Διαχείριση και ανάλυση μαζικών δεδομένων (big data) των χρηστών κοινόχρηστων ποδηλάτων στην πόλη της Θεσσαλονίκης, με τη γλώσσα προγραμματισμού R
Creators: name: Κατκαδίγκς, Ραφαήλ Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Ποδήλατο
Bicycle
Thessaloniki
Analysis

description: Η συγκεκριμένη μεταπτυχιακή εργασία έχει ως αντικείμενο τη διαχείριση και ανάλυση μαζικών δεδομένων (big data) των χρηστών κοινόχρηστων ποδηλάτων στην πόλη της Θεσσαλονίκης με τη χρήση της γλώσσας προγραμματισμού R. Αρχικά πραγματοποιείται μια περιγραφή της επιστήμης της εξόρυξης γνώσης από μεγάλα δεδομένα και των βημάτων που θα πρέπει να ακολουθούνται στην πραγματοποίηση τέτοιων αναλύσεων. Στη συνέχεια ακολουθεί μια σύντομη περιγραφή της γλώσσας προγραμματισμού R και των δυνατοτήτων της. Στο κομμάτι της περιγραφής εφαρμογής, αρχικά γίνεται μια σύντομη παρουσίαση της υπηρεσίας κοινόχρηστων ποδηλάτων Θεσσαλονίκης και δίνονται στοιχεία για τον τρόπο οργάνωσης και λειτουργίας της. Στη συνέχεια παρατίθενται τα δεδομένα προς ανάλυση και γίνεται λεπτομερής αναφορά στον τύπο τους και στις τροποποιήσεις που απαιτήθηκαν για να φτάσουν στην τελική τους μορφή για την ορθή και αποτελεσματική τους επεξεργασία. Έπειτα γίνεται παρουσίαση των αποτελεσμάτων της στατιστικής ανάλυσης των δεδομένων μέσω διαγραμμάτων και πινάκων, συνοδευόμενων από επεξηγηματικά σχόλια. Από την ανάλυση φαίνεται η ξεκάθαρη χρήση των ποδηλάτων για λόγους ψυχαγωγίας, με τις ώρες αιχμής να εντοπίζονται νωρίς το βράδυ και η πιο δημοφιλής μέρα να είναι η Κυριακή. Επιπρόσθετα γίνεται αντιληπτή και η επίδραση των καιρικών συνθηκών στη χρήση του ποδηλάτου. Επιπλέον πραγματοποιήθηκαν επαγωγικοί στατιστικοί έλεγχοι μεταξύ ζευγών μεταβλητών (φύλο-διάρκεια διαδρομής, μήνας του έτους-διάρκεια διαδρομής, έτος-διάρκεια διαδρομών,φύλο-σταθμοί, ηλικίά-σταθμοί) προκειμένου να εξεταστεί η ύπαρξη ή όχι στατιστικώς σημαντικής διαφοράς μεταξύ τους, με τα αποτελέσματα να δείχνουν ότι πράγματι υπάρχει συσχέτιση των εξεταζόμενων μεταβλητών. Τέλος κατασκευάστηκαν μαθηματικά υποδείγματα παλινδρόμησης για τον υπολογισμό της μέσης διάρκειας διαδρομής καθώς και του αριθμού των χρηστών. Από τα κατασκευασθέντα υποδείγματα φαίνεται ότι σημαντικές παράμετροι για τον υπολογισμό της μέσης διάρκειας διαδρομής είναι οι μεταβλητές «φύλο», «μήνας», «διαδρομή» και «ώρα εκκίνησης» ενώ για τον αριθμό των χρηστών σημαντικές μεταβλητές ήταν τόσο ο μήνας όσο και η ώρα εκκίνησης. Η ανάλυση ολοκληρώνεται με την παρουσιάση διαγραμμάτων για βέλτιστη οπτικοποίηση κρίσιμων αποτελεσμάτων.
description: This masterthesis is about the management and analysis of big data from the public bicycle users in Thessaloniki using the R language. At the beginning with we have a description of the data mining science from big data and the steps that should be followed in making such analyzes. Then follows a brief description of the R language and its capabilities and aspects. Then a brief presentation of the public bicycle service Thessaloniki is given and information concerned with the operation of the system. Initiallly we have the data transformation for an effective analysis. Then we have the presentation of the results of the statistical analysis with charts and tables, accompanied by explanatory comments. It is more than obvious tha people make use of the bicycles for entertainment, the prime times are located in the evening and the most popular day is Sunday. Moreover the affection of the weather conditions is also critical for the use of bicycles. In addition we have inductive statistical tests between variables (gender-trip duration, month-trip duration, year-trip duration, gender-stations, age-stations) in order to examine whether or not exists statistically significant difference between them. The analysis shows that there is a correlation between the examined pairs of variables. Right after, we have an attempt to build regression mathematical models for the calculation of the average trip duration and the number of users. The critical variables for trip duration’st linear model are the gender, month, start time and the path. For the number od users statistically significant variables are both the month and the start time. The analysis is fulfilled with the presentation of diagrams for the best visualization of critical results. Finally, we have the general conclusions of the analysis and some proposals for future research.