Erstellung einer Datenpipeline zur Überwachung lokaler Kriminalitätsentwicklungen
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In diesem Beitrag wird Schritt für Schritt gezeigt, wie man eine ETL‑Pipeline aufbaut, um lokale Kriminalitätsdaten zu extrahieren, zu transformieren und in einer Datenbank zu speichern. Anschließend werden die Ergebnisse in Metabase visualisiert, sodass Trends und Muster sofort erkennbar sind.
Der Artikel erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und bietet sowohl technische Details als auch praktische Beispiele, die sofort in eigenen Projekten eingesetzt werden können.
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