Az adatvizualizációs eszközök használata nagy méretű adatállományok esetén (térképi megjelenítés)

Tóth Boglárka (2021) Az adatvizualizációs eszközök használata nagy méretű adatállományok esetén (térképi megjelenítés). Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Az adatvizualizációs eszközök használata nagy méretű adatállományok esetén (térképi megjelenítés).pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (3MB)
	PDF BA_O_Tóth_Boglárka.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (175kB)

Absztrakt (kivonat)

A mai világban rengeteg adat áll a rendelkezésünkre, aminek feldolgozása sok erőforrást és szakértelmet igényel. Az adatok elemzését segítő üzleti intelligencia a 21. században egyre nagyobb teret hódít. Miután az adatok a birtokunkban vannak, adattisztítási és adatkezelési folyamatokat kell elvégezni rajtuk, hogy feldolgozható, ábrázolható legyen. Ritka az az eset, hogy az adatainkkal semmilyen adattisztítási vagy adatkezelési feladatot nem kell elvégezni. Különböző hibák esetén más-más módszert alkalmazhatunk. A módszerek kiválasztásánál törekednünk kell arra, hogy a megfelelő eljárást alkalmazzuk. Az eljárásokat különböző környezetben tudjuk véghez vinni (például SQL vagy Python segítségével). Sok esetben a hibák kezelésének módja attól függ, hogy milyen adataink vannak és ezek alapján tudhatjuk, hogy mit érdemes csinálni a hiányzó adatokkal. Dolgozatomban bemutatom, hogy az egyes hibákat hogyan lehet kezelni. Ezt követően, amikor az adatainkat már előkészítettem az elemzésre, két adatvizualizációs programot mutatok be. Három különböző adatállományt vizsgálok meg, és elemzem őket. Bemutatom, hogy az általam választott két adatvizualizációs szoftver, a Tableau Desktop és a Power BI Desktop segítségével milyen ábrákat lehet létrehozni. Elméleti bemutatásukat követően a gyakorlati alkalmazásra helyezem a hangsúlyt. Célom ezzel, hogy bemutassam, hogy milyen paraméterezéseket, beállításokat hajtottam végre, ahhoz, hogy az ábránk elkészüljön, és milyen következtetést tudunk leszűrni. Első adatállományom a légiforgalom adatait tartalmazza, amivel azt szeretném szemléltetni, hogy egyszerű térképábrázoláson kívül, milyen egyéb látványos térképet lehet létrehozni, mind a Tableau Desktoppal, mind a Power BI Desktoppal. Következő adatállományom a koronavírus adatait tartalmazza. A két program használatát követően a következőkre jutottam: • Az elemzés során kiderült, hogy azok az országok Európában, ahol a legtöbben laknak, illetve ahol a népsűrűség magas, élen szerepelnek az egymillió főre eső halálozási számban. Ilyen ország például Spanyolország vagy Olaszország. • Júliusra a világon a legtöbb aktív fertőzöttet Amerikában azonosítottak. • A vírus európai berobbanását követően, 2020. márciusában Nagy-Britanniában regisztrálták a legtöbb fertőzöttet. A harmadik adatállomány, amit ábrázoltam a Tableau Desktop és Power BI segítségével, az elektromos autókról szól. Az ábrázolás részletes menetét követően a következő következtetésekre jutottam: • Általánosságban elmondható, hogy a plug-in-hibrid típusú elektromos autók többsége Európa legfejlettebb országaiban (például Dánia, Norvégia, Finnország) található. Ez köszönhető annak, hogy ezekben az országokban magasabbak a fizetések, az életszínvonal magas, és a környezettudatosság az ott élő emberek mindennapjaiban jelen van. • 2019-ben az elektromos autók többsége hibrid típusú volt. Feltételezhetően azért, mert a hibrid meghajtású autók ára a tisztán elektromos és a plug-in-hibridhez képest alacsonyabb volt. Másik indok lehet, hogy a hibrid autók hatótávolsága nagyobb, mint az előbb említett másik kettőé. Ezért akik hosszabb utat terveznek megtenni, célszerű hibrid autót választaniuk. Az elemzések végén kiderült, hogy a számomra egyszerűbben használható program a Tableau Desktop, míg a Power BI egyes bővítményeiben hiányosságokat fedeztem fel Magyarország tekintetében. Elmondható, hogy az adatvizualizációnak nagy szerepe lesz a jövőre tekintve. Még több adat keletkezésével, azok feldolgozásához az adatvizualizáció elengedhetetlen lesz. A Gartner kutató- és tanácsadó cég 2025-re azt jósolja, hogy az adatok feldolgozásának legelterjedtebb módja lesz az adatvizualizáció. A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) segítségével egy új szintre lehet emelni az adatok vizuális megjelenítését

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatelemzés, ábrázolás, big data, térkép, üzleti intelligencia
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2022. Okt. 03. 08:39
Utolsó módosítás:	2022. Okt. 03. 08:39

Actions (login required)

Tétel nézet