Riešenie každodenných životných problémov s údajmi

Riešenie každodenných životných problémov s údajmi

Alex „Sandy“ Pentland, dátový vedec z Massachusettského technologického inštitútu, sleduje „digitálne omrvinky“, ktoré za sebou zanechávame, pomocou našich smartfónov a webových prehliadačov a využíva ich na plánovanie efektívnejších autobusových trás. Iní dátoví nadšenci ako Hilary Mason a Max Shron používajú dátové body na riešenie každodenných problémov, ako napríklad kde nájsť najlepší cheeseburger alebo ako predpovedať úspech online zoznamiek.

Nižšie sú uvedené tri príklady dátových máp Hilary Mason, ktoré ukazujú relatívne náklady na obľúbené potraviny v 100 najľudnatejších mestských oblastiach v USA. K údajom pristupovala prostredníctvom Miesto , spoločnosť, ktorá analyzuje údaje z menu v USA a tiež sťahuje údaje z Menupages a Seamless v New Yorku. „Táto analýza nie je úplne dôsledná a podlieha skresleniu v týchto súboroch údajov, takže by sa nemala považovať za definitívnu alebo smerodajnú,“ poznamenáva, „ale myslím si, že je to dobrý príklad trocha užitočných vedomostí získaných veľmi rýchlo.”



Priemerná cena cheeseburgeru (čím tmavšia bodka, tým drahší burger), agregovaná podľa PSČ pre 100 najľudnatejších metropolitných oblastí USA. Priemerná cena pizze (čím červenšia bodka, tým drahšia pizza), agregovaná podľa PSČ pre 100 najľudnatejších metropolitných oblastí USA. Priemerná cena pad thai (čím tmavšia bodka, tým drahšia pad thai), agregovaná podľa PSČ pre 100 najľudnatejších metropolitných oblastí USA.