Jupyter Notebook
Interaktive Analysen und Daten-Experimente
Jupyter Notebook ist ein Open-Source-Tool, mit dem sich Code, Datenanalysen und Dokumentation in einer interaktiven Umgebung kombinieren lassen.
Im Civitas Core Data Hub nutzen vor allem Daten- und IT-Teams Jupyter, um Daten zu analysieren, Modelle auszuprobieren und Ergebnisse direkt nachvollziehbar zu dokumentieren.
Funktionen & Nutzen
- Kombination von Code, Text, Diagrammen und Tabellen in einem Dokument
- Direkte Ausführung von Python, R oder anderen Sprachen
- Dokumentation und Reproduzierbarkeit von Analysen
- Verwaltungskontext: Datenaufbereitung, Prototyping von Analysen, Schulungen
Input & Output
Inputs:
- Datenbanken (z. B. PostgreSQL, TimescaleDB)
- Dateien (CSV, Excel, JSON) aus MinIO
- APIs für externe Datenquellen
Outputs:
- Analysen und Diagramme
- Notebooks als dokumentierte Arbeitsabläufe
- Exportierte Ergebnisse (z. B. CSV, PDF, HTML)
Skill-Level / Einstiegshürde
- Technisches Wissen: 🔴 4/5
- Einarbeitungszeit: 🔴 4/5
- Komplexität: 🔴 4/5
👉 Für Fachabteilungen mit wenig Programmierkenntnissen weniger geeignet – ein Werkzeug für Datenexpert:innen. Ergebnisse können aber leicht geteilt werden.
Für wen gedacht?
- Daten-Teams: Analysen, Prototypen, Machine Learning
- IT-Abteilungen: Experimente und Tests
- Projektleitungen: profitieren von nachvollziehbaren Dokumentationen
Praxisbeispiel
📓 „Analyse von Verkehrsdaten“
Ein Team wertet Verkehrszähldaten aus. Mit Jupyter werden Daten bereinigt, grafisch dargestellt und als Bericht exportiert, den Fachabteilungen nutzen können.
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Erfolgschance-Check 🚀
Sehr mächtig, aber techniklastig: Ideal für Datenexperimente, weniger für den breiten Verwaltungseinsatz.