der ersten Version unserer Verkehrsflussanimation werden Millionen von Reisebewegungen in der jeweils ausgew\u00e4hlten Region als Video dargestellt. So k\u00f6nnen Sie sich gemeinsam mit Ihren Partnern einen \u00dcberblick \u00fcber das Reiseverhalten verschaffen. In k\u00fcnftigen Versionen wird diese Funktion weiter ausgebaut.<\/p>\n

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Die hier dargestellten Funktionen werden wir st\u00e4ndig weiterentwickeln und erg\u00e4nzen. Im Sinne unserer Kunden haben wir uns daf\u00fcr entschieden, die neuen Funktionen m\u00f6glichst schnell verf\u00fcgbar zu machen und sie erst sp\u00e4ter weiterzuentwickeln.<\/p>\n

Als funktionale Erg\u00e4nzung sind unter anderem E-Mail-Benachrichtigungen geplant, mit denen die Anwender auf Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten im Reiseverhalten in ihrer Region hingewiesen werden. Au\u00dferdem wird Trends die Kommunikation zwischen Anwendern und Stakeholdern mit erweiterten Share-Funktionen (Diagramm- und Bilderexport) erleichtern und eine individuelle Annotation der Diagramme und Animationen unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Wir hoffen, dass Trends trotz eines der bisher merkw\u00fcrdigsten Jahre der Geschichte unseren Anwendern Einblicke in eine noch ungewisse Zukunft erm\u00f6glichen wird, damit sie schneller reagieren und immer einen Schritt voraus sein k\u00f6nnen.<\/p>\n

Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie Ihnen\u00a0Teralytics Matrix Trends<\/a>\u00a0helfen kann.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

New addition to the Teralytics portfolio helps customers make good decisions despite uncertainties in human mobility patterns that are likely to persist.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":855,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[32],"tags":[],"class_list":["post-1251","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-mobilitat"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1251","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1251"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1251\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/855"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1251"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1251"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/teralytics.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1251"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}