<img height="1" width="1" src="https://www.facebook.com/tr?id=265304077513229&amp;ev=PageView &amp;noscript=1">

Blogi

Analytiikka 15.03.2017

Dataa visualisoimalla paikkatietoanalytiikkaa liikenneonnettomuuksista

Kaikki meistä liikkuu lähes päivittäin paikasta A paikkaan B. Liikkuaksemme haluttuun määränpäähän kuljemme joko jalan, pyörällä, autolla, julkisella liikenteellä tai edellisten yhdistelmillä. Viime vuosina lehtien palstat ovat kuitenkin täyttyneet ikävistä uutisista liikenteessä sattuneista onnettomuuksista ja kuolonkolareista.

Liikennemäärät ovat Suomessa kasvaneet viimeisten vuosikymmenten aikana, mutta sattuuko onnettomuuksia enemmän kuin ennen? Entä missä onnettomuuksia tapahtuu?

Minkälaisissa olosuhteissa onnettomuuksia tapahtuu? Korreloiko onnettomuustyypit maantieteellisen sijainnin, vuorokaudenajan, vuodenajan tai liikennemäärien perusteella?

Suomalaiset tunnetusti tilastoivat kaiken, tämä pätee myös liikenneonnettomuuksiin. Liikennevirasto kerää vuosittain dataa sattuneista onnettomuuksista ja jakaa sen avoimena tietoaineistona. Aineisto on vapaasti saatavilla esimerkiksi täältä: https://www.avoindata.fi/data/fi/dataset/tieliikenneonnettomuudet

Avoin data valjastetaan hyötykäyttöön erilaisin analyysi- ja visualisointityökaluin, jolloin hahmotetaan ilmiöiden kokonaisuuksia kuitenkin unohtamatta syvempää porautumista informaatioon. Liikenneonnettomuuksien analysoimiseen hyödynsin Alteryx-ohjelmistoa datan muokkaukseen, yhdistämiseen sekä paikkatietomenetelmiin ja lopullisen datan visualisoin Qlik Sense –analytiikkatyökalulla. Lopputuloksena sain näppärän työkalun liikenneonnettomuuksien analysoimiseen. Alla kuvakaappaus sovelluksen karttapinnasta, jossa visualisoidaan peuraonnettomuuksien sijaintitiheyttä Uudellamaalla vuonna 2015.

Kuvakaappaus sovelluksen karttapinnasta, jossa visualisoidaan peuraonnettomuuksien sijaintitiheyttä Uudellamaalla

 

Ratkaisu mahdollistaa liikenneonnettomuuksien analysoimisen ja vastaa muun muassa kysymyksiin kuten

  • Ovatko liikenneonnettomuuksien lukumäärät kasvaneet viime vuosina?
  • Montako kuolemaan johtanutta onnettomuutta on sattunut liikenteessä vuosina 2010-2015? Entä moniko onnettomuus johti loukkaantumiseen? Onko näiden lukumäärissä havaittavissa muutosta vuosien mittaan?
  • Minkä tyyppisiä onnettomuuksia sattui 2010-2015? Mitkä ovat yleisimmät onnettomuustyypit?
  • Mihin vuorokauden aikaan onnettomuuksia sattuu eniten?
  • Missä onnettomuuksia sattuu? Sattuuko joissain paikoissa keskimäärin enemmän onnettomuuksia?

Entä miten toteutin tämän tapaisen analytiikkaratkaisun? Aluksi ajoin liikeonnettomuustilastot ja Suomen hallintorajat (maakunta- ja kuntarajat) Alteryxiin, jossa poistin turhaksi kokemani informaation, muunsin alkuperäiset tasokoordinaatit web-karttoihin soveltuviksi WGS84-koordinaatteihin sekä yhdistin onnettomuuskoordinaatit maakuntiin, kuntiin sekä itse luomaani ruudukkoaineistoon. Tietoaineisto itsessään on varsin laaja, sisältäen huiman määrän ominaisuustietoja tapahtuneista onnettomuuksista. Tässä esimerkissä halusin kuitenkin pysyä hyvin ylätason analytiikassa, joten säilytin vain tiedot onnettomuustyypeistä, vakavuudesta (ei henkilövahinkoja / loukkaantumiseen johtaneet onnettomuudet / kuolemaan johtaneet onnettomuudet), päivämäärät sekä perustietoa säätilasta. Alteryxistä saadun datasetin toin sellaisenaan Qlik Senseen, jossa tilastoaineisto visualisoidaan. Qlik Sensessä datan visualisointi on helppoa peruskäyttäjälle Drag-and-Drop työkalujen puolesta. Qlik Sense sisältää perustyökalut myös paikkatietoanalytiikkaan, mutta halusin samalla testata Qlikin uutta Idevio Maps –työkalua monipuolisempien paikkatietovisualisointien luomiseen.

Tsekkaa videoblogista, miten ratkaisu toimii ja minkälaisiin kysymyksiin ratkaisu vastaa näinkin vähällä työmäärällä!

 

Lataa opas: Liiketoimintatieto ja paikkatieto