#zeitreihen — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #zeitreihen, aggregated by home.social.
-
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) -
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) -
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) -
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) -
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) -
#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: https://search.gesis.org/research_data/ZA8837
-
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.
-
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 -
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