Projekt
Datengestützte Wohnlagenanalyse in Brandenburg an der Havel
Von offenen Geodaten und räumlichen Analysen zu nachvollziehbaren Wohnlagenbewertungen: ein Hochschulprojekt, eine Open-Source-Musterlösung und ihre Weiterentwicklung für die Stadt Brandenburg an der Havel.
Ergebnis auf einen Blick
Die Stadt Brandenburg an der Havel hat im qualifizierten Mietspiegel 2026 ein neues Lagemodell mit fünf Wohnlagen eingeführt. Die hochschulseitigen Analysen lieferten dafür nachvollziehbare räumliche Indikatoren und zusammenhängende Cluster als fachliche Bewertungsgrundlage.
Problemstellung
Die Lagequalität von Wohnraum hängt von unterschiedlichen räumlichen Merkmalen ab: Erreichbarkeit, Versorgung, Zentrumsnähe, Lärm und Barrieren. Für die kommunale Bewertung müssen diese Merkmale einheitlich erfasst, räumlich eingeordnet und nachvollziehbar verglichen werden.
Ziel war eine transparente, datenbasierte Entscheidungsgrundlage für die kommunale Wohnlagenbewertung.
Methodik und Lösungsansatz
Aus einem Wirtschaftsinformatik-Praxisprojekt entstand zunächst eine reproduzierbare Python-/Jupyter-Musterlösung mit offenen Geodaten, standardisierten Merkmalen, statistischer Analyse und Visualisierung. Der frühe Ansatz nutzte unter anderem K-Means-Clustering.
In Kooperation mit dem Amt für Statistik und Wahlen der Stadt Brandenburg an der Havel wurde das Modell von Oktober 2025 bis Juli 2026 für die kommunale Anwendung weiterentwickelt. Zu den untersuchten Faktoren zählen ÖPNV, Nahversorgung, Zentrumsnähe, Verkehrslärm, reale Wegebeziehungen sowie trennende Infrastrukturen.
Das räumliche Clustering-Verfahren SKATER gruppiert Gebiete anhand ausgewählter Merkmale und ihrer räumlichen Nachbarschaft zu zusammenhängenden Clustern. Das statistische Verfahren unterstützt die Analyse; die fachliche Bewertung der Wohnlagen bleibt Aufgabe der Kommune.
Ergebnisse und Nutzen
Ein nachvollziehbarer Analyseprozess mit adressbezogenen Punktwerten, realen Wegebeziehungen und kartografisch dokumentierten Clusterzuordnungen.
Eine methodische Entscheidungsgrundlage, mit der die räumlichen Kriterien fachlich diskutiert und ihre Gewichtung überprüft werden können.
Quellcode und Notebooks sind unter freier Lizenz öffentlich zugänglich und als Ausgangspunkt für weitere kommunale Analyseprojekte nutzbar.
