Filme porno

Categorii

Advertising

Puterea mai multor seturi de date si perspectivele care se ascund in ele

Exista multe motive pentru care planificatorii doresc sa combine datele Strava Metro cu datele contorului de biciclete. Cele mai frecvente doua motive sunt:

1) pentru a afla ce pondere din populatia de biciclete reprezinta Strava Metro

2) pentru a crea factori de expansiune, astfel incat sa poata utiliza Strava Metro pentru a analiza intreaga retea (nu doar locurile pe care le au contoare).

Dar sunt aici pentru a prezenta un al treilea motiv, destul de nerd: sa gasesc informatii interesante care se ascund in datele dvs.

(Daca sunteti in cautarea unui tutorial mai practic pentru a face analiza corelatiei Strava Metro / Bicycle Counter, consultati acest ghid sau trimiteti-mi un mesaj.)

Acest exemplu se bazeaza pe cercetarile pe care le-am facut folosind datele de numarare a bicicletelor de la Departamentul de Transport din New York City.

Intentia mea initiala a fost sa raspund la cele doua intrebari mentionate mai sus, asa ca m-am uitat la modul in care datele Strava Metro se coreleaza cu datele contorului de biciclete ale NYC DOT pe patru poduri East River: Podul Brooklyn, Podul Manhattan, Podul Williamsburg si Podul Queensboro.

Lucrurile au inceput destul de frecvent.

Array

Pentru fiecare pod, am luat numarul de excursii cu bicicleta Strava pentru fiecare zi si le-am comparat cu numarul de calatorii inregistrat de echipamentul de contorizare a bicicletelor din oras. Pentru fiecare luna, am calculat valoarea patrata R, pe baza datelor zilnice. (Valoarea patrata R este o masura care va permite sa comparati doua seturi de date, pentru a vedea daca modificarile dintr-un set de date pot fi prezise de celalalt set de date.)

In majoritatea locurilor, am gasit valori patrate R care erau constant puternice, pana la 0,96. Cu toate acestea, pe podul Queensboro pentru luna mai 2019, am gasit o valoare R-patrat de 0,01. Efectiv nici o corelatie.

Deci, ce se intampla? De ce acest pod ar putea avea o relatie diferita de esantionul Strava in luna mai decat toate celelalte comparatii?

Am avut doua cai posibile pentru a depana problema. Primul a fost sa calculam procentul de deplasari cu bicicleta de pe tejghea care au fost, de asemenea, capturate de Strava pentru fiecare zi si sa analizam intervalele. Imediat, am observat ca, desi procentul mediu a fost de 5,7% pe acest pod, maximul a fost de aproape 80%. Si aici l-am avut vinovat – pe 5 mai 2019, aproape 80% din excursiile cu bicicleta capturate de ghiseul de biciclete au fost inregistrate si pe Strava, o abatere de la restul setului de date.

Lectia numarul unu Big Data – atunci cand lucrati cu Big Data, setati intotdeauna modalitati de a gasi valori aberante si stiti cum sa le corectati sau sa le eliminati cand le gasiti.

(Sa dovedit a fi foarte important ca lucrez cu date zilnice si are sens intuitiv ca accesul la frecventa zilnica (sau mai mare) este important in analiza ciclismului, deoarece capacitatea si dorinta de a merge cu bicicleta variaza atat de mult zi de zi.) )

A doua cale de depanare a reprezentat graficarea celor doua seturi de date. In calitate de invatator vizual, pun adesea date intr-o diagrama pentru a avea o idee despre povestea pe care o spun (sau pare a fi) datele. Plotand atat activitatile de contorizare a bicicletelor, cat si activitatile de metrou Strava, am putut vedea imediat ca 5 mai a fost, intr-adevar, o problema.

Daca m-as fi uitat doar la o diagrama a contorului de biciclete, nu as fi observat o problema cu 5 mai. Probabil ca as fi investigat in schimb pe 12 mai (am verificat si eu asta – scufundarea s-a datorat vremii nefavorabile!).

Graficand ambele seturi de date, am identificat 5 mai ca fiind cauza problemei. In mod surprinzator, am constatat ca, daca am eliminat datele din 5 mai, graficul arata o corelatie mult mai puternica:

O alta modalitate de a grafica aceste date este de a crea un diagrama de dispersie a tuturor punctelor de date corespunzatoare si apoi de a trasa linia de trend.

Din nou, odata ce am eliminat data de 5 mai din date, corelatia a fost mult mai puternica.

Lectia numarul doi Big Data – utilizati diagrame pentru a va ajuta sa vedeti ce se intampla in date.

Dar ce se intampla pe 5 mai? Eliminarea zilei fara a sti de ce nu ne-ar da incredere in analiza.

