kohti älykkäämpää fillarikaupunkia
TRANSCRIPT
Kohti älykkäämpää fillarikaupunkia
Avoimen paikkatiedon tilastollinen mallinnus ja visualisointi R-kielellä
HSY:n paikkatietoseminaari 11.3.2015
Juuso Parkkinen PhD, Data Scientist at @ReaktorNow
Twitter: @ouzor Slides: http://www.slideshare.net/ouzor/hsy-2015-fillaridata
300 Design and Software Professionals
SoftwareEngineering
UI and UX design
Organizational change and design
Analytics,data science
Visualdesign
Concept Design
Avointa dataa pyöräilystä
Automaattiset laskentapisteet keräävät dataa pyöräilymääristä Helsingin alueella
Raakadata saatiin tietopyynnöllä Helsingin kaupunkisuunnitteluvirastosta
Data melko hankalassa formaatissa
Miltä data näyttää?
Datassa näkyy selvästi vuodenaikojen ja viikonpäivien välinen vaihtelu
Paljon puuttuvaa dataa!
Miten sää vaikuttaa?
Tilastollinen mallinnus avuksiVoidaan tutkia esimerkiksi tällaisia kysymyksiä: • Miten pyöräilyn määrät ovat muuttuneet ajan ja sään mukaan? • Miten pyöräilyn määrät kehittyvät tulevaisuudessa? • Millä toimilla pyöräilyä voidaan lisätä?
+
=
Tuloksia
Tuloksia
Tuloksia
Miten tehtiin?Datan käsittely, visualisointi ja mallinnus • Avoimen lähdekoodin laskentakieli R • Ilmatieteenlaitokselta avoin säädata
(R-paketti fmi) • Siivottu data ja lähdekoodi saatavilla
GitHubissa • Toistettavat ja läpinäkyvät analyysit
Ketterä toimintamalli • Analyysin tekemiseen saatiin tukea
Helsinki Region Infosharen ja Sitran rahoittamasta Datademosta syksyllä 2014
• Artikkeli tuloksista julkaistu Kaupunkifillari-blogissa
• Tekijät: Antti Poikola, Juuso Parkkinen ja Janne Sinkkonen
Mitä seuraavaksi?Pyöräilyn vaihtelusta eri aikoina säätilan mukaan saatiin jonkinlainen kokonaiskuva. Yksittäisten ilmiöiden ja paikkojen tutkiminen vaatisi kuitenkin tarkempaa dataa.
Miten tämä auttaa lisäämään pyöräilymääriä? Miten tutkia kaupungin toimien vaikutuksia?
Sujuvuusnavigaattori
Joukkoistettua tarkkaa dataa pyöräilyreiteistä ja sujuvuudesta
Toimenpiteiden vaikutusten analysointi ja laaduntarkkailu
Tärkeimpien pyöräilyreittien tunnistaminen
Lisätietoja: http://fi.okfn.org/projects/sujuvuuspilotti/
Älykäs kaupunki on avoin kaupunki
Avoin data + avoin lähdekoodi + avoin tekijöiden verkosto = uudenlaista ketterää toimintaa
Toimenpiteiden vaikutusten tutkiminen tilastollisella mallinnuksella
Onko sinulla mielenkiintoista dataa ja ideoita? Tarvitsetko apua datan käsittelyssä, visualisoinnissa ja analysoinnissa?
Ota yhteyttä! [email protected] @ouzor