Österreich-Tourismus-Dashboard: Saisonale Nächtigungsanalyse
Die bereitgestellten Tourismus-CSV-Tabellen kombiniert, saisonale Kennzahlen berechnet und ein einseitiges HTML-Dashboard sowie einen schriftlichen Analysebericht erstellt.
Kurzüberblick
Rolle
Plattform-Verantwortung: Frontend-Umsetzung, Deployment-Workflow, Inhaltsstruktur, CI-Validierung und Produktionspfad.
Umfang
Ich habe eine schlanke und performante Python-Pipeline gebaut, die die bereitgestellten CSV-Dateien lädt und kombiniert, saisonale Aggregate ableitet, Summary-Metriken vorbereitet, dashboardfähige Daten exportiert und einen...
Rahmenbedingungen
Das Dashboard nutzt öffentliche Statistikdaten und statisch generierte Artefakte; dadurch entfallen Datenbank-Credentials, Live-APIs und Nutzerdatenerfassung. Die Pipeline schreibt kombinierte CSV-Dateien, Summary-JSON,...
Ergebnis
Die bereitgestellten Tourismus-CSV-Tabellen kombiniert, saisonale Kennzahlen berechnet und ein einseitiges HTML-Dashboard sowie einen schriftlichen Analysebericht erstellt.
Architektur
Datenquellen
Semikolon-getrennte CSV-Tabellen der österreichischen Beherbergungsstatistik liefern Nächtigungen nach Herkunftsland und Bundesländern.
Verarbeitung
Python kombiniert die Dateien, bereinigt Felder, berechnet Saison-Summen, rankt Herkunftsländer und Regionen und exportiert Summary-Metriken.
Präsentation
Das finale Artefakt ist ein statisches HTML-Dashboard samt Bericht, das lokal geöffnet oder als leichtgewichtige Webseite gehostet werden kann.
Datenquellen
Semikolon-getrennte CSV-Tabellen der österreichischen Beherbergungsstatistik liefern Nächtigungen nach Herkunftsland und Bundesländern.
Verarbeitung
Python kombiniert die Dateien, bereinigt Felder, berechnet Saison-Summen, rankt Herkunftsländer und Regionen und exportiert Summary-Metriken.
Präsentation
Das finale Artefakt ist ein statisches HTML-Dashboard samt Bericht, das lokal geöffnet oder als leichtgewichtige Webseite gehostet werden kann.
Architekturansichten
Kompakte Systemansichten fassen Projektgrenze, Deployment-Pfad und Datenfluss zusammen, ohne zusätzliche Implementierungsannahmen zu ergänzen.
Systemübersicht
Datenquellen
Deployment-Diagramm
Verarbeitung
Datenfluss-Diagramm
Präsentation
Technische Entscheidungen
- Kombiniert mehrere semikolon-getrennte Tourismustabellen zu einem Analysedatensatz
- Rankt wichtige Herkunftsländer und österreichische Bundesländer
- Nutzt mehrere Visualisierungstypen und Text-Widgets zur Erklärung saisonaler Tourismusmuster
- Generiert Dashboard-HTML, Submission-Report, Metrics-JSON und Bild-Exports
- Läuft mit leichtgewichtigem Python und statischem Web-Output statt schwerem BI-Stack
Herausforderungen
- Rohe Tourismus-CSV-Tabellen sind schwer direkt auswertbar und erzählen keine klare Story über saisonale Bedeutung, Herkunftsländer oder regionale Schwerpunkte. Gefordert war ein kompaktes...
- Das Dashboard nutzt öffentliche Statistikdaten und statisch generierte Artefakte; dadurch entfallen Datenbank-Credentials, Live-APIs und Nutzerdatenerfassung.
- Die Pipeline schreibt kombinierte CSV-Dateien, Summary-JSON, Dashboard-HTML, Widget-Exports und einen Submission-Report, sodass die Analyse reproduzierbar und aus mehreren Artefakten...
Lessons Learned
- Die bereitgestellten Tourismus-CSV-Tabellen kombiniert, saisonale Kennzahlen berechnet und ein einseitiges HTML-Dashboard sowie einen schriftlichen Analysebericht erstellt.
- Dashboard-HTML, Metrics-JSON, Bild-Exports und Submission-Report aus einem Python-Workflow generiert
- Die Ausgabe statisch gehalten, sodass das Ergebnis lokal ohne Datenbank oder BI-Server geöffnet werden kann
Nächste Verbesserungen
- Architekturansichten mit der Implementierung synchron halten.
- Dokumentation weiter verdichten: README, Architekturentscheidungen und Screenshots synchron halten.