Workflow 05

Grasshopper Daten auswerten

Ein Grasshopper-Ablauf für Datenarbeit: externe Werte einlesen, Datenbäume verstehen, Listen filtern, Werte remappen und Ergebnisse sauber ausgeben. Der Workflow verbindet Zahlen, Geometrie und Entscheidungsschritte zu einer lesbaren Definition.

01

Daten einlesen

Panels, CSV, Excel oder JSON als klar benannte Eingänge einsetzen. Direkt nach dem Import sollte sichtbar sein, welche Spalten, Einheiten und Datentypen vorliegen.

  • Warum: Falsch interpretierte Eingabedaten verfälschen jede weitere Auswertung.
  • Achte auf: Dezimaltrennzeichen, leere Zellen und Kopfzeilen.
Read CSV öffnen
02

Struktur verstehen

List Length, Param Viewer und Data Tree-Logik nutzen, bevor Werte verarbeitet werden. Erst die Struktur lesen, dann filtern.

  • Warum: Gleiche Werte in anderer Baumstruktur führen zu anderen Ergebnissen.
  • Achte auf: Branches, die leer sind oder unerwartet viele Elemente enthalten.
Data Tree öffnen
03

Werte filtern

Dispatch, Cull Pattern oder Sort List einsetzen, damit Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Filter sollten erklärbar sein, nicht nur visuell funktionieren.

  • Warum: Gute Datenfilter sind reproduzierbar und lassen sich später begründen.
  • Achte auf: Boolean-Patterns und Sortierkriterien sichtbar lassen.
Dispatch öffnen
04

Werte remappen

Datenbereiche über Remap Numbers in Geometriegrößen, Farben oder Dichten übersetzen. Dabei Quelle, Ziel und gewünschte Wirkung getrennt benennen.

  • Warum: Rohdaten sind selten direkt im richtigen Bereich für Entwurfsparameter.
  • Achte auf: Ausreißer prüfen, bevor sie das Mapping dominieren.
Remap öffnen
05

Ergebnisse exportieren

Tabellen, Listen oder JSON für Dokumentation und Weiterverarbeitung ausgeben. Die exportierte Datei sollte ohne Grasshopper-Kontext verständlich bleiben.

  • Warum: Datenarbeit endet oft in Dokumentation, Übergabe oder Vergleich.
  • Achte auf: Spaltennamen, Einheiten und Variantenstand in der Datei sichern.
Write CSV öffnen

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