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IoT by Numb3rs

Projekt im Bachelor Wirtschaftsinformatik (WIB) an der Hochschule Reutlingen.

Inhalt

Prognosen und Zahlenmaterial über das Potential und Entwicklung des Internet of Things (IoT) gibt es reichlich. Die Darstellungen sind jedoch oftmals extrem verkürzt. Quellenangaben fehlen häufig. Nachvollziehbarkeit oder Plausibilität sind schwierig herzustellen.

Das Projekt untersucht das Zahlenmaterial mit quantitativen Methoden. Spannende Fragen sind u.a.

Wer hat‘s zuerst gesagt?
Gibt‘s eine gemeinsame, ursprüngliche Quelle?
Wie haben sich Vorhersagen über die Zeit entwickelt?
Gibt es Abweichungen zwischen den Prognosen?

Ziel: Zahlenmaterial besser verstehen und qualitativ einschätzen zu können.

Betreuer: Christian Decker (@cdeck3r, @RTWIB_Decker)

Projektteam:

Guelnur Bayrak
Giuliano Sauter
Alessio dal Cero
Blerta Duraku
Bekim Morina
Joel Angelo Ferreira Pereira

Ansatz und Vorgehen

Ansatz

Quantitative Untersuchung und Vergleich der Merkmale von IoT Prognosen aus unterschiedlichen Quellen. Unbekannte Merkmalsausprägungen, die konkret belegt werden sollen, sind u.a.

Häufigkeiten?
Gemeinsames Auftreten von Zahlen?
Zusammenhang, z.B Regression
Streuung?
Gemeinsamer Ursprung?

Konkretes Vorgehen

Iteratives Vorgehen mit jeweils 2 Phasen

Phase 1: Datensammlung
Phase 2: Auswertung von Fragestellungen

Jede Iteration vervollständigt die Ergebnisse der vorherigen Iteration und ergänzt sie um neue Ergebnisse. Alle erzielten Ergebnisse werden in der iterationseigenen Wikiseite hinterlegt.

1. Iteration (Experiment)

Diese Iteration führt jeder Teilnehmer für sich aus. Es entstehen jeweils eigene Datensammlungen.

Links zu Infographiken sammeln -> jeweils eigene Wiki
Manuelles Sichten und Datenextraktion, wiederkehrende Daten erkennen, erste Fragen stellen
Datenschema erarbeiten, Inhalte + Meta

Am Ende der Iteration sind die Voraussetzungen erfüllt, um eine gemeinsame Datenbasis zu erstellen.

2. Iteration (MVP)

Dies ist die erste Iteration, in der das Gesamtsystem für alle weiteren Iterationen entsteht

Datenbank anlegen, z.B. Google Docs
Daten aus Infographiken der Iteration 1 eintragen
Fragen der Iteration 1 quantitativ / automatisiert beantworten
Ergebnisse berichten

Ergebnisse sind Kennzahlen und Charts, die die Fragen aus der vergangenen Iteration beantworten helfen. Der Bericht besteht aus der Wiki-Seite mit den Ergebnissen

Intermediärer Schritt:

Neue Fragen aufstellen
statistische Verfahren auswählen, die zu deren Beantwortung führen

... n. Iteration

Daten sammeln
Alte Fragen und neue Fragen quantitativ beantworten
Ergebnisse berichten