Análise e visualização de dados de rastreamento para caracterização da logística urbana

Abstract

RESUMOEste estudo tem como obje$vo aplicar técnicas de análise e visualização de dados GPS (Global Posi oning System) para entender o comportamento do transporte urbano de carga em algumas capitais do país, através de indicadores logís$cos como distribuição dos pontos de entrega, distribuição do volume de caminhões ao longo do tempo (dia da semana e hora do dia), etc. Para tanto, u$lizaram-se duas bases de dados de rastreamento de veículos, dis$ntas, sendo a primeira fornecida por duas empresas varejistas que já possuíam tais dados por questões de segurança e monitoramento do comportamento dos motoristas, e a segunda disponibilizada por uma empresa que presta serviços de fornecimento de mapas e possui dados de diversas empresas, em sua maioria prestadores de serviço de monitoramento de veículos. Para o processamento dos dados foram usadas ferramentas de análise de grandes volumes de dados geoespaciais (geospa al big data). Para ambas as bases foi possível analisar, para o período de 06 a 10 de outubro de 2014 (segunda à sexta), o padrão de distribuição dos caminhões por dia da semana, cujas análises apontam para uma quan$dade menor de veículos circulando na segunda-feira, em relação aos outros dias da semana (terça à sexta). RESUMOThis study aims to apply GPS (Global Posi$oning System) data analysis and visualiza$on techniques in order to understand the urban logis$cs' behavior in some ci$es of Brazil, through logis$cal indicators such as distribu$on of delivery points, volume of distribu-$on of trucks over $me (day and $me of day), etc. For that, two dis$nct databases of vehicle tracking were used: the first provided by two large retailers that already had such data for risk management and monitoring of drivers' behavior; and the second one belongs to a map services provider whose data is derived from several companies, mostly vehicle tracking companies. To process this amount of data, it was necessary to use geospa$al big data analysis tools. In both databases, it was possible to analyze, for the period 06-10 of October 2014 (Monday to Friday), the volume distribu$on paHern per day, and the results point to a smaller volume of vehicles circula$ng on Monday in comparison to other working days (Tuesday to Friday). Palavras-chaves:Logís$ca urbana, Big data geoespacial, Dados GPS, Visualização de dados. Keywords:Urban logis$cs, Geospa$al big data, GPS data, Data visualiza$on. DOI:10.14295/transportes.v25i3.1353 INTRODUÇÃOOs congestionamentos de trânsito são um dos grandes problemas que afetam as grandes cidades. Tais aglomerações urbanas ganham consideravel atenção devido ao seu tamanho populacional e suas inluencias econômica, sociocultural, ambiental e polıtica.Em tais centros urbanos vem-se observando crescente consumo e movimentação de produtos, tornando imperativo buscar soluções para uma utilização mais e iciente da escassa infraestrutura viária urbana. E# importante destacar ainda, a tendencia de que o tráfego urbano de veıćulos de carga venha a

Classificação de indivíduos segundo comportamento individual relativo a viagens a partir de dados em painel obtidos por smartphones

“…A economia de recúrsos moneta rios se da pelo elevado nú mero de aparelhos qúe a popúlaça o dete m. Utilizados em seús deslocamentos, mostram-se úma ferramenta em potencial para aqúisiça o de precisos dados sem a necessidade de dispender recúrsos com entrevistadores, podendo coletar informaço es referentes a va rios dias, enriqúecendo a ana lise comportamental. Embora sejam encontrados, na literatúra recente, trabalhos provenientes de dados em painel, coletados por smartphones, o tratamento, infere ncias e caracterizaça o destes ainda e úma qúesta o importante (Andrade et al, 2017;He et al, 2017;Vlassenroot et al, 2014).…”

Um estudo focado ao PROUNI através da análise de dados abertos: período de 2005 até 2016

“…Com esta ferramenta é possível criar e compartilhar rapidamente gráficos interativos, mapas e painéis em tempo real, sendo de fácil uso para qualquer pessoa (Tableau, 2018). O processo de transformação de dados analíticos em dados visuais torna possível a compreensão e interpretação destes dados por agentes humanos (Andrade et al, 2017), o que auxilia na tomada de decisões importantes (LEA et al, 2018). A visualização de dados de forma interativa permite a leitura das informações, podendo filtrar os dados que se deseja visualizar, além de navegar em textos complementares (PEDROZA et al, 2013).…”