Báo Cáo Đồ Án Môn Kho Dữ Liệu: Phân Tích Dữ Liệu Tai Nạn Giao Thông

Đồ án nghiên cứu đồ án môn kho dữ liệu data warehouse đh spkt, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả thi dự án.

Chuyên ngành

Kho dữ liệu

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

báo cáo đồ án

2023

100
5
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Giới thiệu đề tài

1.2. Lý do chọn đề tài

1.3. Nội dung đề tài

1.4. Mô tả dữ liệu gốc

1.5. Giới thiệu công cụ sử dụng trong đồ án

1.6. Xử lý dữ liệu

1.6.1. Quá trình xử lý

1.6.2. Dữ liệu sau khi xử lí

1.7. Thiết kế kho dữ liệu

1.7.1. Lược đồ hình bông tuyết (snowflake schema)

2. XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU (SSIS)

2.1. Mô tả chủ đề

2.2. Quá trình SSIS

2.2.1. Đổ dữ liệu từ file csv vào extenal source

2.2.2. Đổ dữ liệu từ extenal source vào stage

2.2.3. Quá trình đổ stage vào DWH

3. PHÂN TÍCH KHO DỮ LIỆU (SSAS)

3.1. Tạo project SSAS

3.2. Tạo Data Source

3.3. Tạo Data Source View

3.4. Chỉnh sửa các bảng DIM

3.5. Chạy tiến trình để Deployment

3.6. Thực hiện các câu truy vấn sử dụng SSAS

3.7. Sử dụng Power BI để trực quan hóa dữ liệu

4. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

5. NHỮNG HẠN CHẾ

6. BẢNG PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về báo cáo đồ án môn kho dữ liệu tại ĐH SPKT

Báo cáo đồ án môn kho dữ liệu tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM là một tài liệu quan trọng, giúp sinh viên nắm vững kiến thức về kho dữ liệu và ứng dụng của nó trong thực tiễn. Đồ án này không chỉ giúp sinh viên hiểu rõ hơn về lý thuyết mà còn thực hành các kỹ năng phân tích và thiết kế hệ thống data warehouse.

1.1. Giới thiệu về kho dữ liệu và tầm quan trọng

Kho dữ liệu là một hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn, cho phép phân tích và báo cáo. Nó giúp tổ chức quản lý và khai thác thông tin hiệu quả hơn.

1.2. Mục tiêu của đồ án kho dữ liệu

Mục tiêu chính của đồ án là phát triển một hệ thống kho dữ liệu có khả năng phân tích và báo cáo dữ liệu tai nạn giao thông, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện an toàn giao thông.

II. Vấn đề và thách thức trong phân tích dữ liệu tai nạn giao thông

Phân tích dữ liệu tai nạn giao thông gặp nhiều thách thức, bao gồm việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ. Các yếu tố như điều kiện thời tiết, tình trạng đường và hành vi lái xe đều ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Việc hiểu rõ các yếu tố này là rất quan trọng để đưa ra các giải pháp hiệu quả.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến tai nạn giao thông

Các yếu tố như thời tiết, điều kiện đường xá và hành vi của người lái xe đều có thể làm tăng nguy cơ tai nạn. Phân tích các yếu tố này giúp xác định nguyên nhân gốc rễ.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể dẫn đến sự không nhất quán. Cần có các phương pháp chuẩn hóa để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

III. Phương pháp xây dựng kho dữ liệu cho đồ án

Đồ án sử dụng phương pháp thiết kế kho dữ liệu theo mô hình bông tuyết (snowflake schema). Phương pháp này giúp tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả, dễ dàng cho việc truy vấn và phân tích. Việc sử dụng SQL Server và SSIS cũng là một phần quan trọng trong quá trình xây dựng kho dữ liệu.

3.1. Thiết kế mô hình bông tuyết cho kho dữ liệu

Mô hình bông tuyết giúp tổ chức dữ liệu theo các bảng DIM và FACT, từ đó tối ưu hóa việc truy vấn và phân tích dữ liệu.

3.2. Sử dụng SSIS để xây dựng kho dữ liệu

SSIS (SQL Server Integration Services) được sử dụng để nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào kho dữ liệu, giúp tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu từ đồ án

Kết quả từ đồ án cho thấy việc phân tích dữ liệu tai nạn giao thông có thể giúp đưa ra các giải pháp cải thiện an toàn giao thông. Sử dụng Power BI để trực quan hóa dữ liệu cũng là một phần quan trọng trong việc trình bày kết quả.

4.1. Trực quan hóa dữ liệu với Power BI

Power BI giúp tạo ra các báo cáo và biểu đồ trực quan, giúp người dùng dễ dàng hiểu và phân tích dữ liệu tai nạn giao thông.

4.2. Kết quả đạt được từ phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu cho thấy các khu vực có tần suất tai nạn cao, từ đó đề xuất các biện pháp cải thiện như tăng cường biển báo và điều chỉnh đèn giao thông.

V. Kết luận và tương lai của kho dữ liệu trong nghiên cứu

Kho dữ liệu sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Tương lai của kho dữ liệu sẽ hướng đến việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao khả năng phân tích và dự đoán.

5.1. Tương lai của kho dữ liệu trong nghiên cứu

Kho dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định và phát triển các giải pháp thông minh cho các vấn đề xã hội.

5.2. Ứng dụng công nghệ mới trong kho dữ liệu

Việc áp dụng công nghệ mới như AI và machine learning sẽ giúp nâng cao khả năng phân tích và dự đoán trong kho dữ liệu.

