Jupyter-Notebooks der Zentralbibliothek Zürich
Die Daten der Zentralbibliothek Zürich sind Teil des SLSP-Bibliothekskatalogs, welcher Informationen zu allen in Schweizer Bibliotheken verfügbaren Medien enthält. Während Swisscovery die Suche und Bestellung der Medien ermöglicht, können mit den Jupyter Notebooks die Metadaten der gesuchten Medien bezogen werden. Da auf Swisscovery nur bis zu 50 Suchresultate heruntergeladen werden können und solche Daten unstrukturiert vorliegen, gibt es ab sofort die Jupyter Notebooks der ZB, die es erlauben aus dem schweizweiten SLSP-Bibliothekkatalog bis zu 10’000 Suchresultate in eine Excel-Datei abzuspeichern und diese strukturierten Metadaten der Medien mittels statistischer Methoden auszuwerten. Die flache Darstellung der Daten ist übersichtlich und lässt das einfache Filtern, Sortieren und Berechnen der Daten in Excel zu.
Nutzung
- Forschungsarbeit: Bibliographie oder Korpus für die datenbasierte Auswertungen erstellen
- Programmierung: (Web)-Apps oder Websites entwickeln
Funktionalitäten
- eine einfache oder fortgeschrittene Suchabfrage über bibliographische Felder durchführen
- in Bibliotheksdaten schweizweit suchen → SLSP-Katalog (> 25 Mio. Einträge)
- für Suchbegriff bis zu 10'000 Suchresultate in einer Ergebnistabelle wie Excel, JSON, CSV mit den klassische, bibliographischen Feldern "Titel", "Autor", "Verlag", "Publikationsort", "Erscheinungsdatum" etc., berechnete Felder wie "Ressourcentyp", "Epoche" und GND-Feldern herunterladen
- Inhaltsverzeichnisse der Ergebnistabelle über die Inhaltsverzeichnis-Links als PDFs herunterladen
- Medien der Bibliotheken über die Swisscovery-Links einfach bestellen und ausleihen
- Ergebnistabelle mittels Häufigkeitsstatistiken, Balken- und Kreisdiagrammen, Weltkarten und Wortwolken auswerten
- statistische Datenanalyse des Suchbegriffs als PDF-Bericht exportieren
Beispiel
Person A sucht im Eingabefeld des Jupyter Notebooks nach dem Begriff "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950". Die Anzahl Ergebnisse wird angezeigt und in einem weiteren Schritt werden diese Ergebnisse aus dem SLSP-Katalog in eine Ergebnistabelle heruntergeladen. Person A speichert die Ergebnistabelle als Excel-Datei ab. Nun ist Person A in der Lage, die folgenden Fragen zu beantworten:
- Wie viele Medien gibt es zum Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950"?
- Welcher Autor wird am häufigsten mit dem Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" in Verbindung gebracht?
- Welcher Verlag publiziert am häufigsten zum Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950"?
- In welchem Jahr/in welchen Jahren wurden die meisten Medien zum Suchbegriff "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" veröffentlicht?
- In welchen Sprachen sind die Medien zum Suchbegriff "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" alles verfügbar?
- In welchen Ländern wurden die Medien zum Suchbegriff "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" publiziert?
- Welche Genres kommen am häufigsten vor?
- Werden mehr elektronische oder gedruckte Medien zum Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" angeboten?
- Aus welcher Epoche stammen die meisten Medien zum Suchbegriff "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950"?
- Welche Schlagwörter/Themen/Sachgruppe werden mit dem Wort "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" assoziiert?
- Welches Geschlecht haben mehrheitlich die Autoren, die zum Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" publiziert haben?
- Was sind die häufigsten Berufe die mit dem Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" assoziiert werden?
- In welchen Jahren waren die häufigsten Berufe zum Thema "Adressbücher der Stadt Zürich 1850-1950" am stärksten präsent?
Vorkenntnisse
Zur Nutzung der Jupyter Notebooks braucht man grundlegende Python-Programmierkenntnisse, um Code-Blöcke in Jupyter Notebooks ausführen zu können. Ausserdem sollte man in der Lage sein, für die lokale Installation eine Jupyter Notebook-Umgebung aufzusetzen. Für die Nutzung online über Jupyterlite und Jetbrains Datalore ist dies nicht nötig, jedoch sind die Funktionalitäten online eingeschränkt. Die Jupyter Notebooks sind einfach zu bedienen, erweiterbar und individuell anpassbar.
Quelle
Die Suchabfrage über den ganzen SLSP-Bibliothekskatalog von über 25 Millionen Einträgen schweizweit ist über die Search/Retrieve-URL (SRU)-Schnittstelle (Version 1.2) der ZB Zürich verfügbar. Diese Daten, die mithilfe dieses Jupyter Notebooks abgefragt werden, sind Teil des allgemein genutzten Swisscovery-Katalogs, welcher allerdings über noch mehr Datenzuflüsse verfügt (ZORA, HOPE, CMI Star, ZOP, e-rara, e-manuscripta etc.). Deshalb können die Ergebnisse zwischen dem SLSP-Katalog und dem Swisscovery-Katalog voneinander abweichen.
Datenquelle: https://data.zb.uzh.ch/map/books/data-map-der-zentralbibliothek-zurich/page/alma-sru
Datenformat: MARCXML
Für weitere Fragen und Feedback wenden Sie sich bitte an metadatenmanagement@zb.uzh.ch.
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