Durch die verschiedenen Graphen werden die entsprechenden Verteilungen ersichtlich. In Kombination mit Filterfunktionen können Erkenntnisse aus der Visualisierung gewonnen werden. Einige Punkte werden in der Folge erwähnt:
- Ankunftszeit:
Ein Betriebstag der SBB dauert gewöhnlich von 5:00 Uhr morgens bis 1:00 Uhr nachts des folgendes Tages. Es kann zu Verspätungen kommen. Ansonsten verkehren zwischen 2:00 Uhr und 5:00 Uhr bloss vereinzelt Nachtzüge, weshalb die Anzahl der Verspätungen gering ist.
Wie erwartet sind die Verspätungen zu den typischen Pendlerzeiten (7:00 Uhr bis 8:00 Uhr und 17:00 Uhr bis 19:00 Uhr) häufiger. Setzt man zusätzlich den Filter auf die Zugart mit den meisten Verspätungen nämlich die S-Bahn, sieht man ebenfalls die beiden "Hügel" zwischen diesen Zeiten.
- Ankunftsverspätung:
Die stark rechtsschiefe Verteilung der Daten mindert die Aussagekraft des Graphen. Mit der Implementierung einer logarithmischen Skala wollten wir dieses Problem beheben. Leider konnten wir dieses Vorhaben nicht umsetzten, womit dieser Punkt ein Verbesserungspotential der Visualisierung darstellt. Zudem haben wir uns dazu entschieden, die Skala nur bis 100 Minuten Verspätung zu führen, obschon einige Ausreisser nach oben dabei nicht dargestellt werden. Bei dieser Massnahme handelt es sich um eine Kompromisslösung, um das Problem der Verteilung teilsweise zu entschärfen.
- Datum:
Wie man sieht, sind nur an einem einzigen Tag keine grösseren Verspätungen (mehr als 3 Minuten) aufgetreten (21. Januar 2017). Wie man erkennt, sind am 1. Mai auch noch wenige Daten drin, weil diese Daten dem Betriebstag vom 30. April angehören. Um saisonale Schwankungen analysieren zu können, müssten die Daten von mindestens einem kompletten Jahr dargestellt werden.
- Zugart:
Wahrscheinlich ist die am höchsten frequentierte Zugart die "S-Bahn" in den ausgewählten 5 Bahnhöfe, da sich auch diese am meisten verspätet. Wie bereits oben bei der Ankunfszeit erwähnt, verspäten sich diese fast ausschliesslich die meisten Züge während den Rush-Hour Zeiten. Ausreisser gibt es bei jeder Zugart. Extrazüge werden zwar bei allen Bahnhöfen eingebunden, jedoch verspäten sich fast auschliesslich in Basel. Auch hier wurden nur Verspätungen, die mehr als 3 Minuten aufweisen, in die Daten aufgenommen.
- Bahnhöfe:
Die Anzahl der Verspätungen korreliert nicht mit der Personenfrequenz eines Bahnhofs. Wie man in der Visualisierung erkennen kann, weisst der Bahnhof Zürich am meisten Verspätungen auf. Danach kommt nicht wie erwartet Bern, sondern Basel. Diese Stadt liegt mit Verspätungen auf Platz 2:
Es lohnt sich besonders auf zwei Ereignisse zwischen dem 1. Januar 2017 bis 30. April einzugehen.
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Am 22. März 2017 entgleiste ein Eurocity Zug bei der Ausfahrt aus dem Bahnhof Luzern. Aufgrund dieser Entgleisung kam es rund um den Bahnhof Luzern zu langen Verspätungen, welche leider in Daten dieses Bahnhofs nicht erfasst wurden, wie das folgende Bild zeigt. Zudem wurde der komplette Zugverkehr unterbrochen. Wahrscheinlich wurden keine Daten erfasst, da weder Züge ein- noch ausfuhren. Der Unterbruch dauerte vom Zeitpunkt des Unfalls um 13:54 Uhr am 22. März bis zum Betriebsschluss in der Nacht auf Montag, 27. März. Aufgrund der Entgleisung sind Schäden an Kabeln, Gleisen und der Fahrleitung entstanden. Während dieser Zeit chauffierten Ersatzbusse die Reisende zu Vorortsbahnhöfen. Die so enstandenden Verspätungen für die Reisenden wurden nicht in der Datenbank erfasst. In unserer Visualisierung wiederspiegelt sich dieses Ereignis durch fehlende Verspätungen in der zweiten Wochenhälfte, als keine Züge verkehrten.
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Am 29. März 2017 kurz nach Mittag, entgleiste eine S-Bahn beim Verlassen des Bahnhofs Bern. Die Entgleisung hatte eine Sperrung eines Gleises zur Folge. Die Sperrung führte zu Verspätungen im Raum Bern. Knapp 24 Stunden später war die Störung behoben. Folgendes Bild zeigt die systematisch entstandenen Verspätungen:
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- Wochentage:
Wie erwartet, ist die Häufigkeit der Verspätungen an den Arbeitstagen höher als während dem Wochenende. Gemäss der Verteilung verspäten sich die Züge besonders am Dienstag häufiger, jedoch sind wir uns nicht sicher, ob diese Feststellung auch so wäre, wenn der analysierte Zeitraum erweitert würde.
Das letzte Ziel unserer Applikation war das responsive Design. Dies setzten wir mit einem Bootstrap Template um. Grösstenteils funktioniert die Anpassung des Inhalts und des Designs an die Bildschirmgrösse gut. Einzig beim Datum-Chart konnte keine Lösung gefunden werden. Die Grafik ist sehr breit und kann daher nicht passend auf einem Smartphone mit stark eingeschränkter Bildschirmbreite dargestellt werden.
Erweiterungsmöglichkeiten
Die Visualisierung ist natürlich weiter ausbaufähig. Folgende Aufzählung soll einige Möglichkeiten aufzeigen:
- Bis anhin wurden nur 5 Bahnhöfe in die Visualisierung aufgenommen. Diese Anzahl könnte vergrössert werden.
- Die Charts "Ankunfszeit", "Ankunftsverspätung" und "Datum" besitzen alle nur einen Filter. Interessant wäre es einen zweiten Filter einzubauen, so dass man beispielsweise die typischen Pendlerzeiten miteinander vergleichen könnte.
- Jeder Bahnhof weisst unterschiedliche Personenfrequenzen auf. Es wäre interessant herauszufinden, wie viele Personen (absolut oder in Prozent) von einer Verspätung betroffen sind.
- Die Berücksichtigung des Abfahrtsortes würde weitere Erkenntnisse zulassen. Leider waren diese in der Datenbank nicht vorhanden.
- Die Aussagekraft der Tabelle würde mit eigenen Filterfunktionen und einem Scrollbar steigen. So könnten mehr als 50 Verspätungen angezeigt werden und die Liste nach einem beliebigen Kriterium aufsteigend oder absteigend sortiert werden.