Leistungsnachweis

Ziel und Vorgehen

Für den Leistungsnachweis von Programmieren sollt ihr den Anteil der Zeckenstiche im Wald unter der Berücksichtigung der Unsicherheit mit einer Monte Carlo Simulation ermitteln.

Gehe dazu wie folgt vor: Erstelle einen for loop (siehe Basic for loop), welcher pro Iteration folgende Schritte ausführt:

  1. Schritt: Zeckenstiche importieren
  2. Schritt: Zeckenstiche auf der Basis von gemeldeten Stiche simulieren (siehe Funktionen in DataFrames)
  3. Schritt: Simulierte Zeckenstiche von pandas DataFrame in geopandas GeoDataFrame umwandeln (siehe DataFrames > GeoDataFrames)
  4. Schritt: Spatial Join mit wald.gpkg (siehe Übung 15.2)
  5. Schritt: Der Anteil der Zeckenstiche im Wald Berechnen (siehe Übung 15.3)
  6. Schritt: Schritte 2 - 5 mindestens 50x Wiederholen (for loop)
  7. Schritt: Die verschiedenen Waldanteile visualiseren (z.B. in einem Boxplot, siehe Anhang 1: Daten visualisieren)
  8. Schritt: Schritte 6 und 7 für drei verschiedene Radien wiederholen
  9. Schritt (Optional): Eine Karte mit den simulierten Zeckenstichen erstellen (siehe Anhang 2: Geodaten visualisieren)

Anforderungen

Führe die Analyse folgendermassen durch:

  • mit dem ganzen Datensatz zeckenstiche_full.csv (1’076 Meldungen, siehe Tabelle 1)
  • mit mindestens 50 Iterationen
  • mit drei verschiedenen Distanz-Werten (distance = in Übung 8.5).

Visualisiere für jeden Distanzwert die Verteilung der Anteile (z.B: mittels einem Boxplot)

Struktur

Führe die Datenanalyse durch, indem du Python Code mit Markdown Text ergänzt.

Strukturiere den Bericht mithilfe von Markdown in folgende Unterkapitel

  • Einleitung
  • Material & Methoden
  • Resultate
  • Diskussion

Sorge dafür, dass der Bericht sauber und ordentlich daher kommt (vermeide zum Beispiel lange Python Messages im Bericht, entferne unnötigen Code). Führt die Datenanalyse durch, indem ihr den Python Code mit Markdown Text unterstützt. Beschreibt und begründet eure Analyseschritte und wie die Resultate zu interpretieren sind. Der Fokus soll auf der technischen Umsetzung liegen, nicht auf der Interpretation der Resultate.

Abgabeformat

Das Jupyter-Notebook File via Moodle. Wichtig: Zuerst alle Zellen ausführen (Run > Restart Kernel and Run all cells…). Notebooks, bei denen dieser Schritt nicht ausgeführt wurden, werden nicht akzeptiert!