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#zeitreihen — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #zeitreihen, aggregated by home.social.

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  1. Zeitreise auf der Karte: WMS-Time in der Praxis 🕔️

    🌐 Wetter, Pegelstände, historische Entwicklungen – wie bildet man Zeitreihen sauber in Kartendiensten ab?

    Thekla Wirkus zeigt gleich im Lightning Talk auf der #FOSSGIS2026:
    • TIME-Parameter in #MapServer & #QGIS einrichten
    • Zeitreihen in #Mapbender visualisieren
    • Zeitbasierte Dienste im Desktop steuern

    📅 Fr, 27. März | 14:55 Uhr - gleich!
    📍 Raum HS1 (ZHG 011)

    👉 pretalx.com/fossgis2026/talk/3

    #WMSTime #Zeitreihen #OGC #Geodaten #GIS

  2. #ALLBUS #Kumulation 1980-2023 veröffentlicht

    Mit allen #Zeitreihen aus dem ALLBUS-Frageprogramm, d.h. Daten für alle Fragen, die in wenigstens zwei der bisher 23 ALLBUS-Umfragen erhoben wurden. Damit lässt sich bspw. der Abwärtstrend beim #Vertrauen in die #Kirchen ablesen: search.gesis.org/research_data

  3. CorpusExplorer (Update Q4 2025)

    CorpusExplorer – Releasenotes Q4 / 2025

    Wichtige Neuerungen

    Überarbeitete Zeitverlaufs-Analysen

    Die Analyse über Zeitverläufe wurde grundlegend überarbeitet und flexibler gestaltet:

    • Datentyp unabhängige Zeitangaben: Es ist nun nicht mehr erforderlich, dass Zeitangaben explizit als Datumstyp vorliegen. Ob String, Ganzzahl oder Datum – entscheidend ist nur, dass die Angabe auf ein interpretierbares Datum (z. B. Jahreszahl oder konkretes Datum) verweist.

    • Wegfall der automatischen Clusterung: Statt einer Cluster-basierten Unterteilung werden nun alle Zeitpunkte im Datensatz direkt auf dem Zeitstrahl ausgegeben.

    • Neue Cluster-Optionen: Über die Einstellung „Cluster“ kann die Ausgabe bei Bedarf in verschiedene Zeitauflösungen zusammengefasst werden:

      • tageweise

      • monatsweise

      • quartalsweise

      • jahresweise

      • jahrzehntweise

      ⚠️ Hinweis: Bei Korpora mit vielen Dokumenten kann eine tageweise Darstellung zu langen Berechnungszeiten führen (viele Tage = viele Datenpunkt => lange Berechnung). In solchen Fällen empfiehlt sich die Einstellung „Jahr“ (reduziert die Anzahl der Datenpunkte um den Faktor 365).

    Verbesserungen

    • I5-XML-Verarbeitung: Verbesserte Stabilität und höhere Kompatibilität beim Einlesen und Verarbeiten von I5-XML-Daten.

    • CorpusMerger-Erweiterung für Entwickler*innen:
      Der CorpusMerger unterstützt nun Transformationen während des Merge-Prozesses (on-the-fly).
      Aktuell verfügbar:

      • Umwandlung des gesamten Textes in lower-case.
        Weitere Normalisierungen folgen in kommenden Versionen.

    ️ Fehlerbehebungen

    • Diverse kleinere Bugs wurden behoben und die allgemeine Performance verbessert.

    #2025 #Chart #CorpusExplorer #Q4 #Update #Zeitreihen

  4. #klimakrise

    Unter der globalen #Durchschnittstemperatur versteht man die über die gesamte Erdoberfläche (Land/Wasser) gemittelte Temperatur in einem bestimmten Zeitraum.

    Es gibt verschiedene #Zeitreihen für die jährlichen Abweichungen von einem vieljährigen Mittelwert. Vier dieser Zeitreihen habe ich mit der #Keeling Kurve in #Streudiagrammen verglichen. Es ergibt sich immer das gleiche Bild. #CO₂ und #Temperatur korrelieren.

    Mehr zu den Zeitreihen beim #DWD:

    dwd.de/DE/service/lexikon/Func

  5. Forschung zur wirtschaftlichen und sozialen Lage von Studierenden

    Ab sofort steht ein kumulierter Datensatz für die 10.–21. Sozialerhebung (1982 – 2016) als Scientific Use File und als Campus Use File zur Verfügung. Die Sozialerhebung ist die älteste Untersuchungsreihe zur wirtschaftlichen und sozialen Lage von Studierenden an den Hochschulen in Deutschland.

    bildungsspiegel.de/news/wissen

    #BildungsSpiegel #Zeitreihen #Studierende #Forschungszentrum #Sozialerhebung #SUF #SozialeLageStudierender

  6. heise+ | Autoencoder: Mit neuronalen Netzen Auffälligkeiten erkennen

    Autoencoder können Anomalien in Bildern, Zeitreihen, Audiodateien und Tabellen aufdecken. Nach etwas Training erweisen sie sich als gutes Handwerkszeug.
    Autoencoder: Mit neuronalen Netzen Auffälligkeiten erkennen
  7. Big-Data-Analysen auf der Plattform Teradata Everywhere können zum Beispiel Sensordaten aus dem Internet of Things jetzt als zeitabhängige Größen berücksichtigen. Der Funktionsbereich 4D Analytics soll viele neue Auswertemöglichkeiten schaffen. www.heise.de/newsticker/meldun… #AnalytischeDatenbank #BigData #Teradata #Zeitreihen
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