"Pro moderní dobu je typické pospíchání a zařizování nejrůznějších pochůzek. Existuje způsob, jak vyřizování zrychlit či zefektivnit?"
Ahoj,
jsme Terka a Lucka. Vítáme Tě na prezentaci našeho projektu v rámci Digitální Akademie od Czechitas. Projekt se jmenuje Arranger (od ang. arrange - zařídit, zajistit) a má za úkol usnadnit uživateli volbu, jakou pobočku dané instituce zvolit při svých pochůzkách na základě místa či časových možností. Dále má uživatel k dispozici užitečné informace, které náleží dané pobočce. Základní představa je organizátor, což je v podstatě wireframe funkční aplikace. Na základě defaultního výchozího bodu organizátor ukáže nejbližší instituci, její otevírací dobu, vytíženost, služby, rating a další atributy. Dále uživatel může porovnávat mezi více pobočkami či institucemi.
Hlavním cílem projektu je PRAKTICKÉ VYUŽITÍ DAT.
Ačkoliv jsme plánovali organizátor v pravém slova smyslu, kdy uživatel zadá svou aktuální polohu, časovou kapacitu a popřípadě jiné preference, navíc má sloužit pro organizaci zařizování více věcí v jednom dnu či týdnu a vypočítat, kam má uživatel zajít nejdříve, nakonec jsme projekt v rámci DA završili jako wireframe aplikace se statickými výchozími body (škola, práce, domov) s možností nastavení dne (i času) a preference ratingu. Funkčnost jsme testovali v Tableau (viz Wireframe aplikace). Nicméně do budoucna stále máme představu finální vize projektu jakožto organizátoru, který funguje pro každou polohu nastavitelnou v reálném čase a slouží pro organizování více pochůzek v určitém časovém úseku.
Pracovní proces měl několik částí (viz Práce s daty), od získání dat z Google Maps, čištění dat v Pythonu, dále práce s datovým modelem ve Snowflake, po "drátování" dat v Tableau. Aktuálně wireframe funguje pro pošty, městské úřady a knihovny v Praze. Nicméně díky možnosti web-scrapingu Google Maps je možné aplikaci neustále upgradovat na neomezené množství typu institucí a případně lokaci rozšířit na celou Českou Republiku (a dál :) ).
V průběhu práce s daty nás začaly zajímat určité hypotézy ohledně daných institucí v Praze a rozhodly jsme se věnovat také datové analýze. Například na základě ratingu se můžeme ptát. jak moc jsou služby dané instituce dostatečné nebo kvalitní a jak jsou lidé spokojeni s fungováním pošty či městských úřadů. Dále jsme se zaměřily i na porovnávání otevíracích dob a vytížeností v různých dnech a časech. Více v sekci Datová analýza.
Díky projektu jsme si rozšířili vědomosti získané z Digitální akademie a vyzkoušeli jsme si celý proces datové analýzy a jejího využití v praxi.
PROCES
- Vytvoření datového modelu a propojení atributů
- Práce s databází v jazyce SQL ve Snowflake
- Čištění a obohacování dat v Pythonu
- Příprava dashboardu - "drátování" dat a wireframe v Tableau
VÝSLEDKY
- Interaktivní wireframe "aplikace" v rámci Tableau
- Datová analýza vybraných institucí v Praze
- Algoritmus pro hledání nejvhodnější instituce na základě vstupních parametrů (v procesu)
O NÁS
Zpracovatelka dat v telekomunikacích a vysokoškolačka z "fildy" (Filozofická fakulta). Jsme si podobné barvou vlasů, věkem a rodinný statusem (zatím bez dětí :D). Většinou je naše konverzace nezastavitelná.
Během Digitální akademie zjistíte několik věcí:
1) váš normální režim se úplně obrátí a nemáte na nic čas. 2) vídáte se svými "kolegyněmi-studentkami" více než s rodinou. 3) ztratíte pojem o čase a skoro nevíte, co je za den a kdy začíná další měsíc. 4) málokterá věc vás kdy bavila více než to, co děláte v DA.
Digitální akademie pro nás byla skvělou příležitostí, jak proniknout do světa IT a zjistit, co nás baví.
Za spolupráci na projektu děkujeme
- naším mentorkám Janě a Míše z Accenture za organizaci, plánování a nakopnutí na Hackhathonu,
- Pavlovi za podporu s SQL a databází,
- Kubovi z Apify za scraping Google Maps a získání dat,
- Danovi za kouzelné kódování v Pythonu,
- kamarádům programátorům za SOS pomoc,
- rodinám za shovívavost (aneb "jsem víc v Avastu než doma :D") a podporu,
- celému týmu a holkám v Czechitas za skvělé tři měsíce a nejúžasnější kolektiv!