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使用PowerBI分析“回家的路”-創(chuàng)新互聯(lián)

很多年以前,不知道怎么就聽說,有個小小的轉(zhuǎn)換器,能夠把汽車CAN總線轉(zhuǎn)接為串口,然后,就出現(xiàn)了再轉(zhuǎn)成藍牙或者WIFI接口的小設(shè)備。這個小設(shè)備能夠獲取OBD II標準的數(shù)據(jù)。OBD II的標準廣泛用在各種汽車控制器上,能夠通過這些數(shù)據(jù)獲得汽車的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)和告警。

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   于是很多牛人基于這個小玩意,在電腦特別是手機上開發(fā)了不少應(yīng)用。通過藍牙或者WIFI獲得數(shù)據(jù)后,處理顯示出來。數(shù)據(jù)的使用多種多樣,例如自定義儀表,然后利用擋風玻璃實現(xiàn)HUD抬頭顯示,利用手機對簡單的故障告警進行清楚(消碼)…我當時也很有興趣,花了幾十塊買了兩個玩。為了寫今天的文章,特意又去taobao看了一眼,現(xiàn)在變得更加便宜了。看上去就是這么個小玩意兒:

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   利用OBD II通信收集數(shù)據(jù)的應(yīng)用很多。好幾年前我就挺喜歡Torque,還支持插件。平時開車并不多,但每年不多的幾次回家,都喜歡一個人開夜路。每次開長途,就喜歡開著OBD II設(shè)備連著手機,因為這個應(yīng)用除了能顯示,還能記錄Log。

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   一直在想,這些Log能用來干啥呢?分析油耗?開車習慣?記錄行車狀態(tài)?不管怎么樣,還是把數(shù)據(jù)記錄了準備看看,說不定哪天能使用GIS系統(tǒng)在地圖上顯示一些數(shù)據(jù)分析呢?就像很久以前我做移動通信的時候,收集了路測的BTS信號數(shù)據(jù)和GPS信息,然后在地圖上顯示分析信號質(zhì)量。

   今年回家又一次記錄了數(shù)據(jù),然后突然有了一個想法:MVP提供了免費的Power BI訂閱,既然是強大的數(shù)據(jù)分析可視化展現(xiàn)工具,是不是能用來實現(xiàn)我以前的想法呢?于是從手機上下載了記錄的Log文件,仔細觀察了一下。

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   以前并沒有特意設(shè)置日志記錄(開始也沒意識到可以定制),默認的Log文件里,每秒記錄一次GPS時間、經(jīng)度、緯度、速度(米/秒)、高度、三維加速度等數(shù)據(jù),為了方便閱讀,我自己加了一列速度轉(zhuǎn)換為公里/小時。后面使用Power BI,即針對這個Log文件進行分析。

   首先找了找Power BI的報表展現(xiàn),真的有基于地理信息來展現(xiàn)的報表。把數(shù)據(jù)拖拉到對應(yīng)的空位,Power BI就自動生成報表了。首先來個經(jīng)緯度和高度的報表,這樣我就知道回家的路上是如何翻山越嶺的了~

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   可以調(diào)整數(shù)據(jù)圖示的顏色,讓高度差異更加直觀。我選擇紅色為高、藍色為低,于是能直觀看到,在浙皖、皖贛邊界處有不少較高的山頭要爬~查了一下,主要穿過昱嶺山脈、鄣公山山脈等。

   高速上挺復雜的,一路回家,一會兒限速120,一會限速100,一會限速80。我開車算是十分規(guī)矩了。不信?有數(shù)據(jù)作證哦。

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   使用經(jīng)度、緯度和速度平均值作為報表數(shù)據(jù)輸入,就能夠在地圖上直觀看到一路上車輛行駛速度情況。在G60滬杭段,限速120,表現(xiàn)出來的就更加“紅”一點。而山路下坡,限速一般80,所以結(jié)合前圖看,這一段更加“藍”一點。

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   除了滿足我一直的愿望,在地圖上顯示數(shù)據(jù),利用報表也可以做出數(shù)據(jù)的“切面”。比如,我可以對照高度變化啥的查看加速度方向及大小變化。由于使用一個坐標軸,數(shù)據(jù)在這里不是很直觀,不過山勢倒體現(xiàn)出來了。

   所以,我把垂直放向的加速度單獨做了圖表,和高度變化對照著看,就挺明顯了。為了便于體現(xiàn)“超重失重”哈哈,我加了一條G=9.8的參考線。當然,這并不嚴謹。就如同通過手機加速傳感器收集到的三向加速度有方向和“壞數(shù)據(jù)”的問題,在這里僅作為一個參考。

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   特意留了有問題的數(shù)據(jù)~10幾個G,飛行員估計也吃不消吧哈哈。除了垂直方向的加速度 G(z),分析車輛方向的加速度G(x)和橫向的加速度G(y),也挺有意思的。還是一樣的說明,我并沒有仔細對正手機傳感器和車輛方向,所以數(shù)據(jù)僅作為簡單的原理參考。

使用 Power BI 分析 “回家的路”

   車輛方向的加速度G(x),可以知道車輛加減速的情況,駕駛習慣好的老司機,一般會盡量減少急加速急減速,降低油耗也避免事故。這部分使用了群集圖和折線圖,可以看到有一些G值很大的壞數(shù)據(jù)點,同時大部分的數(shù)據(jù)落在了一個相對集中的區(qū)域。

   對應(yīng)的橫向加速度G(y),可以關(guān)聯(lián)到車輛轉(zhuǎn)彎的情況。在路況好的時候,我一般勻速過彎,不大去刻意剎車。急轉(zhuǎn)彎同樣也容易出現(xiàn)事故,必須要集中注意力入彎出彎。一路開來,不少入彎時的急剎甚至裝上隔離欄。從圖中看到,除了一些壞數(shù)據(jù)點,大部分的轉(zhuǎn)彎加速度集中在一個相對小的范圍內(nèi)。

   細心的你可能注意到了,同樣的取值范圍,為何上圖折線的拖動條比下圖長很多呢?由于每秒收集一次數(shù)據(jù),整個行程有近三萬行數(shù)據(jù),為了便于展現(xiàn),我使用了視圖的高級過濾。針對不同的時間字串包含,濾出了不同數(shù)量的數(shù)據(jù)采樣。

   這次分析的數(shù)據(jù)內(nèi)容還是比較少。我發(fā)現(xiàn)Torgue的日志記錄其實是可以定制字段的,接下來應(yīng)該找機會再抓一些數(shù)據(jù)來分析了。同時,OBD II的數(shù)據(jù)我發(fā)現(xiàn)有人已經(jīng)用Python做了庫,等有時間嘗試用樹莓派連接藍牙OBD II設(shè)備,然后把數(shù)據(jù)報到IoT Hub試試~別看×××萬的數(shù)據(jù),這個文件也就4MB左右。到了云平臺上,還可以用機器學習ML來分析路況、駕駛方式和油耗之間的關(guān)系~移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)的發(fā)展,讓以前的想法有了變成現(xiàn)實的可能。

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