QNH gebruikt cookies op haar website om het gebruik van de website te analyseren, gebruiksgemak te verbeteren, voor social media en om ervoor te zorgen dat u relevante informatie te zien krijgt wanneer u gebruik maakt van de QNH website. Meer informatie over de cookies kunt u vinden in ons privacy- en cookiestatement. Door akkoord te gaan met onze cookies gaat u akkoord met de bovenstaande cookies. Gaat u niet akkoord dan worden alleen de functionele cookies ingeladen, sommige functionaliteiten zullen dan ook uitgeschakeld zijn. U geeft door gebruik te blijven maken van deze website toestemming voor het gebruik van cookies en het verwerken van op deze wijze verkregen persoonsgegevens, zoals in ons privacystatement vermeld.

[Deze blog is geschreven door Claudia Sulsters, Data Scientist bij QNH Consulting] 

Naast mijn passie voor Formule 1, kan ik mij helemaal verliezen in wiskundige vraagstukken. Gelukkig kan ik op dat gebied mijn ei goed kwijt in het Data Science Team van QNH Consulting. Daar werk ik namelijk aan diverse projecten voor verschillende klanten, naast mijn masteropleiding Business Analytics aan de VU in Amsterdam. Wat ik doe? Ik analyseer vooral datasets en ontwerp en implementeer voorspelmodellen op basis van Machine Learning. Eén van de projecten waar ik met veel enthousiasme aan heb bijgedragen is het ontwikkelen en implementeren van een Machine Learning model dat op basis van historische data voorspelt welke woningen er gebouwd moeten worden in een nieuwbouwstraat. Deze vraag kwam vanuit de gemeente Zuidhorn in Groningen, dus daar hebben we de oplossing ‘De Woningvoorspeller’ voor gebouwd. Inmiddels is de applicatie door alle gemeenten in Nederland te gebruiken!

Wat was de vraag?

Het bepalen van de juiste inrichting van bouwgrond was tot op heden een erg tijdrovende klus. De gemeente Zuidhorn, een kleine, innovatieve gemeente in het noorden van Nederland, dacht dat dat wel sneller en beter kon. Met name nu nieuwbouwhuizen weer als warme broodjes over de toonbank gaan. Gemeenten zijn namelijk verantwoordelijk voor het bestemmingsplan (en daarmee voor de bouwgrond) en beslissen wat voor woningen er op deze grond gebouwd moeten worden. Bij dreigende tekorten is het zaak dat wat beschikbaar is optimaal te benutten. De gemeente Zuidhorn heeft ons gevraagd een applicatie te ontwikkelen die voorspelt welke woningen er nu en in de toekomst nodig zijn om in de woningbehoefte van (toekomstige) inwoners te voorzien.

Innovatiebudget

Ons team was zo enthousiast over deze opdracht dat we bij onze directie innovatiebudget hebben aangevraagd. Innovatiebudget wordt door QNH Consulting beschikbaar gesteld aan interessante en innovatieve ideeën voor nieuwe oplossingen en producten. Een team fungeert dan eigenlijk als een startup met een investeerder en krijgt grotendeels de vrije hand in de ontwikkeling van een product.

Na het binnenhalen van het budget was de eerste stap het bepalen van welke data uit welke bronnen we nodig hadden om een goed voorspelmodel te ontwikkelen. Denk aan gegevens over de waarde van woningen, bevolkingsgroei en gezinsgrootte. Via de gemeente Zuidhorn kregen we de beschikking over data uit verschillende bronnen zoals het Kadaster en de Basisregistratie Personen (BRP). Met deze data konden we aan de slag met het bouwen van het voorspelmodel, een intensieve klus waar ik samen met collega Data Scientist Philip ruim een jaar aan heb gewerkt. De Woningvoorspeller applicatie brengt verhuisstromen binnen de gemeente in kaart, en daarnaast is het mogelijk trendanalyses te maken van het aantal verhuizingen over tijd. Via dezelfde applicatie hebben beleidsmedewerkers toegang tot de Woningvoorspeller. Dit onderdeel voorspelt met behulp van Machine Learning technieken de verdeling van type woningen in een nieuwbouwwijk. Niet alleen het type woning kan worden voorspeld, maar ook het aantal woningen dat nodig is, op basis van de voorspelde bevolkingsgroei en -samenstelling. Inmiddels werken de beleidsmedewerkers van de gemeente Zuidhorn met deze applicatie en is de app geschikt gemaakt voor alle Nederlandse gemeenten.

 

Ik ben er best trots op dat we een applicatie hebben neergezet die nu door elke Nederlandse gemeente gebruikt kan worden. Doordat we ingebouwd hebben dat de unieke data van iedere gemeente gekoppeld kan worden aan de applicatie, kan er overal meteen mee gewerkt worden. Ook over het beheer hoeven gemeenten zich niet druk te maken, omdat er gekozen is voor een SaaS-constructie. Dat betekent dat de applicatie wordt beheerd door consultants van QNH, dat nieuwe data makkelijk aan de applicatie kan worden gekoppeld en dat de veiligheid door QNH wordt gegarandeerd.

Het was een ontzettend leerzaam, leuk en intensief traject met een mooi afgerond eindproduct. Ondertussen gaat mijn studie ook gewoon nog door en hoewel ik mijn eindcijfers nog niet kan voorspellen heb ik wel een duidelijke ambitie: mijn passie voor wiskunde, Data Science en autoracen combineren als Data Scientist in de Formule 1. Hierbij komt alle kennis, die ik tijdens het project voor de gemeente Zuidhorn heb opgedaan, zeer goed van pas.

Kleurrijke carrière

Wil jij, net als ik, werken aan uitdagende projecten met bevlogen collega’s die hun vak verstaan, waarbij je ruimte hebt om je mening te geven, betrokken te zijn en je jouw eigen pad kan kiezen? Kom dan je toekomst inkleuren bij QNH. We zijn altijd op zoek naar bevlogen collega’s om ons team te versterken! Kijk op www.colouryourfuture.com voor meer informatie of bekijk ons volledige vacatureaanbod.banner colouryourfuture

 

 

 

 

Claudia Sulsters – QNH Consulting


Delen op social media


Contact

Amsterdam

+31 20 460 9609

Rotterdam

+31 10 333 0813

Groningen

+31 50 520 1888

Eindhoven

+31 40 230 5624

Maastricht

+31 43 207 3050

Hasselt (België)

+32 11 771 277

Twitter