Analise dados de tr√°fego da cidade de S√£o Francisco  

Crie diagramas, gr√°ficos e mapas usando conjuntos de dados de cidades abertos

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Desenvolvida para todos que utilizam dados para criar Jupyter Notebooks e outros artefatos, esta jornada mostra o poder da biblioteca auxiliar de software livre PixieDust. Com o PixieDust, hospedado no IBM Watson Studio, um desenvolvedor ou outro usu√°rio pode criar diagramas, gr√°ficos e tabelas rapidamente, sem c√≥digo complexo, de uma maneira din√Ęmica e interativa. Al√©m disso, os PixieApps s√£o utilizados para integrar elementos da UI diretamente no Jupyter Notebook. Dado um provedor de dados de software livre, como o DataSF Open Data da cidade de S√£o Francisco, o PixieDust e o IBM Watson Studio podem capacitar o usu√°rio para analisar e compartilhar visualiza√ß√Ķes de dados.

By Scott D’Angelo, David Taieb

Overview

O DataSF Open Data fornece centenas de conjuntos de dados da cidade e região de São Francisco. Neste padrão, nós demonstramos como incorporar dados abertos a um Jupyter Notebook hospedado no IBM Watson Studio e como criar de maneira rápida e fácil diagramas e gráficos usando PixieDust. Depois, usaremos os PixieApps para criar elementos da UI que podem ser executados diretamente no Jupyter Notebook.

Após concluir esta jornada, você saberá como:

Flow

  1. Carregue o bloco de notas fornecido na plataforma IBM Watson Studio.
  2. As informa√ß√Ķes de tr√°fego do DataSF Open Data s√£o carregadas no Jupyter Notebook.
  3. O bloco de notas analisa as informa√ß√Ķes de tr√°fego.
  4. √Č poss√≠vel alterar interativamente diagramas e gr√°ficos.
  5. Um painel PixieApp é criado e é possível interagir com ele.

Components

IBM Data Science Experience

An√°lise de dados em um ambiente configurado e colaborativo.

Jupyter Notebook

Um aplicativo Open Source da web que permite criar e compartilhar documentos com live codes, equa√ß√Ķes, visualiza√ß√Ķes e texto explicativo.

PixieDust

Fornece uma biblioteca de auxílio Python para o notebook IPython.

Technologies

Analytics

Localizando padr√Ķes em dados para gerar informa√ß√Ķes.

Data Science

Sistemas e m√©todos cient√≠ficos para analisar dados estruturados e n√£o estruturados, a fim de extrair conhecimento e percep√ß√Ķes.

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