2017-04-06 3:51 GMT-05:00 daniel gomez <[email protected]>: > Hola > > Tenemos dificultades para representar la realidad, pues si la bicicleta se >> queda mucho rato en un solo punto, el mapa de calor muestra mayor densidad >> en esa área y aparenta un mayor valor en las mediciones (o sea que se pone >> más hacia el rojo), se intentó sacar un promedio de los puntos que estén en >> la misma geolocalización, pero es una solución temporal pues esto >> eliminaría medidas tomadas en ese mismo punto en días diferentes. >> > > tengo poco conocimiento de programar en R entonces en vez de hacer pruebas > en mi compu les digo una idea, aunque no se si estoy en lo correcto. > > ## detecta coordenadas repetidas y calcula el valor promedio para cada > coordenada única meansAddressPoints <- addressPoints %>% group_by(lat,lng) > %>% summarise(value=mean(value)) > > esta línea acumula todas las mediciones para la coordenada x,y? o hace una > iteración sacando el promedio cada que encuentra un valor con las mismas > coordenadas? >
lo segundo, promedia el valor cuando encuentra coordenadas repetidas, son paños de agua tibia al problema, no lo soluciona, solo disminuye el drama. > > por otro lado, no sería práctico quitarle resolución a las coordenadas > (por ejemplo quitarles el último o los dos últimos digitos y volverlos > cero) para que en vez de ser puntos se hagan pixeles y así se hace menos > denso el mapa. > Evaluamos teóricamente esa posibilidad pero también consideramos que era una solución temporal, porque igual si se pasa muchas veces por un "cuadrante" y pocas veces por el otro también el mapa se sonrojaría en esa zona. > no se cual es la resolución del gps, pero creo que pasar de centímetros a > decímetros o incluso a metros no afecta mucho el cálculo y disminuye > geométricamente (osea muchísimo) la cantidad de puntos independientes que > se deben calcular. También aumenta la cantidad de mediciones por pixel. > (esto tambíen puede ser lo que afecte el mapa porque el tamaño del dibujo > es mucho más grande que el punto donde se mide entonces se traslapan varias > mediciones que están en puntos cercanos). > > sobre la visualización > sería muy bueno poder consultar los datos por: > - día del calendario (osea día por año,mes,día) > - día de la semana (agrupar todos los lunes, los martes y así) para poder > comparar los fines de semana con los demás días. > - horas, para poder ver los momentos del día más críticos > > aquí en este punto sería interesante poder hacer un mashup de datos de > diferentes fuentes que estén disponibles en la red. > muy buenas ideas! > > si hay algo de python que se pueda correr en el servidor puedo ayudar con > el mash de los datos y con la manera como se pueden organizar por días, > fecha, hora, etc. > Como dice brolin, lo que sirva para hacer la tarea. > > > _______________________________________________ > unloquer mailing list > [email protected] > https://lists.aktivix.org/mailman/listinfo/unloquer > >
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