O cautare rapida online a dezvaluit ca 5 mai a fost ziua Five Boro Bike Tour, care reuneste 32.000 de oameni pentru a face turnee prin NYC cu biciclete, pe un traseu care a traversat Podul Queensboro.

Deci, acum, cand stiam ce se intamplase in acea zi, trebuia sa stiu de ce influenteaza datele in acest mod special. M-am adresat oamenilor de la NYC DOT care supravegheaza contorul de biciclete si programul de date, care au stiut imediat de ce este cazul. Contorul pentru biciclete de pe podul Queensboro este amplasat pe banda pentru biciclete, ceea ce inseamna ca numara doar bicicletele care circula pe acea banda. In cea mai mare parte a anului, acest lucru functioneaza excelent, dar pentru Five Boro Bike Tour, benzile de calatorie suplimentaresunt deschise pentru persoanele cu biciclete. Asadar, in timp ce ghiseul continua sa numere oameni pe banda pentru biciclete, nu i-a numarat pe cei care calatoreau pe celelalte benzi. Intrucat nu conteaza pe ce banda calatoriti atunci cand va urmariti cursa pe Strava, datele Strava Metro au capturat oameni pe intregul pod. Mister rezolvat.

Lectia Big Data numarul trei – gasiti o sursa de cunostinte locale pentru a explica lucruri pe care nu le puteti.

Cu tot acest context, am reusit sa elimin datele din ziua respectiva din setul de date si sa continui cu activitatea de corelare. De asemenea, m-a determinat sa configurez doua fluxuri de lucru pentru verificarea datelor mele – unul bazat pe calcularea gamei de procente, iar celalalt bazat pe crearea de diagrame si diagrame de dispersie pentru a identifica anomalii.

Iata trei recenzii rapide despre lucrul cu Big Data:

  1. Always plan for ways to find outliers in your data (you will find them)
  2. Use charts to help you see what’s happening in the data
  3. Find a source of local knowledge to explain anything you can’t

Thanks for reading! I’ll be sharing more unusual insights from working with active travel data over the coming weeks. Drop me a note or comment if you have questions!

Video Description:

