Erweiterte Analytik mit PySpark

Kapitel 7. Geografische und zeitliche Datenanalysevon Taxifahrdaten

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Geodaten sind Daten, die in irgendeiner Form mit Standortinformationen versehen sind. Solche Daten werden derzeit jeden Tag in großem Umfang von Milliarden von Quellen wie Mobiltelefonen und Sensoren erzeugt. Daten über die Bewegung von Menschen und Maschinen sowie aus der Fernerkundung sind für unsere Wirtschaft und unser allgemeines Wohlbefinden von großer Bedeutung. Die Geodatenanalyse kann uns die Werkzeuge und Methoden an die Hand geben, die wir brauchen, um all diese Daten sinnvoll zu nutzen und sie zur Lösung unserer Probleme einzusetzen.

Die Ökosysteme PySpark und PyData haben sich in den letzten Jahren im Bereich der Geodatenanalyse erheblich weiterentwickelt. Sie werden branchenübergreifend für den Umgang mit ortsbezogenen Daten genutzt und beeinflussen so unser tägliches Leben. Eine alltägliche Aktivität, bei der sich Geodaten auf sichtbare Weise manifestieren, ist der Nahverkehr. Das Phänomen der digitalen Taxidienste, die in den letzten Jahren immer beliebter wurden, hat dazu geführt, dass wir uns der Geodaten stärker bewusst sind. In diesem Kapitel werden wir unsere PySpark- und Datenanalysefähigkeiten in diesem Bereich einsetzen, indem wir mit einem Datensatz arbeiten, der Informationen über Taxifahrten in New York City enthält.

Eine Statistik, die wichtig ist, um ...