Multiple data analytics for improvement of public transportation services
Creators: name: Τολίκας, Αθανάσιος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Ανάλυση Δεδομένων
Δημόσιες Μεταφορές
Δεδομένα Κινούμενων Οχημάτων
Data analytics
Public Transportation
Floating Car Data

description: Over the last decade, rapid technological advances in the field of Information and Communication Technologies (ICT) have led to very high speeds in telecommunications networks and the development of smaller and cheaper electronic hardware equipment, allowing for the easier and faster collection of heterogeneous data. The transport sector, inter alia, exploits heterogeneous data to acquire deep knowledge that lead to the identification of potential problems and opportunities and the development of new services. With regard to public transport, the majority of public transportation service providers equip their vehicles with On-Board Unit (OBU) devices, utilizing the technology of Global Positioning System (GPS) or/and mobile networks, with the purpose of harvesting Floating Car Data (FCD) in order to gain valuable insights into vehicle and traffic behavior. Floating Car Data, among other attributes, includes information such as vehicle geo-location/coordinates, timestamp, speed and orientation. The exploitation of this data using the appropriate Data Analytics techniques, can lead to the improvement of offered services through the diagnosis of current supply strategies and plans, as well as the identification of under-served or new markets. In this respect, except for accommodating the mobility needs of people that live, work or visit a city, the operators’ business objectives are also satisfied by ensuring profitability and market coverage. The aim of this thesis is to investigate the public transportation supply in Thessaloniki with the purpose of improving the quality of the urban public transportation services through a proposed methodology based on the exploitation of Floating Car Data. Specifically, this data is derived from two transport modes, which are taxis and urban buses, covering a time period of seven consecutive days during May 2017. The taxi dataset contains the origin and destination coordinates, timestamps and route information, while the bus dataset contains the coordinates, speed and information regarding the bus. For the purpose of this study, the city is segmented in approximately 300 zones based on based on the transport model of the city. The purpose of this analysis is to calculate Key Performance Indicators (KPIs) in order to quantify the supply of these providers during various time periods (e.g., during an hour, a day, a week and so on). In order to achieve this, one OD (Origin-Destination) matrix is constructed for the taxis and matrix of actual to planned ratio for the urban buses. Each item (i, j) of the matrix corresponds to the value of the indicator, with origin region i and destination region j. The matrices are then analyzed using statistical methods in order to: a) compare services provided between urban buses and taxis during the same period of time, b) observe if offered services of the two transport modes are correlated and c) compare the results to the existing transportation model of H.I.T. The results of this analysis and the respective methodology will assist relevant stakeholders in taking informed strategic decisions towards demand-supply matching and business objectives, as well as the overall improvement of the transport system of Thessaloniki through service complementary and market competition.
