Altoparlante
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Trascrizione
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| ZHONG, LINLI _ |
Ok, iniziamo. Ciao a tutti. Questo è il poster dell'analisi dei dati delle serie temporali sul ritardo dei voli negli aeroporti statunitensi da gennaio 2020 a giugno 2020. Siamo studenti della Singapore Management University. Sono Linli. |
| YAN Ruiyun |
Sono Ruiyun. |
| Aishwarya KRISHNA PRASAD |
E io sono Aishwarya Krishna Prasad. Ora tuffiamoci velocemente nell'introduzione del nostro progetto. A te Linli. |
| ZHONG, LINLI _ |
Grazie, Ash. |
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Nella parte sinistra, possiamo vedere che c'è un grafico a linee. Questo mostra il traffico passeggeri annuale nei primi 10 aeroporti statunitensi più trafficati e... |
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in nel...dal grafico, possiamo vedere che il numero dei passeggeri in ogni aeroporto ha subito un forte calo. Questo perché i passeggeri negli aeroporti hanno mostrato la risposta alla diffusione del COVID-19 nel 2020. |
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E per la nostra analisi, vorremmo scoprire la somiglianza del ritardo del 15% dei principali aeroporti in America dalle caratteristiche del ritardo e dalla posizione geografica. |
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serie temporali, time wrapping dinamico, analisi esplorativa dei dati. |
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Le serie temporali e DTW vengono utilizzate per scoprire le somiglianze tra i cluster, in base ai ritardi di partenza. EDA viene utilizzato per disegnare la mappa geografica. Ok, torniamo al set di dati. |
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Grazie, questo è il set di dati. |
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In realtà, il nostro set di dati proviene dal Dipartimento dei trasporti degli Stati Uniti e dal nostro |
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preparazione dei dati sul lato sinistro, questo è il processo di preparazione dei nostri dati. Per prima cosa abbiamo importato il file csv in JMP Pro 16.0. |
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E poi rimuoviamo le colonne e i valori che non sono realmente utili per la nostra analisi. |
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E dopo, per la trasformazione dei dati, riassumiamo i dati per gli aeroporti di diverse città, quindi filtriamo i |
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top 54 aeroporti, che si basa sul numero totale dei combattimenti in ciascun aeroporto e calcola il tasso di ritardo. |
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E dopo la preparazione dei dati, salviamo questo file come formato SAS e importiamo il formato SAS in SAS Enterprise Miner 40.1 per la nostra ulteriore analisi, |
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vale a dire l'analisi DTW e l'analisi delle serie temporali. Dopo il processo DTW, JMP Pro 16.0 è stato utilizzato nuovamente scoprendo la singolarità di diversi cluster e disegnando mappe geografiche. |
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E questa è l'introduzione per il set di dati. Diamo il benvenuto al mio partner per introdurre ulteriori informazioni sulla nostra analisi. |
| Aishwarya KRISHNA PRASAD |
Grazie, Linli. Ora tuffiamoci nelle serie temporali e nell'analisi dei cluster. Quindi abbiamo eseguito le serie temporali e l'analisi dei cluster utilizzando SAS Enterprise Miner. |
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Quindi questo grafico è uno degli output che abbiamo ottenuto utilizzando i nodi DTW in SAS Enterprise Miner. Quindi nell'asse X, puoi vedere che, sai, contiene i mesi da gennaio 2020 a giugno... a luglio 2020. |
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E nell'asse y, possiamo osservare che c'è una percentuale di ritardi nei voli che abbiamo incluso nel nostro set di dati. |
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Ora possiamo vedere che c'è un forte picco all'inizio di febbraio e alla fine di giugno, che sembra essere fortemente correlato con i periodi di vacanza degli Stati Uniti. |
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Ma, in generale, oltre a questi due picchi... maggiori picchi, possiamo anche vedere una diminuzione costante del numero di ritardi dei voli in generale. |
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Abbiamo quindi eseguito un clustering di serie temporali basato sul clustering gerarchico e il grafico della costellazione dello stesso può essere osservato qui, utilizzando SAS. E abbiamo scelto questo... abbiamo ritenuto che il numero di cluster (7) sia il numero ottimale di cluster per la nostra analisi. |
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Ora, questi sono i cluster che si formano utilizzando il nodo di similarità TS di SAS Enterprise Miner, quindi diamo solo un... veloce |
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l'istanza di Cluster1. Quindi, in questo Cluster1, contiene principalmente gli aeroporti internazionali negli Stati Uniti. |
