Esitys HSY:n paikkatietoseminaarissa 2015, aiheena avoimen paikkatiedon tilastollinen mallinnus ja visualisointi R-kielellä. Linkki lähdekoodiin ja dataan: https://github.com/apoikola/fillarilaskennat/

1. 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

2. 300 Design and Software Professionals
Software
Engineering
UI and UX design
Organizational
change and design
Analytics,
data science
Visual
design
Concept
Design

4. Avointa dataa pyöräilystä
Automaattiset laskentapisteet
keräävät dataa pyöräilymääristä
Helsingin alueella
Raakadata saatiin tietopyynnöllä
Helsingin
kaupunkisuunnitteluvirastosta
Data melko hankalassa
formaatissa

5. Miltä data näyttää?
Datassa näkyy selvästi
vuodenaikojen ja
viikonpäivien välinen
vaihtelu
Paljon puuttuvaa dataa!
Miten sää vaikuttaa?

6. Tilastollinen mallinnus avuksi
Voidaan tutkia esimerkiksi tällaisia kysymyksiä:
• Miten pyöräilyn määrät ovat muuttuneet ajan ja sään mukaan?
• Miten pyöräilyn määrät kehittyvät tulevaisuudessa?
• Millä toimilla pyöräilyä voidaan lisätä?
+
=

7. Tuloksia

8. Tuloksia

9. Tuloksia

10. 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

11. 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?

12. Sujuvuusnavigaattori
Joukkoistettua tarkkaa
dataa pyöräilyreiteistä ja
sujuvuudesta
Toimenpiteiden
vaikutusten analysointi ja
laaduntarkkailu
Tärkeimpien
pyöräilyreittien
tunnistaminen
Lisätietoja:
http://fi.okfn.org/projects/sujuvuuspilotti/

13. Aurat kartalla
By @sampsakuronen

14. 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!
juuso.parkkinen@reaktor.fi
@ouzor