{ "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1", "title": "Таня Мисютина, заметки с тегом: нарушения", "home_page_url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/narusheniya\/", "feed_url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/narusheniya\/json\/", "icon": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/user\/userpic@2x.jpg", "author": { "name": "Таня Мисютина: mail@infotanka.ru", "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/", "avatar": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/user\/userpic@2x.jpg" }, "items": [ { "id": "243", "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/vopros-otvet-minibus\/", "title": "Вопрос-ответ: качество работы маршруток", "content_html": "

Спрашивает Евгений Макаров из Baseride Technologies<\/a>:<\/p>\n

Мы собираем данные о работе маршрутных такси в Нижнем Новгороде для центральной диспетчерской, которая контролирует качество перевозок. На каждой машине установлен GPS-передатчик, который передаёт данные в «Клаудбас». На основании данных формируются ежедневные и ежемесячные отчёты о выполненной работе и нарушениях.<\/p>\n

Нужно визуализировать два ключевых параметра: отклонение от расписания движения по остановкам маршрута и превышение скорости. Правда, в условиях пробок точное время отправления практически никогда не выдерживается, и маршрутчикам сказано контролировать интервал и число автобусов на маршруте.<\/p>\n

Как наглядно отобразить эту информацию?<\/p>\n<\/div>

Часто подобные задачи решают так: данные складывают в таблицы, а ключевые параметры (среднее отклонение, количество нарушений) рассчитывают и выводят на дашборд<\/i>. На виду оказываются оторванные от реальных данных, «средние по больнице» показатели, а на поиски проблем и их возможных причин пользователи системы отправляются в громоздкие, неприспособленные для этого таблицы.<\/p>\n

Попробуем решить задачу иначе: от частного (одного рейса) к общему (ежедневным и ежемесячным отчётам). Как наглядно показать отклонения и превышения маршрутки за один рейс? Расположим остановки по горизонтали, сохранив пропорциональность растояний между ними. Отклонения от расписания при посещении конкретной остановки покажем кругом, площадь которого пропорциональна опозданию\/опережению в минутах. Участки превышения скорости закрасим красным цветом: чем больше превышение, тем краснее участок.<\/p>\n

Рейсы без нарушений или с небольшими нарушениями выглядят нейтрально:<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Конкретные опоздания и превышения показаны при наведении:<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Чтобы картина была нагляднее, оживим её временным слайдером.<\/p>\n

<\/p>\n

Чем «краснее» рейс, тем больше нарушений и тем они серьёзнее:<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n
\n\"\"\n<\/div>\n

Масштаб кружков выбран таким образом, чтобы их радиус не превышал оптимальный для чтения диаграммы максимум.<\/p>\n

Во-первых, такие рейсы легко сравнивать между собой. Например, можно одним взглядом окинуть все утренние рейсы, расположив их друг под другом (слева — время старта):<\/p>\n


\nЖивой прототип: http:\/\/minibus.datalaboratory.ru\/onebyone\/<\/a><\/b><\/span><\/p>\n

Во-вторых, рейсы можно складывать между собой. Та же картина дня может быть свёрнута в одну линию с суммарным опозданиям по остановкам и суммарными (полупрозрачными) нарушениями на участках:<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Последние четыре остановки сильнее других страдают от нарушений расписания, а скорость превышают чаще всего в начале и на длинном перегоне в конце маршрута. Благодаря интерактивности видно, как маршрутки, стартовавшие в разное время дня, распределяются по маршруту: кто и где отстаёт и, наоборот, опережает общую массу.<\/p>\n

Дополним картину средними показателями, над каждой остановкой подпишем средний интервал ожидания:<\/p>\n

\n\n\"\"\n<\/a><\/div>\n

Живой прототип: https:\/\/minibus.datalaboratory.ru\/all\/<\/a><\/b><\/span><\/p>\n

Плюс такого подхода в том, что можно наглядно показать любой срез по рейсам: за определённую дату или время дня, для конкретного водителя, по определённым нарушениям, — а также сравнивать эти срезы между собой. Так можно показать все городские маршруты со статистикой за любой временной период на одном экране. При этом будет видна общая картина и каждый конкретный рейс в удобной для дальнейшего исследования форме.<\/p>\n

Мы в Лаборатории данных создаём наглядные системы мониторинга для траспортных компаний и городских служб. Пишите: data@datalaboratory.ru<\/a><\/p>\n

Присылайте вопросы о визуализации данных на почту: data@datalaboratory.ru<\/a>, ответы публикуются по понедельникам. При участии Кирилла Беляева и Сергея Долинина.<\/p>\n", "date_published": "2015-04-28T10:24:40+03:00", "date_modified": "2020-03-03T21:57:27+03:00", "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-1@2x.png", "_date_published_rfc2822": "Tue, 28 Apr 2015 10:24:40 +0300", "_rss_guid_is_permalink": "true", "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/vopros-otvet-minibus\/", "_e2_data": { "is_favourite": false, "links_required": [], "og_images": [ "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-1@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-1b@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-2@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-3@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-many@2x.gif", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/minibus-6-qa@2x.png" ] } } ], "_e2_version": 3239, "_e2_ua_string": "E2 (v3239; Aegea)" }