Exista multe motive pentru care planificatorii doresc sa combine datele Strava Metro cu datele contorului de biciclete. Cele mai frecvente doua motive sunt:1) pentru a afla ce pondere din populatia de biciclete reprezinta Strava Metro2) pentru a crea factori de expansiune, astfel incat sa poata utiliza Strava Metro pentru a analiza intreaga retea (nu doar locurile pe care le au contoare).Dar sunt aici pentru a prezenta un al treilea motiv, destul de nerd: sa gasesc informatii interesante care se ascund in datele dvs.(Daca sunteti in cautarea unui tutorial mai practic pentru a face analiza corelatiei Strava Metro / Bicycle Counter, consultati acest ghid sau trimiteti-mi un mesaj.)Acest exemplu se bazeaza pe cercetarile pe care le-am facut folosind datele de numarare a bicicletelor de la Departamentul de Transport din New York City.Intentia mea initiala a fost sa raspund la cele doua intrebari mentionate mai sus, asa ca m-am uitat la modul in care datele Strava Metro se coreleaza cu datele contorului de biciclete ale NYC DOT pe patru poduri East River: Podul Brooklyn, Podul Manhattan, Podul Williamsburg si Podul Queensboro.Lucrurile au inceput destul de frecvent. Array Pentru fiecare pod, am luat numarul de excursii cu bicicleta Strava pentru fiecare zi si le-am comparat cu numarul de calatorii inregistrat de echipamentul de contorizare a bicicletelor din oras. Pentru fiecare luna, am calculat valoarea patrata R, pe baza datelor zilnice. (Valoarea patrata R este o masura care va permite sa comparati doua seturi de date, pentru a vedea daca modificarile dintr-un set de date pot fi prezise de celalalt set de date.)In majoritatea locurilor, am gasit valori patrate R care erau constant puternice, pana la 0,96. Cu toate acestea, pe podul Queensboro pentru luna mai 2019, am gasit o valoare R-patrat de 0,01. Efectiv nici o corelatie. zelda porno madson.com train porno mortagequestions.com porno ado black www.taosrealtor.com porno org the-boxing.net porno soumission koooa.com coq porno mitchellstores.us porno infirmière gqv.skiline.info porno papy www.skincareexperts.com porno culotte nsfas.org pornica porno modelmania4u.com film porno xxl sonehead.com manuel ferrara porno depcollc.com flm porno www.livoloworld.com porno 1970 securitycamerasandmore.com periscope porno travelingtin.org serie porno teamdei.biz porno vietnam abu-median.info porno crado www.calendaroccasions.com totally spies porno nititech.com porno filmovi psybar.mobi Deci, ce se intampla? De ce acest pod ar putea avea o relatie diferita de esantionul Strava in luna mai decat toate celelalte comparatii?Am avut doua cai posibile pentru a depana problema. Primul a fost sa calculam procentul de deplasari cu bicicleta de pe tejghea care au fost, de asemenea, capturate de Strava pentru fiecare zi si sa analizam intervalele. Imediat, am observat ca, desi procentul mediu a fost de 5,7% pe acest pod, maximul a fost de aproape 80%. Si aici l-am avut vinovat - pe 5 mai 2019, aproape 80% din excursiile cu bicicleta capturate de ghiseul de biciclete au fost inregistrate si pe Strava, o abatere de la restul setului de date.Lectia numarul unu Big Data - atunci cand lucrati cu Big Data, setati intotdeauna modalitati de a gasi valori aberante si stiti cum sa le corectati sau sa le eliminati cand le gasiti.(Sa dovedit a fi foarte important ca lucrez cu date zilnice si are sens intuitiv ca accesul la frecventa zilnica (sau mai mare) este important in analiza ciclismului, deoarece capacitatea si dorinta de a merge cu bicicleta variaza atat de mult zi de zi.) )A doua cale de depanare a reprezentat graficarea celor doua seturi de date. In calitate de invatator vizual, pun adesea date intr-o diagrama pentru a avea o idee despre povestea pe care o spun (sau pare a fi) datele. Plotand atat activitatile de contorizare a bicicletelor, cat si activitatile de metrou Strava, am putut vedea imediat ca 5 mai a fost, intr-adevar, o problema.Daca m-as fi uitat doar la o diagrama a contorului de biciclete, nu as fi observat o problema cu 5 mai. Probabil ca as fi investigat in schimb pe 12 mai (am verificat si eu asta - scufundarea s-a datorat vremii nefavorabile!).Graficand ambele seturi de date, am identificat 5 mai ca fiind cauza problemei. In mod surprinzator, am constatat ca, daca am eliminat datele din 5 mai, graficul arata o corelatie mult mai puternica:O alta modalitate de a grafica aceste date este de a crea un diagrama de dispersie a tuturor punctelor de date corespunzatoare si apoi de a trasa linia de trend.Din nou, odata ce am eliminat data de 5 mai din date, corelatia a fost mult mai puternica.Lectia numarul doi Big Data - utilizati diagrame pentru a va ajuta sa vedeti ce se intampla in date.Dar ce se intampla pe 5 mai? Eliminarea zilei fara a sti de ce nu ne-ar da incredere in analiza.O cautare rapida online a dezvaluit ca 5 mai a fost ziua Five Boro Bike Tour, care reuneste 32.000 de oameni pentru a face turnee prin NYC cu biciclete, pe un traseu care a traversat Podul Queensboro.Deci, acum, cand stiam ce se intamplase in acea zi, trebuia sa stiu de ce influenteaza datele in acest mod special. M-am adresat oamenilor de la NYC DOT care supravegheaza contorul de biciclete si programul de date, care au stiut imediat de ce este cazul. Contorul pentru biciclete de pe podul Queensboro este amplasat pe banda pentru biciclete, ceea ce inseamna ca numara doar bicicletele care circula pe acea banda. In cea mai mare parte a anului, acest lucru functioneaza excelent, dar pentru Five Boro Bike Tour, benzile de calatorie suplimentaresunt deschise pentru persoanele cu biciclete. Asadar, in timp ce ghiseul continua sa numere oameni pe banda pentru biciclete, nu i-a numarat pe cei care calatoreau pe celelalte benzi. Intrucat nu conteaza pe ce banda calatoriti atunci cand va urmariti cursa pe Strava, datele Strava Metro au capturat oameni pe intregul pod. Mister rezolvat.Lectia Big Data numarul trei - gasiti o sursa de cunostinte locale pentru a explica lucruri pe care nu le puteti.Cu tot acest context, am reusit sa elimin datele din ziua respectiva din setul de date si sa continui cu activitatea de corelare. De asemenea, m-a determinat sa configurez doua fluxuri de lucru pentru verificarea datelor mele - unul bazat pe calcularea gamei de procente, iar celalalt bazat pe crearea de diagrame si diagrame de dispersie pentru a identifica anomalii.Iata trei recenzii rapide despre lucrul cu Big Data:Always plan for ways to find outliers in your data (you will find them)Use charts to help you see what’s happening in the dataFind a source of local knowledge to explain anything you can’tThanks for reading! I’ll be sharing more unusual insights from working with active travel data over the coming weeks. Drop me a note or comment if you have questions!

Categorie:
Taguri:
Data adaugarii: