스피커
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성적 증명서
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| 종린리 _ |
좋아 시작하자. 안녕하세요, 여러분. 2020년 1월부터 2020년 6월까지 미국 공항의 비행 지연에 대한 시계열 데이터 분석 포스터입니다. 우리는 싱가포르 경영 대학의 학생입니다. 저는 린리입니다. |
| 얀 루이윤 |
저는 루이윤입니다. |
| 아이쉬와라 크리슈나 프라사드 |
그리고 저는 Aishwarya Krishna Prasad입니다. 이제 우리 프로젝트의 소개에 빠르게 뛰어 들어 봅시다. 린리에게. |
| 종린리 _ |
고마워, 애쉬. |
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왼쪽에 꺾은선형 차트가 있는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 미국에서 가장 분주한 10대 공항의 연간 여객 수송량을 보여줍니다. |
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in...그래프에서 각 공항의 승객 수가 급격히 감소했음을 알 수 있습니다. 2020년 코로나19 확산에 공항 승객들이 반응을 보였기 때문이다. |
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그리고 우리의 분석을 위해 지연 및 지리적 위치의 특성에서 미국 상위 15% 공항의 지연 유사성을 발견하고자 합니다. |
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시계열, 동적 시간 래핑, 탐색적 데이터 분석. |
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시계열과 DTW는 출발 지연을 기반으로 클러스터 간의 유사성을 찾기 위해 사용됩니다. EDA는 지리 지도를 그리는 데 사용됩니다. 자, 데이터 세트로 돌아가 보겠습니다. |
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감사합니다. 이것은 데이터 세트입니다. |
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실제로 우리 데이터 세트는 미국 교통부와 |
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왼쪽의 데이터 준비, 이것이 우리의 데이터 준비 과정입니다. 먼저 csv 파일을 JMP Pro 16.0으로 가져왔습니다. |
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그런 다음 분석에 실제로 유용하지 않은 열과 값을 제거합니다. |
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그런 다음 데이터 변환을 위해 여러 도시의 공항에 대한 데이터를 요약한 다음 필터링합니다. |
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상위 54개 공항은 각 공항의 총 전투 횟수를 기준으로 지연 비율을 계산합니다. |
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데이터 준비 후 이 파일을 SAS 형식으로 저장하고 추가 분석을 위해 SAS 형식을 SAS Enterprise Miner 40.1로 가져옵니다. |
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즉, DTW 분석 및 시계열 분석입니다. DTW 프로세스 후 JMP Pro 16.0은 다른 클러스터의 특이점을 찾고 지리적 맵을 그리는 방식으로 다시 사용되었습니다. |
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그리고 이것은 데이터 세트에 대한 소개입니다. 파트너가 분석에 대해 더 많이 소개하는 것을 환영합니다. |
| 아이쉬와라 크리슈나 프라사드 |
고마워요, 린리. 이제 시계열 및 클러스터 분석에 대해 알아보겠습니다. 그래서 SAS Enterprise Miner를 사용하여 시계열 및 클러스터 분석을 수행했습니다. |
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따라서 이 그래프는 SAS Enterprise Miner의 DTW 노드를 사용하여 얻은 출력 중 하나입니다. 따라서 X축에는 2020년 1월부터 6월까지... 2020년 7월까지의 달이 포함되어 있음을 알 수 있습니다. |
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그리고 y축에서 데이터 세트에 포함된 항공편의 지연 비율이 있음을 관찰할 수 있습니다. |
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이제 우리는 2월 초와 6월 말에 급격한 급증이 있음을 알 수 있습니다. 이는 미국의 휴가 기간과 밀접한 상관 관계가 있는 것으로 보입니다. |
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그러나 일반적으로 이 두 스파이크...큰 스파이크 외에 일반적으로 비행 지연 횟수도 꾸준히 감소하는 것을 볼 수 있습니다. |
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그런 다음 계층적 클러스터링을 기반으로 한 시계열 클러스터링을 수행했으며 SAS를 사용하여 여기에서 동일한 성상도를 관찰할 수 있습니다. 그리고 우리는 그것을 선택했습니다... 우리는 클러스터의 수(7)가 분석을 위한 가장 최적의 클러스터 수라고 느꼈습니다. |
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이제 SAS Enterprise Miner의 TS 유사성 노드를 사용하여 형성되는 클러스터입니다. |
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Cluster1의 인스턴스입니다. 따라서 이 Cluster1에는 대부분 미국 국제공항이 포함됩니다. |
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이 공항들 중 일부는 덴버 국제공항, 캔자스시티 국제공항, 워싱턴 국제공항, |
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몇가지 말하자면. 보시다시피 이 공항의 지연은 꽤 큽니다. 이것은 관광객들이 자주 찾는 도시에 있기 때문입니다. |
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따라서 유사하게 나머지 클러스터는 비행에서 경험하는 지연의 유사한 동작에 의해 형성됩니다. |
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이제 이전 단계에서 생성된 클러스터가 JMP Pro에 공급되고 Graph Builder 기능을 사용하여 |
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우리는 이 그래프를 만들 수 있었습니다. 따라서 이 그래프에는 각 클러스터의 지연 원인이 포함됩니다. 여기에서 우리는 분명히 볼 수 있습니다. |
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지연의 원인은 각 클러스터에서 더 두드러집니다. 예를 들어 Cluster1에서 볼 수 있듯이 |
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지연 항공기 지연, 즉 이전 비행에서 현재 비행으로의 지연이 나머지 비행에 비해 더 두드러집니다. 그리고 나머지 클러스터에 대해서도 동일한 대기열이 따릅니다. |
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하지만 이 클러스터를 본다면 맞습니다. SAS의 이 시각화는 매우 직관적이지만 |
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우리는 많은 수의 포인트 또는 우리의 경우 더 많은 수의 공항이 있는 데이터 세트의 경우 분석하기가 상당히 어려울 것이라고 느꼈습니다. 그래서 저는 동료 Ruiyun에게 클러스터 분석을 위한 다른 접근 방식을 제시하도록 요청하고 있습니다. 당신에게, Ruiyun. |
| 얀 루이윤 |
좋습니다. 지리적 위치는 우리가 집중한 또 다른 부분입니다. 클러스터는 SAS에서 형성된 다음 JMP Pro 16.0의 Graph Builder 기능을 사용하여 이 맵을 생성했습니다. |
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클러스터별로 다른 공항이 있는 위치를 표시합니다. 분명히 미국 서부 및 중부 공항은 클러스터 1 및 클러스터 3에만 포함됩니다. |
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그리고 이 두 클러스터는 클러스터가 특정 지역에 분산되어 있지 않음을 보여줍니다. |
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클러스터 2, 클러스터 4, 클러스터 5 및 클러스터 6은 특정 지역의 공항 집합을 보여줍니다. |
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클러스터 2의 공항은 주로 미국 동부에 집중되어 있는 반면 클러스터 5와 6은 일부 지역의 공항을 포함할 가능성이 더 큽니다. |
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텍사스, 애리조나, 메릴랜드, 하와이의 가장 큰 도시인 휴스턴, 피닉스, 볼티모어, 호놀룰루와 같은 관광 명소. |
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더욱이 피닉스 스카이 하버 국제공항은 국영 항공사와 사우스웨스트 항공사의 중추입니다. 그건 |
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미국 남서부의 주요 교통 허브 중 하나입니다. 또한 클러스터 7은 푸에르토리코에서 산 후안 공항이라는 하나의 공항만 있기 때문에 특별한 경우입니다. |
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우리는 특별한 지리적 위치 때문에 San Juan 공항에서 출발하는 모든 항공편이 이동 거리가 멀다고 추측했습니다. |
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그리고 그것이 지리학적 분석에 관한 것입니다. 이제 제 파트너 Aishwarya가 결론을 내릴 것입니다. |
| 아이쉬와라 크리슈나 프라사드 |
그래서 결론적으로 여기에서는 SAS Enterprise Miner의 DTW 노드 사용 용이성과 JMP Pro 16.0의 정교한 시각화 및 사전 처리 기술을 활용하여 비행 데이터에 대한 시계열 분석을 수행하려고 했습니다. |
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그래서 우리는 54개 공항에 대해 동적 시간 클러스터링을 수행했습니다. 그리고 이 공항들은 2020년 1월과 6월의 지연 패턴을 기반으로 7개의 클러스터로 구성되었습니다. |
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우리는 항공모함 지연이 대부분의 클러스터에서 지연의 주요 원인인 반면 늦은 항공기 지연은 대부분의 클러스터에서 지연의 주요 원인으로 크게 뒤처지지 않는다는 것을 관찰했습니다. |
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향후 작업의 일부로 이 분석을 더욱 개선하고 지연과 항공편 취소율 간의 상관 관계를 논의하기 위해 COVID 데이터 포인트를 포함할 수 있습니다. |
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들어주셔서 감사합니다. 프레젠테이션이 마음에 드셨기를 바랍니다. |
