Esimerkki HSL:n bussien paikkatiedon ja säädatan yhdistämisestä tees-se-itse analyysityökaluun.

1. 1
Watson Analytics Demo -
Miten sää vaikuttaa HSL:n bussin myöhästymiseen?
Tuukka Vartiainen, Analytics Client Architect

2. 2
Taustaa
Mitä voisimme ennustaa autojen telematiikkatiedosta? Voidaanko auton
paikkatietoa ja säädataa hyödyntämällä löytää hyviä analytiikkakäyttötapauksia?
HSL:n bussit on sensoroitu GIS-sensorein ja rajapinnat avattu MQTT-streaminä
HSL:n GIS-tieto sisältää karttakoordinaatit, linjan lähtöajan, ajosuunnan sekä
viivästymistiedon
Tältä pohjalta toteutimme yksinkertaisen demokäyttötapauksen, ja seuraavilta
sivuilta löydät kuvauksen
1. Datan keruu ja arkkitehtuuri
2. Analyysit ja visualisointi
3. Tietokannat, tiedon prosessointi ja yhdistely

3. 3
1. Datan keruu ja arkkitehtuuri

4. 4
Automated
Data Warehousing
Node-RED
prosessing
Cloudant
noSQL
DashDB
Data Warehouse’
Watson
Analytics
Bluemix.net
HSL+SÄÄ-demon ratkaisumalli
JSON
MQTT
REST/
JSON
The Weather
Company /
Insights for Weather,
Current weather API
Onboard
GIS

5. 5
HSL + Säädata => Ennuste
- tutkitaan linjan 550 bussien myöhästymistä; voiko talvinen sää olla
selittävä tekijä?

6. 6
1) Kuunnellaan HSL-linjalla 550 kulkevia busseja (Bluemix / NodeRED -
implementaatio)
- kerätään talteen linjalla ajossa olevien bussien paikkatieto
- talletetaan bussin lähettämä paikkatieto Cloudant-kantaan

7. 7
HSL linja 550 GIS-tiedot visualisoituna pituus- ja
leveyskoordinaatteina (vrt. 550 linjakartta)

8. 8
2) Kerätään säädata talteen kolmesta pisteestä (kts seuraava sivu)
- NodeRED -implementaatio kutsuu tunnin välein Insights for Weather -
palvelua:

9. 9
Kerätään säädataa kolmesta pisteestä joka tunti
- lasketaan bussin sijaintia lähin piste ja lisätään sen nimi
sensoridataan

10. 10
2. Analyysit ja visualisointi

11. 11
Katsotaan mitä datasta saa irti
Esim. keskimääräinen päivittäinen lumisademäärä havaintopisteissä;
- tammikuussa 2016 tuli lunta keskimäärin yli 1cm/päivä kaikissa havaintopisteissä
- helmikuussa puolet siitä (Viikissä vähemmän)
- muut kuukaudet olivat käytännössä lumettomia
(Watson Analytics / Data Exploration)
Laajalahti
Viikki
Haaga

12. 12
Watson Analytics
Ennustemalli (prediction)
Datan perusteella,
- Bussien myöhästy-
minen voidaan
parhaiten ennustaa
monen tekijän
ennustemallilla
- 23.1% osuma-
tarkkuuteen päästään
käyttämällä 24 tunnin
sademäärää ja
viikonpäivää tai
vaihtoehtoisesti
ilmanpainetta ja
viikonpäivää
- Tarkempi selitys löytyy
taulukosta

13. 13
Löydökset
Jos ilmanpaine on
korkea (yli 1009 mBar)
- Keskimääräiset
myöhästymiset eivät
ole merkittäviä
(korkeintaan 3 min)
Jos ilmanpaine on
matala (alle 998 mBar)
- Bussit ovat
keskimäärin 6
minuuttia myöhässä
keskiviikkoisin ja yli
10 minuuttia
myöhässä tiistaisin
Watson Analytics
Kahden tekijän malli

14. 14
Watson Analytics
Ennustemalli, monen tekijän malli
Parhaan tilastollisen
ennusteen
osumatarkkus on
34.9%
Siihen päästään
yhdistämällä lähtöaika,
24 tunnin alin
lämpötila, 24 tunnin
lumisademäärä,
ilmanpaine, tuulen
nopeus ja muita
tekijöitä
Tarkemmat tiedot
nähdään päätöspuusta
(decision tree)

15. 15
Vahvin ennuste linjan 550 bussien myöhästymiselle
Pahin yhdistelmä
bussien myöhästymisen
kannalta:
24 tunnin alin lämpötila
-13 ja -7 C välillä
Viikonpäivä tiistai tai
torstai
Lähtöaika 7:59 ja
13:25 välillä
Näissä olosuhteissa
bussit olivat
keskimäärin 20
minuuttia myöhässä
viime talvena

16. 16
Toiseksi vahvin ennuste
Toinen ennuste:
24 tunnin alin lämpötila
-13 ja -7 C välillä
Lähtöaika 13:25 -
19:59 välillä
24 tunnin sademäärä
yli 2cm
Näissä olosuhteissa
bussit olivat
keskimäärin 12,5
minuuttia myöhässä

17. 17
3. Tietokannat, tiedon prosessointi ja yhdistely

18. 18
Cloudant NoSQL
571 000 sensor
events collected
4306 weather
observations
collected

19. 19
Cloudant NoSQL
Automatic
warehouse
generated in
DashDB by
Cloudant 1-click
warehousing
Automatic data
replication
running

20. 20
DashDB cloud data warehouse
Data collected and
replicated in real
time
Created a view
joining bus location
data and weather
observations
Copy data into a
data set for analysis
- Clean data,
remove
duplicates

21. 21
Watson Analytics for self service data analysis
Connect to
DashDB data set
Watson Analytics
Pro can connect to
just about any
relational DB to get
data
Sign up for a
freemium accunt at
watsonanalytics.com

22. 22
Yhteystiedot: Tuukka Vartiainen / Analytics Client Architect
Watson Analytics webinaari: http://bit.ly/2dLufqe