CycleWatch Berlin - (PostgreSQL-powered)

Diese App wurde entwickelt, um Daten über Fahrraddiebstähle in Berlin anzuzeigen und zu analysieren. Sie basiert auf dem Flask-Framework und verwendet PostgreSQL als Datenbank, um die Fahrraddiebstahldaten lokal zu speichern.

Features

• Datenfilterung: Auf der Startseite der App können Benutzer verschiedene Filteroptionen auswählen, um die Fahrraddiebstahldaten nach Datum, Delikt oder Schadenshöhe zu filtern. Die entsprechenden Datensätze werden dann in einer tabellarischen Form angezeigt.

• Interaktive Plots:

  • Visualisierung der geografischen Verteilung der Fahrraddiebstähle in Berlin, wobei die Schadenshöhe durch eine Farbskala angezeigt wird.
  • Erstellung eines Histogramms der Diebstähle nach der Tatzeit, das die Häufigkeit von Diebstählen über einen Zeitraum von 24 Stunden darstellt.

Technologien

Die App verwendet eine Reihe von Python-Modulen, um verschiedene Funktionen umzusetzen:

• Flask: Ein Webframework für Python, das verwendet wird, um die Webanwendung zu erstellen und die Routing- und Anfrageverarbeitungsfunktionen bereitzustellen.

• psycopg2: Ein Python-Adapter für PostgreSQL, der verwendet wird, um eine Verbindung zur PostgreSQL-Datenbank herzustellen und Datenbankabfragen auszuführen.

• pandas: Eine leistungsstarke Datenanalyse-Bibliothek, die verwendet wird, um die aus der Datenbank abgerufenen Daten in DataFrames zu organisieren und zu manipulieren.

• geopandas: Eine Erweiterung von Pandas, die speziell für die Verarbeitung geografischer Daten entwickelt wurde. Es wird verwendet, um geografische Daten aus einer GeoJSON-Datei einzulesen und sie mit den Fahrraddiebstahldaten zu verbinden.

• matplotlib: Eine Plotting-Bibliothek für Python, die verwendet wird, um die interaktiven Plots zu erstellen, die die geografische Verteilung der Fahrraddiebstähle und das Histogramm der Tatzeit anzeigen.

• mapclassify: Eine Bibliothek für die Klassifizierung und Visualisierung von geografischen Daten. Sie wird verwendet, um die Schadenshöhen in Klassen einzuteilen und die Farbskala für den geografischen Plot zu erstellen.

Installation

1. Klone dieses Repository:

   git clone https://github.com/kris96tian/database_app.git
   cd database_app

2. Erstelle und aktiviere eine virtuelle Umgebung:

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  

3. Installiere die erforderlichen Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt

4. Stelle sicher, dass PostgreSQL installiert ist und eine Datenbank für die App existiert. Bearbeite die Konfigurationsdateien für die Verbindung zur Datenbank.

5. Starte die Flask-App:

   flask run

Nutzung

• Besuche http://127.0.0.1:5000 in deinem Browser, um die App zu verwenden.
• Wähle die gewünschten Filteroptionen aus, um die Fahrraddiebstahldaten zu durchsuchen und analysieren.
• Die App zeigt interaktive Plots, Karten und Diagramme zur Visualisierung der Daten.

Postgres from Terminal

Button "Plot der Diebstähle"