Preview

Открытое образование

Расширенный поиск

Технология интеллектуального анализа больших данных для исследования пространственно-временных тенденций застройки крупных городов

https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-3-17-26

Полный текст:

Аннотация

Целью данной работы является исследование современных проблем и перспектив решения обработки больших данных, содержащих сведения об объектах недвижимости, а так же возможность практической реализации методики обработки подобных массивов данных путем проектирования и наполнения специальной графической абстракции «метадом» на практическом примере.

Материалы и методы. Исследование включает обзор библиографических источников по проблемам анализа больших данных и применение их в современной области строительства крупных городов. При исследовании была применена методика представления данных в графической форме – абстракции. Математической основой методики является использование многомерных пространств, где измерения – это характеристики отдельных объектов. Применено компьютерное моделирование практической задачи с помощью языка программирования C#. Хранение больших данных выполнено на основе сервера MongoDB. Для визуализации данных применяется Web-интерфейс на основе HTML и CSS.

Результаты. В ходе работы были выделены основные характеристики больших данных, а также описана специфика массивов данных, состоящих из сведений об объектах недвижимости крупного города.

При обработке данных, состоящих из сведений об объектах недвижимости крупного города, возникают определенные сложности. В связи с этим были предложены приёмы эффективного решения поставленной практической задачи обработки и поиска закономерностей в большом массиве данных: абстракция «метадом», агрегатор данных.

Были получены табличные данные по крупному городу путем анализа трех миллионов записей, содержащие более 10 групп данных, при базовом наборе параметров: этаж, этажность, цена, площадь, жилая площадь, кухонная площадь, тип, операция. Был создан кластер на MongoDB на несколько компьютеров, каждый из которых занимался собственным набором данных без сведения промежуточных результатов.

Результаты вычислительного эксперимента показали, что при использовании графической формы (векторной) представления больших данных, сократились расходы и время на интерпретацию данных интеллектуального анализа.

Совмещение методов обработки больших данных и их представления через графическую абстракцию – позволяют получить новые результаты по имеющимся наборам данных.

Заключение. В ходе исследования было выявлено, что представление групп полученных данных в графическом изображении обладает рядом преимуществ над табличным представлением данных (векторное изображение легко масштабировать, возможность сравнения без построения графиков).

Предложенная схема визуализации больших данных путем построения абстрактных векторных изображений является альтернативой традиционным таблицам, позволяя взглянуть иначе на массивы данных и результаты их обработки.

Полученные результаты могут использоваться как в целях первичного изучения технологий обработки больших данных, так и в качестве основы разработки уже реальных приложений в следующих сферах: анализ изменения площадей домов с течением времени, анализ изменения этажности городской застройки, динамика и распределение спроса и предложения и т.д.

Для цитирования:


Мулюкова К.В., Мулюков И.В., Курейчик В.М. Технология интеллектуального анализа больших данных для исследования пространственно-временных тенденций застройки крупных городов. Открытое образование. 2023;27(3):17-26. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-3-17-26

For citation:


Mulyukova K.V., Mulyukov I.V., Kureichik V.M. Big Data Intelligent Analysis Technology for the Study of Spatial and Time Trends in the Development of Large Cities. Open Education. 2023;27(3):17-26. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-3-17-26

Просмотров: 387


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-4243 (Print)
ISSN 2079-5939 (Online)