Демонстратор статистического анализа потока данных

1. Демонстратор статистического анализа потока данных

Выпускная квалификационная работа
ФИО
2025

2. Актуальность исследования

Рост объема данных к 2025 году достигнет 175 зеттабайт
Рост внутреннего туризма в России – более 65 миллионов поездок в
2023 году
Персонализация туристических услуг – ключевой тренд отрасли
До 30% населения страны метеочувствительны
Существующие сервисы не предоставляют персонализированных
рекомендаций

3. Цель и задачи

Цель работы: Создание программного демонстратора
статистического анализа метеоданных
Задачи:
Исследовать теоретические основы статистического анализа потоков данных
Разработать концепцию и архитектуру демонстратора
Сформулировать критерии комфортности отдыха
Реализовать ключевые модули демонстратора
Провести тестирование на реальных данных

4. Теоретические основы

Потоки данных и их виды:
Телеметрические, транзакционные, коммуникационные, медиапотоки
Метеорологические потоки данных - особый вид телеметрических потоков
Методы анализа потоковых данных:
Скользящее окно с экспоненциальным взвешиванием (EWMA)
Аппроксимационные методы и обнаружение аномалий
Инкрементальные алгоритмы для работы в реальном времени
Метеорологические источники:
Наземная сеть (1800+ метеостанций), спутники, радары
Форматы: SYNOP/METAR, BUFR/GRIB, netCDF/HDF, JSON/XML
Интеграция через API погодных сервисов
Биоклиматические индексы:
Универсальный индекс теплового комфорта (UTCI)
Ветро-холодовой индекс и индекс жары
Интегральные показатели для туризма

5. Архитектура системы

6. Алгоритмы ранжирования курортов

7. Практическая реализация

Ключевые модули системы:
• weather_loader.py - получение данных из API
• db_adapter.py - адаптер базы данных
• comfort_indices.py - расчет биоклиматических индексов
• resort_analyzer.py - анализ комфортности курортов
• app_dash.py - веб-интерфейс демонстратора
Используемые технологии:
• Python (Pandas, NumPy, SciPy)
• SQLite3 для хранения данных
• Dash и Plotly для визуализации
• D3.js для интерактивной карты
• REST API для интеграции

8. Биоклиматические индексы

Индекс комфортности - интегральная оценка
от 0 до 1
Универсальный индекс теплового комфорта
(UTCI) - физиологическая модель теплового
стресса
Ветро-холодовой индекс - оценка эффективной
температуры с учетом ветра
Индекс жары - оценка теплового стресса при
высоких температурах

9. Интерфейс системы

Функциональные блоки интерфейса:
• Интерактивная карта курортов
• Параметры персонализации рекомендаций
• Визуализация биоклиматических индексов
• Сравнение погодных параметров курортов
Возможности персонализации:
• Выбор цели поездки (пляжный, экскурсионный туризм и др.)
• Предпочтения по температуре
• Учет медицинских показаний
• Состав группы (дети, пожилые люди и др.)

10. Результаты тестирования

11. Демонстрация системы

Интерактивная карта курортов России с цветовой
индикацией комфортности
Сравнение регионов по различным метеопараметрам
(температура, осадки, влажность)
Персонализированные рекомендации с учетом
предпочтений пользователя
Визуализация биоклиматических индексов (UTCI,
комфортность, ветро-холодовой индекс)
Ранжирование курортов по различным критериям

12. Выводы и перспективы

Основные результаты работы:
• Разработан демонстратор для статистического анализа потоков метеоданных
• Реализованы эффективные алгоритмы ранжирования курортов
• Подтверждена эффективность системы на реальных данных
Перспективы развития:
• Расширение географического охвата за счет международных курортов
• Интеграция дополнительных источников данных
• Развитие алгоритмов персонализации с использованием глубокого машинного
обучения
• Разработка мобильного приложения
Практическая значимость: инновационное решение на стыке
метеорологии, информатики и туристической индустрии