📍 Supermarket Address Mapping
Eine Reise durch die Entwicklung eines intelligenten Filial-Mapping-Systems
Projektinitialisierung
Anfangsphase
Definition der Projektziele und Identifikation der Datenquellen. Das Ziel: Ein intelligentes System zur Visualisierung von Edeka- und Rewe-Filialen in Deutschland.
- Identifikation von 4 verschiedenen Datenquellen
- Definition der Zielregionen (Hannover, Osnabrück, Hamburg-Umgebung, etc.)
- Planung der Datenarchitektur und Pipeline
- Festlegung des Datenmodells mit Status (Kunde/Kein-Kunde)
- Auswahl geeigneter Python-Bibliotheken und Tools
Datenkonsolidierung
Entwicklungsphase
Zusammenführung heterogener Datenquellen in ein einheitliches Format. Herausforderung: Umgang mit fehlerhaften CSV-Dateien und verschiedenen Excel-Formaten.
- Implementierung von parse_stores_csv() für fehlerhafte CSV-Dateien
- Excel-Parser für REWE-Filialen (Adressfeld-Konkatenation)
- Excel-Parser für Edeka-Filialen (header=None Handling)
- Integration von scraped_addresses.csv aus Web-Recherchen
- Standardisierung aller Daten in einheitliches Schema
- Erstellung von consolidated_addresses.csv als zentrale Datenbasis
Geocoding-Implementation
Kernfunktionalität
Transformation von Adressen in geografische Koordinaten mittels OpenStreetMap's Nominatim-Service. Entwicklung eines robusten Geocoding-Systems mit Fehlerbehandlung.
- Integration der Geopy-Bibliothek mit Nominatim
- Implementierung von Rate-Limiting (1 Sekunde pro Request)
- Automatische Extraktion von Bundesland-Informationen
- Behandlung fehlgeschlagener Geocoding-Versuche
- Generierung von geocoded_addresses.csv mit Koordinaten
- Logging-System für Debugging und Monitoring
Kartenvisualisierung
Frontend-Entwicklung
Erstellung interaktiver HTML-Karten mit Folium. Visualisierung der Filialen mit farbcodierten Markern und informativen Popups für effektive Planung.
- Integration der Folium-Bibliothek für Kartengeneration
- Farbcodierung: Blau für Kunden, Grau für Nicht-Kunden
- Interaktive Popups mit Store-Details
- Regionale Filterung für fokussierte Ansichten
- Generierung von address_map.html als Hauptkarte
- Beispiel-Karte für Hannover-Region
Optimierung & Caching
Performance-Verbesserung
Implementierung eines intelligenten Caching-Systems zur Vermeidung redundanter API-Calls und Beschleunigung der Verarbeitungszeit.
- JSON-basiertes Geocoding-Cache-System (geocode_cache.json)
- Inkrementelles Caching: Nur neue Adressen werden geocodiert
- Merge-Logik für bestehende geocoded_addresses.csv
- Erhebliche Reduzierung der API-Calls und Verarbeitungszeit
- Robustes Error-Handling für Cache-Fehler
- Entwicklung von geocode_addresses.py als erweiterte Version
Produktionsreife & Dokumentation
Aktueller Stand
Finalisierung des Systems mit umfassender Dokumentation, Workflow-Definition und Bereitstellung eines vollständig funktionsfähigen Planungstools.
- Erstellung von CLAUDE.md mit vollständiger Projektdokumentation
- Definition klarer Entwicklungs-Workflows
- Dokumentation bekannter Issues und deren Lösungen
- 3 Haupt-Scripts: build_address_database.py, geocode_addresses.py, create_map.py
- Vollständige Datenfluss-Pipeline von Rohdaten bis interaktive Karte
- Ready-to-use System für regionale Filialplanung