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Datenformat
Aus den gescrapten und gekauften Infos werden momentan folgende Informationen extrahiert:
Jede Einzelschule ist auf dieses Datenmodell gemappt, unabhängig davon welche Daten evtl. zusätzlich gescraped wurden.
{
"name": "Grundschule \"Ludwig Richter \" Freital-Birkigt",
"id": "SN-4310959",
"address": " Ludwig-Richter-Straße 1 01705 Freital OT Birkigt ",
"school_type": "Grundschule",
"legal_status": 1,
"fax": "0351/6413139 ",
"phone": "0351/6491358 ",
"website": "http://www.gsrichter.de",
"email": "ludwigrichtergs@web.de",
"provider": "Stadt Freital",
"director": "Frau Nitschel, Silke",
"profile": {
"students": {
"2013": [
{
"class_level": 1,
"male": 13,
"female": 11
}...
],...
},
"teacher": [
{
"year": "2015/2016",
"male": 0,
"female": 9
},...
],
"partner": [
"Kreissportbund Sächsische Schweiz Osterzgebirge",
"Hainsberger SV",
"Birkigt e.V.",...
]
}
###name
Name der Schule
###id
Ein eindeutiger deutschlandweiter Schlüssel zur Identifizierung der Schule, Verwendung der offiziellen ID des statistischen Landesamtes kombiniert mit Länderkürzel z.B. SH-1234D3
###adress
Adresse der Schule mit PLZ. Die Adressen sind nicht genormt
###school-type
Schultyp der Schule, momentan hat jede Schule nur einen Schultyp, nicht normiert es gibt z.B. (Gymnasium, Gymnasium (G8), Gymnasium (G9)
###legal_status
Rechtsform der Schule:
- 1 für öffentlich
- 0 für privat
Faxnummer der Schule
Telefonnummer der Schule, es gibt immer nur eine Telefonnummer, auch wenn im Schulverzeichnis mehr hinterlegt sind
Offizielle Schulhomepage
offizielle Mailadresse der Schule
Wenn vorhanden, der Träger der Schule (Stadt, Gemeinde oder privater Träger)
Leiter der Schule (genorm nach Titel Vorname Name)
Verknüpftes Schulprofil
Informationen über die Schüler aufgeteilt nach Jahren
Informationen über die Lehrer aufgeteilt nach Namen
Eingetragene offizielle Partenr der Schule
Die Daten werden über des Repository schulscraper-data erzeugt. Al Daten auf Schulebene befinden sich im entsprechenden Ordner. Grundlage sind die gescrapten bzw. gecleanten externen Daten.
Für jedes Bundesland existiert ein eigenes Node.js Modul, dass sich um Cleaning und Mapping kümmert. Die Module werden vom Hauptskript aufgerufen und zusätzlich mit Hilfe der Mapbox API geocodiert