Automatické analýzy big data v projektu sdílených vozidel Uniqway
Automated big data analysis for carsharing project Uniqway
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Lukáš Litvan
Vedoucí práce
Jirovský Václav
Oponent práce
Dedecius Kamil
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
V současné době se stává populární služba sdílených vozidel. Vzniká spousta nových projektů, které tuto službu zprostředkovávají. Jedním z těchto projektů je i studentský projekt Uniqway, který cílí na studenty a zaměstnance vysokých škol. Při provozu se zaznamenávají nejrůznější data o jednotlivých výpůjčkách a uživatelích. Tato práce se především věnuje analýze sbíraných dat, s pomocí kterých jsou určeny modely skupin tras a uživatelů. Využity jsou různé analytické přístupy a metody strojového učení. Výsledky provedené analýzy se dají využít při řízení projektu a pro simulaci provozu této služby. V práci je také navrhnut postup, jak odhadovat dostupnost vozidel v jednotlivých zónách. Today, the carsharing service is becoming more and more popular. There are a lot of new projects that provide this type of service. One of these projects is Uniqway which was created and is run by students. It targets other students and university staff. During operation, various data about rides and users are collected. In this thesis, the collected data are analyzed. Based on the analysis, models of route and user groups are determined using various analytical approaches and machine learning methods. The results of the analysis can be used in project management and simulation of the service. The work also proposes a method for estimating the availability of vehicles in individual zones.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18105 [244]