HTML

Miről szólunk?

Ez a blog az adattudomány világába kínál bepillantást. Célunk, hogy az adatbányászat módszereit, eszközeit közérthetően bemutatva elősegítsük, hogy nem szakmabeliek – üzletemberek, magánszemélyek – is megértsék, milyen lehetőséget rejtenek számukra digitális adataik, és hogyan lehet a bennük rejtőző információkat értelmezni, hatékonyan kihasználni. Adatra fel! Kapcsolat: adattudomany at gmail dot com

Friss topikok

Adatbányászat, statisztika, webanalitika, big data

2014.06.06. 09:17 DataMiner

Mindennapi adatelemzés: hogyan használjuk a fürdőszobánkat?

Címkék: Google Analytics adatbányászat a gyakorlatban adattudomány példák Hardver

Az adattudomány módszereit jellemzően nagy adattömegek üzleti célú elemzésére használjuk (blogunk is jobbára ilyen alkalmazásokat tart szem előtt). De ez nem jelenti azt, hogy kizárólag a fentiekre való az adatbányászat: nem is gondolnád, mennyi hétköznapi helyzetben produkálhat tanulságos eredményeket, ha rögzíted, összegyűjtjöd és kiértékeled a körülötted zajló "történéseket". Az alábbiakban egy ilyen banális és mégis érdekes példát osztunk meg: hogyan elemezzük fürdőszoba-használatunkat!

Minden háztartásban a fürdőszoba az egyik leggyakrabban használt helyiség: időről időre minden családtag felkeresi hosszabb-rövidebb időre. Elgondolkodtál már azon, mi lenne, ha pontos áttekintéssel rendelkeznél arról, mikor, milyen gyakorisággal, mennyi ideig foglalt? Nem is olyan nehéz ezt megvalósítani: ma már könnyen elérhetőek azok a szoftverek és hardverek is, amelyeket felhasználhatsz hozzá.

1. Az adatgyűjtés szoftvere: Google Analytics

A Google Analytics eszközt alighanem sokan ismerik, minden valamire való weboldal-tulajdonos használja honlapja forgalmának elemzésére: információt kapunk jóvoltából arra vonatkozóan, honnan, mikor, kik, hányszor, mit tekintettek meg a weboldalon (és még számtalan más dolgot is természetesen).

Kevéssé ismert azonban, hogy az alkalmazás 2012 óta nem csak weboldalak forgalmáról képes adatokat gyűjteni, hanem bármilyen más digitális eszközől (ezért is nevezték át Universal Analytics-re), amelyek az ún. Measurement Protocol szabályai szerint rögzítik és küldik el számára az adataikat. Ez a képesség egészen különleges lehetőségeket teremt az offline világ történéseinek analízisére – ahogy ezt a fürdőszobás példában is megmutatjuk.

2. Hardver: Raspberry Pi 

Természetesen a fentiekkel semmire nem megyünk, ha valahogy nem tudjuk megoldani az ajtónyitás és -csukás fizikai érzékelését. Erre a célra egy egyszerű mágneses szenzort is alkalmazhatunk, amit az ajtóra szerelünk, mint mondjuk ez:magneses-erzekelo-2.png

Annak érdekében, hogy a szenzor jeleit digitális jelekké alakítsuk, kell még egy számítógép is. Például a 40 dollárért beszerezhető, bankkártyaméretű Raspberry Pi), amit némi elektromérnöki ismeretekkel (vagy egy ismerőssel, aki rendelkezik velük), öt perc alatt összebarkácsolhatunk az érzékelővel. Ez így néz ki:

raspberry-pi-model-b.jpg

A Raspberry Pi (ahogy minden más hasonló minikompjúter) természetesen programozható, méghozzá Python nyelven; így egyszerűen megoldható, hogy a Measurement Protocol előírásai szerint továbbítsa adatait a Google Analytics számára. Ha élesedik a rendszer, akkor máris nézhetjük, hogyan jelenik meg az Universal Analytics felületén a valós idejű ajtóhasználatunk:

google-analytics-valos-ido.pngAz hardverrel és programozással kapcsolatos részletekbe nem akarunk elmélyedni, a mi szempontunkból a lényeg annyi, hogy egy ilyen rendszer olcsón, egyszerűen kiépíthető, és egy mindennapi adatelemzés alapjául szolgálhat.

Mire jó az ilyen adatgyűjtés?

Ha kiépítünk egy fenti rendszert, annak számos haszna lehet – de éppen ezeknek az előnyöknek a felismerése, megfogalmazása kihívás az adattudomány szempontjából. Ne feledjük, hogy az adatbányászatnak akkor van értelme, ha valamilyen új felismerés és cselekvés következik belőle. Választ kaphatunk egyebek mellett a következő kérdésekre:

  • Mely napszakokban használjuk leginkább a fürdőszobát?
  • Milyen időtartamra szoktuk igénybe venni? Ha inkább rövidebb, néhány perces időtartamra, akkor például felesleges energiatakarékos kompakt izzókat venni oda, mert azok a tartós üzemeltetést kedvelik inkább, és amúgy sem spórolunk velük sokat
  • Hajlamos-e valaki maga után felkapcsolva hagyni a világítást, amikor elhagyja a mosdót?
  • Nyitva marad-e általában az ajtó használat után? Ez befolyásolhatja mondjuk fűtési szokásainkat (ha igen, akkor felesleges felfűteni a fürdőszobát).

Mire lehetne még ezt a szenzoros rendszert használni a fürdőszobán túl, mondjuk fotocellás vagy hőérzékelős komponensekkel kiegészítve? Például:

  • Céges raktárhelyiség forgalmának elemzésére;
  • Társasházi teremgarázs ellenőrzésére;
  • Bármilyen ingatlan energetikai racionalizálására;
  • Biztonsági megfigyelésekre

És még sok más (ötleteket várunk a kommentekben).

Ha bővebben érdekel egy ilyen rendszer megvalósítása, vagy többet szeretnél megtudni a technikáról, írj nekünk.

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

https://adattudomany.blog.hu/api/trackback/id/tr846262484

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.