SBI Ergebnisse - saarlouis (2023-2025)

Dieses Dataset enthält den Sanierungsbedarf-Index (SBI) für Saarlouiser Gebäude je Jahr. Der SBI liegt zwischen 0 und 100 und wird aus mehreren Komponenten berechnet: Energieintensität (kWh/m²·a), Energieeffizienzlabel (A-G), jüngste Renovierungsaktivität, jüngste Fördermittel sowie - sofern verfügbar - ein geometriebasierter Score (Kompaktheit). Optional wird die Energieintensität wetterbereinigt (Heating Degree Days, Medianreferenz).\n\nInhalt\n• sbi_result_by_year: SBI pro Gebäude und Jahr inkl. Transparenzspalten (z. B. renov_cost_18m_eur, subsidy_weighted_12m_per_m2, Flag für Wetter-Normierung).\n• sbi_annual_summary: Jahresübersicht mit Mittelwert, Median, P75 und P90.\n• sbi_data_quality: einfache Qualitätsindikatoren für Beobachtungsfenster.\n\nBerechnung (Kurzfassung)\nSBI = 0.65·EnergyIntensityScore + 0.10·LabelScore + 0.15·RenovScore_invertiert + 0.05·SubsidyScore_invertiert + 0.05·GeoScore + Bonus (5 Punkte, falls letzte Renovierung > 36 Monate). Scores werden per Quantil-MinMax (5.-95. Perzentil) auf 0-100 skaliert. Optional: Wetter-Normierung anhand jährlicher HDD-Faktoren (Faktor = Median(HDD)/HDD(Jahr)).\n\nDatenquellen (Beispiele)\n• Energie-Zusammenfassung und Zeitreihen (Strom/Wärme)\n• Renovierungsmaßnahmen (Kosten, Datum)\n• Fördermitteleingänge (Betrag, Typ, Datum)\n• Gebäudeumrisse (Fläche/Umfang → Kompaktheit)\n• Wetterdaten (Heizgradtage)\n\nLizenz & Nutzung\nDie Ergebnisse stehen unter CC BY 4.0. Bitte bei Nutzung die Quelle nennen und auf mögliche Modellannahmen (z. B. Gewichtungen, Wetter-Normierung) hinweisen.\n\nKontakt\nFragen/Feedback: Team Data Engineering - daten@example.org