Mobility Data Analysis

Credits: 
2
Hours: 
20
Area: 
Big Data Mining
Teachers: 
Academic Year: 
2016-2017
Description: 

Il modulo si propone di mostrare le principali tecniche di analisi dei dati spazio-temporali relativi al movimento di persone e veicoli al fine di comprendere la mobilità in un territorio. L'apprendimento sarà sostenuto da numerosi casi di studio sviluppati nel laboratorio SoBigData.eu.

 

Notions: 

Tipologie di dati di mobilità; traiettorie spazio-temporali; routine e profili di mobilità; trajectory patterns e trajectory models.

Technics and tools: 

Le principali tecniche e metodi di analisi presentati includono i seguenti: tecniche di ricostruzione di traiettorie e profili; matrici O/D di domanda della mobilità; trajectory clustering; flock-, swarm- e convoy-patterns; mobile activity recognition. Durante il modulo verrà presentata la piattaforma M-Atlas per l'analisi di traiettorie di oggetti mobili.

Case studies and datasets: 

Verranno presentati casi di studio su: studio della mobilità urbana tramite dati GPS; studio di presenze e flussi intra-città tramite dati di telefonia (ambito Big Data for Official Statistics); traffic planning su scala nazionate tramite dati di telefonia; studi sul trasporto pubblico (performance ed integrazione con carpooling) basati su dati GPS e TPL. Le esercitazioni includeranno l'utilizzo di dataset pubblici di GPS (taxi) e/o tracce da social media (Flickr).

Competences: 

Conoscenza delle principali opportunità, criticità e limitazioni nell'analisi di Big Data di mobilità; conoscenza dei principali metodi di data mining per tali dati; capacità di utilizzo di alcuni strumenti specifici maturata su dataset reali.

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