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我最近参加了第一次会议法兰克福开放知识实验室。会议的结论是,当地的OKLabs应该专注于建设满足实际需求的项目,而不仅仅是开发人员感兴趣的项目……否则,它不会引起公众的注意,最终也不会引起地方政府的注意——而地方政府是开放数据的重要来源。

我的想法是:
根据这些对我来说很重要的标准,找到最适合居住的地方,然后在地图上把它形象化。

让我给你们看一些图片来说明我的想法:热图有助于可视化地质编码的事件。第一个例子umwelthaus.org是日间量度飞机噪音的热图:

法兰克福机场噪音热图

第二个例子crime-radar.com为法兰克福市区范围内犯罪数量:

莱茵美因犯罪热点图

如果你把这两者结合起来,你就会很清楚,如果你要搬到这个地区,应该避开哪些社区。

这只是两个可能的数据源。对我来说,我想看到可视化:

  • 上班的公共交通时间
  • 土地和房屋价格
  • 提供快速的互联网接入
  • 靠近bioreserves,健行步道,湖泊
  • 人口密度
  • 选举结果

这将使我能够在地图上四处搜寻,找到适合我喜欢的居住条件的地方。

请随意将其提交到TEDxRheinMain Datanauts比赛,我不会的,因为我会被迫服从他们一边倒的条款和条件

还有这家网站公开数据这周六在最好的办公空间:死Zentrale。一个完美的开始…

更新

该活动的10个获奖创意之一是解决测位仪这正是我要他们建造的!

利用大数据和各种独立来源的反馈,利用联邦和公共资源,开放源代码,从行业创建地图,将允许用户画一幅图。创建一个在线环境,帮助个人决定和计划搬到一个他的生活要求得到完美满足的地方。

我期待着这个项目的实现。