description: Tην τελευταία δεκαετία, η ταχεία τεχνολογική πρόοδος στον τομέα των Τεχνολογιών Πληροφοριών και Επικοινωνιών (ΤΠΕ) οδήγησε σε πολύ υψηλές ταχύτητες στα τηλεπικοινωνιακά δίκτυα και την ανάπτυξη μικρότερου και φθηνότερου ηλεκτρονικού υλικού, επιτρέποντας την ευκολότερη και ταχύτερη συλλογή ετερογενών δεδομένων. Ο τομέας των μεταφορών, μεταξύ άλλων, εκμεταλλεύεται ετερογενή δεδομένα για να αποκτήσει βαθιά γνώση για τον εντοπισμό δυνητικών προβλημάτων και ευκαιριών καθώς και την ανάπτυξη νέων υπηρεσιών. Όσον αφορά τις δημόσιες συγκοινωνίες, η πλειονότητα των παρόχων υπηρεσιών δημόσιων μεταφορών εξοπλίζει τα οχήματά τους με συσκευές, χρησιμοποιώντας την τεχνολογία του GPS ή/και των κινητών δικτύων, με σκοπό τη συλλογή των Δεδομένων Κινούμενων Οχημάτων (FCD) προκειμένου να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των οχημάτων και της κυκλοφορίας. Τα δεδομένα αυτά, μεταξύ άλλων χαρακτηριστικών, περιλαμβάνουν πληροφορίες όπως τη γεωγραφική θέση του οχήματος (συντεταγμένες), τη χρονική σήμανση, την ταχύτητα και τον προσανατολισμό. Η εκμετάλλευση αυτών των δεδομένων με τη χρήση των κατάλληλων τεχνικών Ανάλυσης Δεδομένων, μπορεί να οδηγήσει στη βελτίωση των παρεχόμενων υπηρεσιών μέσω της αξιολόγησης των τρεχόντων στρατηγικών και σχεδίων, καθώς και τον εντοπισμό των περιοχών που δεν καλύπτονται. Από την άποψη αυτή, εκτός από την κάλυψη των αναγκών κινητικότητας των ανθρώπων που ζουν, εργάζονται ή επισκέπτονται μια πόλη, οι επιχειρηματικοί στόχοι των παρόχων ικανοποιούνται επίσης εξασφαλίζοντας κερδοφορία και κάλυψη της αγοράς. Σκοπός της διπλωματικής αυτής είναι η αξιολόγηση του επιπέδου εξυπηρέτησης των δημόσιων συγκοινωνιών στη Θεσσαλονίκη , η οποία θα βοηθήσει στη βελτίωση της ποιότητας των προσφερόμενων υπηρεσιών. Η μεθοδολογία αυτή βασίζεται στην εκμετάλλευση Δεδομένων Κινούμενων Οχημάτων. Συγκεκριμένα, τα δεδομένα αυτά προέρχονται από δύο μέσα μεταφοράς, τα ταξί και τα αστικά λεωφορεία και καλύπτουν χρονικό διάστημα επτά συνεχόμενων ημερών του Μαΐου του 2017. Το σύνολο δεδομένων των ταξί περιέχει τις συντεταγμένες προέλευσης και προορισμού, τις χρονικές σημάνσεις και τις πληροφορίες διαδρομής ενώ των αστικών, τις συντεταγμένες, την ταχύτητα καθώς και πληροφορίες σχετικά με το όχημα. Για τους σκοπούς της μελέτης αυτής, η πόλη χωρίστηκε σε περίπου 300 ζώνες με βάση το συγκοινωνιακό μοντέλο της πόλης. Σκοπός αυτής της ανάλυσης είναι ο υπολογισμός των βασικών δεικτών απόδοσης (KPIs) προκειμένου να ποσοτικοποιηθεί η προσφορά αυτών των παρόχων κατά τη διάρκεια διαφόρων χρονικών περιόδων. Για να επιτευχθεί αυτό, κατασκευάζεται ένας ΠΠ πίνακας (Προέλευσης-Προορισμού) για τα ταξί και ένας πίνακας εκτέλεσης προγραμματισμένων δρομολογίων για τα αστικά λεωφορεία, για την αξιολόγηση της χρήσης ταξί και του επιπέδου εξυπηρέτησης αντίστοιχα, για κάθε ζεύγος ζωνών. Κάθε στοιχείο (i, j) των πινάκων αντιστοιχεί στην τιμή του δείκτη, με περιοχή προέλευσης i και περιοχή προορισμού j. Οι πίνακες στη συνέχεια αναλύονται με τη χρήση στατιστικών μεθόδων προκειμένου: α) να αξιολογηθούν οι υπηρεσίες που παρέχονται μεταξύ αστικών λεωφορείων και ταξί κατά τη διάρκεια της ίδιας χρονικής περιόδου β) να παρατηρηθεί εάν οι προσφερόμενες υπηρεσίες των μέσων μεταφοράς συσχετίζονται και γ) να γίνει σύγκριση των αποτελεσμάτων με το υπάρχον Συγκοινωνιακό Μοντέλο του Ι.ΜΕΤ. Τα αποτελέσματα αυτής της ανάλυσης και της αντίστοιχης μεθοδολογίας θα βοηθήσουν τους ενδιαφερόμενους να λάβουν τεκμηριωμένες στρατηγικές αποφάσεις σχετικά με τους επιχειρηματικούς στόχους καθώς και τη γενική βελτίωση του συστήματος μεταφορών της Θεσσαλονίκης.