E.3.4 Labelverdeling - RuudvandenWijngaart/VestaDV GitHub Wiki
Zoals beschreven in AansluitingenBoek is deze template ontwikkeld om meer inzicht te verkrijgen in de ontwikkelingen op gebouwniveau. ‘Labelverdeling’ maakt hierbij intellingen van de hoeveelheid woningen met een bepaald schillabel. De template voor Labelverdeling is te vinden binnen de map %ProjDataDir%\doc\Eerdere bestanden mergePY\
.De focus binnen het bestand labelverdeling ligt op de ontwikkeling van schilllabels voor de bestaande woningen. Dezelfde opzet kan worden toegepast op de bestaande utiliteit.
Binnen Vesta wordt gebruik gemaakt van twee verschillende methodes om deze schillabels vast te stellen. De eerste methode is op basis van een combinatie van woningtype en bouwperiode. Over het geheel is het bekend welke schillabels horen bij de verschillende combinaties van woningtype en schillabels. Maar er zijn natuurlijk ook woningen waarvan het bekend is dat ze een beter schillabel hebben, waarbij deze gegevens worden verzameld door RVO. Daarom wordt er na de eerste methode per woning gekeken of er een ander schillabel bekend is, zo ja dan wordt deze overschreven door dit schillabel en zo niet dan wordt de inschatting op basis van de eerste methode aangehouden. Deze template geeft inzicht in de verdeling van de woningen qua schillabels na toepassing van deze twee methodes.
ReadMe
Deze heeft dezelfde opzet als het Readme tabblad van de Flowtabel. Een verschil is wel dat er in de ‘Labelverdeling’ minder grafieken worden aangemaakt in aparte tabbladen, daarom worden de namen aangepast per tabblad en niet generiek zoals in de Flowtabel.
Plak, Labels
Hier wordt de ruwe data ingeplakt welke wordt gegeneerd met behulp van de merge-file. De data die hier wordt ingeplakt is afkomstig van het bestand ‘Verbetering.csv’. De stappen die moeten worden gezet om de data in te plakken in deze sheet worden beschreven in het tabblad 'Readme'.
Bewerking, HH
Binnen dit tabblad wordt de eerste verwerkingsslag gemaakt binnen dit bestand. Het doel van deze verwerkingsslag is om de data wat overzichtelijker te krijgen door de data uit ‘Plak, Labels’ te ordenen zodat de scenario’s naast elkaar komen te staan en de jaren onder elkaar. Hierbij wordt de data voor zowel bestaande bouw als nieuwbouw nog verwerkt in dit tabblad, wat niet het geval is in de figuren (welke nu alleen nog gaan over de bestaande bouw). In dit tabblad is het belangrijk om geen aanpassingen te doen in de rijen 15 tot 24. Deze getallen zijn namelijk voeding voor de formules die de tabellen vullen en wanneer deze worden aangepast veranderen de zoekgebieden. Dit kan resulteren dat tabellen/figuren niet meer de goede data bevatten.
Deze tabellen geven inzicht in welke combinatie van bouwperiode/woningtype/schillabel het meest voorkomt in het geselecteerde gebied. Wanneer de rijen per tabel worden opgeteld wordt informatie gegeven welke combinatie van bouwperiode/woningtype het meeste voorkomt in dit gebied. Daarnaast is het natuurlijk ook mogelijk de kolommen te sommeren, wat inzicht geeft in de verdeling van de schillabels in het geselecteerde gebied.
Bewerking in %, HH
Dit tabblad geeft eigenlijk dezelfde data weer als ‘Bewerking, HH’, met het belangrijkste verschil dat dit de relatieve verdeling van woningen geeft. De opbouw van het bestand is verder exact hetzelfde als ‘Bewerking, HH’.
Resultaten, HH
Waar in de vorige twee tabbladen nog onderscheid werd gemaakt naar verschillende bouwperiode/woningtype combinatie, worden deze nu geaggregeerd om inzicht te krijgen in de totale hoeveelheid schillabels. In dit tabblad worden daarom de totalen per schillabel bepaald, waarbij onderscheid wordt gemaakt naar zichtjaar en scenario. Deze data wordt verzameld, waarbij men inzicht verkrijgt in de hoeveelheid woningen met Label G, Label F, Label E, Label D, Label C, Label B, Label A+, Label A+ met EWV of EWP.
Resultaten per BP, HH
BP staat hier voor BouwPeriode. In deze sheet worden de resultaten weergegeven per schillabel, waarbij onderscheid wordt gemaakt naar de bouwperiode van woningen. De opbouw van deze sheet is vergelijkbaar met ‘Bewerking, HH’, waarbij horizontaal het onderscheid wordt gemaakt tussen scenario’s en verticaal tussen zichtjaren. Daarnaast wordt dus inzicht gegeven in de hoeveelheid woningen met een bepaald schillabel, gebouwd in een bepaalde periode. Verder is het hier wederom belangrijk dat er geen aanpassingen worden gedaan in de rijen 10-19, omdat deze worden gebruikt om de tabellen eronder te vullen.
Figuren per BP, HH
De data van ‘Resultaten per BP, HH’ worden hier weergegeven in grafieken, waarbij op een gemakkelijke manier inzicht verkregen kan worden in de opbouw van woningen gegeven de bouwperiode.
Resultaten per GT, HH
GT staat hier voor GebouwType. Waarbij deze sheet dezelfde opzet heeft als ‘Resultaten per BP, HH’, met het grote verschil dat hier geen onderscheid wordt gemaakt naar bouwperiode maar naar gebouwtype. Dit houdt in dat wordt gekeken naar de hoeveelheid appartementen, tussenwoningen, 2-onder-1-kap woningen enz. die aanwezig zijn binnen het geselecteerde gebied. Dit kan zinvolle informatie zijn, omdat deze verschillende typen woningen invloed hebben op de meest geschikte opties om energieneutraal te worden.
Hierbij heeft deze sheet in principe dezelfde structuur als ‘Resultaten per BP, HH’, alleen worden er additionele aggregaties gemaakt om de figuren in ‘Figuren per GT, HH’ overzichtelijker te maken. Daarom worden vanaf rij 75 sommaties gemaakt waarbij woningtypes bij elkaar opgeteld worden.
Figuren per GT, HH
De data van ‘Resultaten per GT, HH’ worden hier weergegeven in grafieken, waarbij op een gemakkelijke manier inzicht verkregen kan worden in de opbouw van woningen gegeven het gebouwtype.