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Data engineering · Geospaziale · Sostenibilità

Dutch Housing & Energy Intelligence

Una piattaforma di supporto alle decisioni su dati aperti olandesi reali (CBS): consumo medio di energia delle abitazioni (gas, elettricità, teleriscaldamento) in tutti i 342 comuni, confrontato con la media nazionale, con un laboratorio indicativo di scenari di riqualificazione. Gira dal vivo in questa pagina.

Dominio
Abitazioni / energia / analisi di sostenibilità (Paesi Bassi)
Ruolo
Pipeline di ingestione dati, analisi, ingegneria di prodotto
Stack
Python (ingestion) · CBS OData · TypeScript · React

Contesto

Le caratteristiche energetiche delle abitazioni variano molto nei Paesi Bassi. Le città dense si appoggiano al teleriscaldamento, altre al gas. Trasformarlo in una vista comparabile ed esplorabile richiede dati reali, ingeriti in modo pulito.

Problema

L'obiettivo era una piattaforma riproducibile su dati aperti olandesi reali che confronta il consumo energetico delle abitazioni dei comuni con la media nazionale e modella, in modo indicativo, come una riduzione del gas guidata dalla riqualificazione sposterebbe la CO₂.

Architettura

Fonte: dati aperti CBSConsumo energetico delle abitazioni private per regione, 2024 (tabella 86159NED)
Ingestione riproducibile (Python)Recuperare comuni selezionati, trasformare, esportare un artefatto JSON
Indici derivatiGas ed elettricità indicizzati alla media nazionale
Confronto & classificaComuni rispetto alla media nazionale
Scenario di riqualificazioneRiduzione del gas indicativa → effetto sulla CO₂ (fattore standard)
Interfaccia di esplorazioneProfilo del comune, classifica, laboratorio di scenari

Ingegneria

  • Ingestione riproducibile in Python della tabella CBS StatLine 86159NED (consumo energetico delle abitazioni private, 2024), solo libreria standard
  • Gestisce i vincoli dell'OData del CBS (niente $skip; limiti di query sulle tabelle grandi) richiedendo un insieme di comuni selezionato per codice regione
  • Trasforma in un artefatto JSON compatto e deriva indici di gas/elettricità rispetto alla media nazionale
  • Usa solo cifre ufficiali del CBS per l'energia; i valori di CO₂ e riqualificazione sono chiaramente indicati come indicativi (fattore standard 1,78 kg/m³ di gas)
  • Esploratore interattivo: confronto tra comuni, classifica e un laboratorio di scenari di riqualificazione
  • Provenienza dei dati, licenza (CC BY 4.0) e limiti pienamente documentati

Esito

Una piattaforma funzionante che puoi usare in questa pagina: scegli un comune per vedere il suo profilo energetico reale delle abitazioni rispetto alla media nazionale, scorri la classifica e modella uno scenario di riqualificazione indicativo. Mostra il percorso da un dataset pubblico reale a uno strumento decisionale esplorabile, separando con onestà le cifre ufficiali dalla modellazione indicativa.

Applicazione live

Esplora i dati

Dati reali · CBS StatLine 86159NED · CC BY 4.0 — Statistics Netherlands (CBS) · recuperato 2026-08-18

800 m³Gas nazionale / abitazione
2550 kWhElettricità nazionale
7%Teleriscaldamento nazionale
342Comuni

Mappa energetica dei Paesi Bassi

Tutti i 342 comuni, colorati per consumo medio di gas per abitazione.

's-Gravenhage720 m³ di gas / abitazione
Efficiente
Ad alto consumo di gas

Colore = consumo medio di gas per abitazione vs nazionale (teal sotto, rame sopra). Clicca un comune per ispezionarlo.

Esploratore dei comuni

Gas720-10% vs nazionale
Elettricità2150 kWh-16% vs nazionale
Teleriscaldamento10.2%naz. 7%
CO₂ da gas indicativa1282 kgper abitazione / anno

Laboratorio di scenari di riqualificazione

Indicativo: riduci il consumo medio di gas di 's-Gravenhage e osserva l'effetto.

Nuovo consumo di gas504
Gas risparmiato216
CO₂ risparmiata indicativa384 kg
Riduzione30%

La CO₂ è indicativa, con ~1,78 kg/m³ per il gas naturale; non è una statistica ufficiale.

Minor consumo di gas vs nazionale (indice, 100 = nazionale)

Almere
38
Purmerend
39
Nieuwegein
46
Duiven
48
Utrecht
62
Diemen
66
Westervoort
66
Capelle aan den IJssel
68

Hai un dataset che vale la pena esplorare?

Gioca con la mappa qui sopra e immaginala sui tuoi dati. Vuoi trasformarla in uno strumento decisionale?