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Quindi alcuni di questi aeroporti sono l'aeroporto internazionale di Denver, l'aeroporto internazionale di Kansas City, l'aeroporto internazionale di Washington, |
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solo per citarne alcuni. Quindi il ritardo in questi aeroporti è piuttosto grande, come puoi vedere, e questo può essere attribuito, sai, perché si trova nella città frequentata dai turisti. |
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Allo stesso modo, i restanti cluster sono formati da questo comportamento simile dei ritardi che si verificano nei voli. |
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Ora i cluster generati nel passaggio precedente sono stati inseriti in JMP Pro e, utilizzando la funzionalità Graph Builder, |
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siamo stati in grado di costruire questi grafici. Quindi questo grafico contiene le cause dei ritardi in ciascuno dei cluster. Quindi qui dentro, possiamo vedere chiaramente |
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quali cause di ritardo sono più evidenti in ciascun cluster. Quindi, ad esempio, come puoi vedere per Cluster1, |
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il ritardo dell'aeromobile, ovvero il ritardo causato dal volo precedente al volo attuale è più evidente rispetto al resto. E la stessa coda segue per il resto dei cluster. |
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Ma se vedi questo cluster, giusto, quindi sebbene questa visualizzazione in SAS sia piuttosto intuitiva, |
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ci siamo sentiti come per un... per un set di dati con un gran numero di punti, o più numero di aeroporti nel nostro caso, sarebbe abbastanza difficile da analizzare. Quindi sto solo invitando il mio pari Ruiyun a presentare un altro approccio per analizzare i cluster. A te, Ruiyun. |
| YAN Ruiyun |
Ok, la posizione geografica è un'altra parte su cui ci siamo concentrati. I cluster sono stati formati in SAS, quindi abbiamo utilizzato la funzione Graph Builder in JMP Pro 16.0 per generare questa mappa per |
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mostra dove si trovano i diversi aeroporti per cluster. Ovviamente gli aeroporti degli Stati Uniti occidentali e medi sono inclusi solo nel Cluster 1 e nel Cluster 3. |
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E questi due cluster mostrano che il cluster non è distribuito in una regione specifica. |
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Cluster 2, Cluster 4, Cluster 5 e Cluster 6 dimostrano un'aggregazione di aeroporti con una regione specifica. |
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Gli aeroporti del Cluster 2 sono concentrati principalmente nella parte orientale degli Stati Uniti, mentre è più probabile che i Cluster 5 e 6 contengano gli aeroporti di alcuni |
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attrazioni turistiche, come Houston, Phoenix, Baltimora e Honolulu, che sono le più grandi città del Texas, dell'Arizona, del Maryland e delle Hawaii. |
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Ancora più preciso, l'aeroporto internazionale di Phoenix Sky Harbor è la spina dorsale delle compagnie aeree nazionali e delle compagnie aeree del sud-ovest. Quello è |
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uno dei principali snodi di trasporto nel sud-ovest dell'America. Inoltre Cluster 7 è un caso particolare, in quanto ha un solo aeroporto, l'aeroporto di San Juan da Porto Rico. |
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Abbiamo ipotizzato che a causa della particolare posizione geografica, qualsiasi volo in partenza dall'aeroporto di San Juan ha una lunga distanza da percorrere. |
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E questo è tutto sull'analisi geografica e ora il mio partner Aishwarya ci darà una conclusione. |
| Aishwarya KRISHNA PRASAD |
Quindi, in conclusione, abbiamo provato a sfruttare la facilità d'uso dei nodi DTW in SAS Enterprise Miner e anche le sofisticate tecniche di visualizzazione e pre-elaborazione in JMP Pro 16.0 per eseguire la nostra analisi delle serie temporali per i nostri dati di volo. |
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Quindi abbiamo eseguito il clustering temporale dinamico per 54 aeroporti. E questi aeroporti sono stati formati in sette cluster, in base ai modelli di ritardo durante gennaio e giugno 2020. |
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Abbiamo osservato che il ritardo del vettore è principalmente il motivo principale del ritardo in ciascun cluster, mentre il ritardo dell'aeromobile non è molto indietro rispetto all'essere una delle principali cause di ritardo nella maggior parte dei cluster. |
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Come parte del lavoro futuro, si possono includere i punti dati COVID per migliorare ulteriormente questa analisi e anche discutere la correlazione tra il ritardo e il tasso di cancellazione dei voli. |
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Grazie mille per averci ascoltato. Spero che la nostra presentazione ti sia piaciuta. |
