RailCast

Eine Pipeline, die seit März 2026 jede Minute deutsche Bahn-Verspätungen und Wetter sammelt — und daraus ein offenes Datenset baut.

Phasen

1. Sammlungläuft
2. Explorative Analyseabgeschlossen
3. ML-Modell für Verspätungs-Vorhersagein Vorbereitung
4. Live-Dashboard und Prediction-APIgeplant

Was nach 8 Wochen Daten sichtbar wird

• Wuppertal Hbf hat ~78 % Pünktlichkeitsquote bei Abfahrten unter 6 Min Verspätung — deutlich unter dem DB-Konzern-Mittelwert (~92 %).
• Verspätungen kaskadieren entlang Linien. RE1 mit 12 Min Verspätung in Köln Hbf erreicht zwei Stationen weiter mit ~80 % Wahrscheinlichkeit nicht den Plan.
• Wetter-Effekt schwächer als erwartet. Niederschlag >5 mm/h bringt nur ~3 % zusätzliche Verspätung. Linien-interne Effekte dominieren.
• Donnerstag- und Freitagabend sind die unzuverlässigsten Zeitfenster. Sonntagabend überraschend pünktlich.

Mehr

Ausführlicher Writeup mit Schema, Code, Methodik und der Begründung warum das ganze System auf einer einzigen SQLite-Datei läuft:

→ petrit.dev — 384.000 Züge, eine SQLite