13/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Lời mở đầu, nhóm xin gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Văn Thành (Giảng viên hướng dẫn môn Kho dữ liệu). Thầy đã cung cấp kiến thức, chỉ bảo và đóng góp những ý kiến quý báu giúp nhóm hoàn thành được đồ án môn học của mình. Trong thời gian một học kỳ thực hiện đề tài, nhóm chúng em đã vận dụng những kiến thức nền tảng đã tích lũy đồng thời kết hợp với việc học hỏi và nghiên cứu những kiến thức mới vận dụng tối đa những gì đã thu thập được để hoàn thành đề tài đồ án tốt nhất. Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện, nhóm chúng em không tránh khỏi những thiếu sót.

Nhóm rất mong nhận sự góp ý từ phía thầy nhằm rút ra những kinh nghiệm quý báu và hoàn thiện vốn kiến thức để nhóm có thể tiếp tục hoàn thành những đồ án khác trong tương lai. Xin chân thành cảm ơn thầy ! 2 MỤC LỤC I. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI. Giới thiệu đề tài.

Lý do chọn đề tài. Nội dung đề tài. Mô tả dữ liệu gốc. Giới thiệu công cụ sử dụng trong đồ án.

Xử lý dữ liệu. Quá trình xử lý. Dữ liệu sau khi xử lí. Thiết kế kho dữ liệu.

Lược đồ hình bông tuyết (snowflake schema). XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU (SSIS). Mô tả chủ đề. Quá trình SSIS.

Đổ dữ liệu từ file csv vào extenal source. Đổ dữ liệu từ extenal source vào stage. Quá trình đổ stage vào DWH. PHÂN TÍCH KHO DỮ LIỆU (SSAS).

Tạo project SSAS. Tạo Data Source. Tạo Data Source View. Chỉnh sửa các bảng DIM.

Chạy tiến trình để Deployment. Thực hiện các câu truy vấn sử dụng SSAS. Sử dụng Power BI để trực quan hóa dữ liệu. Kết quả đạt được.

Những hạn chế. Bảng phân công nhiệm vụ. Tài liệu tham khảo. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.

Giới thiệu đề tài 1. Lý do chọn đề tài Ngày nay xã hội phát triển thì nhu cầu về cơ sở vật chất của con người ngày càng tăng. Đối với chuyện đi lại cũng thế, ngày nay nhu cầu đi lại ngày càng nhiều. Chính vì thế mà tình trạng gia thông ngày nay khá phức tạp, nó là vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến sức khỏe và tính mạng của cá nhân.

Việc phân tích dữ liệu tai nạn giao thông có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tình hình tai nạn giao thông hiện tại, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện để giảm thiểu số vụ tai nạn và giảm thiểu tổn thất con người và tài sản. Tai nạn giao thông cũng ảnh hưởng đến kinh tế và tài chính của các quốc gia. Các chi phí liên quan đến tai nạn giao thông, bao gồm chi phí y tế, bảo hiểm, chi phí sửa chữa và thay thế phương tiện và nhiều chi phí khác, đều ảnh hưởng đến tài chính cá nhân và của quốc gia. Phân tích dữ liệu tai nạn giao thông cũng có thể cung cấp thông tin giá trị cho các nhà lãnh đạo và quyết định chính sách.

Dữ liệu có thể giúp các nhà quản lý địa phương và quốc gia hiểu rõ hơn về các nguyên nhân và mô hình tai nạn giao thông, từ đó đưa ra quyết định chính sách phù hợp để giảm thiểu số vụ tai nạn. Cuối cùng, phân tích dữ liệu tai nạn giao thông cũng có thể giúp đưa ra các giải pháp và công nghệ mới để giảm thiểu số vụ tai nạn và tăng cường an toàn giao thông. Các công nghệ như xe tự lái, các hệ thống cảnh báo động, v. đều có thể được phát triển dựa trên dữ liệu tai nạn giao thông và các thông tin liên quan đến an toàn giao thông.

Nội dung đề tài Nhóm chúng em sử dụng 2 tập dữ liệu để thực hiện Một bộ dữ liệu mô tả về tai nạn xe hơi trên toàn quốc , bao gồm 49 tiểu bang của Hoa Kỳ được lấy trên trang web www. Tập dữ liệu US_Accidents (2016- 2021) là một tập dữ liệu lớn về các tai nạn giao thông xảy ra trên đường cao tốc và đường phố tại Hoa Kỳ. Tập dữ liệu này bao gồm hơn 4 triệu bản ghi về các tai nạn giao thông 5 trên toàn quốc từ năm 2016 đến năm 2021, được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các cảnh sát, trạm thu phí, báo cáo của người dùng, và các nguồn thông tin khác. Mỗi bản ghi trong tập dữ liệu này chứa thông tin chi tiết về các tai nạn giao thông, bao gồm địa điểm, thời gian, điều kiện thời tiết, tình trạng đường, loại xe, số lượng và tính chất của các phương tiện tham gia, và mức độ nghiêm trọng của các thương vong.

Tập dữ liệu này cũng cung cấp thông tin về địa lý, bao gồm vị trí địa lý của các tai nạn, cũng như các thông tin về địa lý khác như tên tiểu bang, thành phố, mã bưu chính, v. Link Dataset: https://www.com/datasets/sobhanmoosavi/us-accidents Bộ dữ liệu thứ hai chi tiết về tai nạn đường bộ và các phương tiện liên quan ở Vương quốc Anh (2005-2017). Dataset này gồm 1488981 dòng và có 24 thuộc tính. Link Dataset: https://www.com/datasets/tsiaras/uk-road-safety-accidents- and-vehicles?select=Vehicle_Information.

Mô tả dữ liệu gốc Tập dữ liệu Accident.csv STT Tên thuộc tính Ý nghĩa 1 ID ID duy nhất của tai nạn giao thông. 2 Severity Mức độ nghiêm trọng của tai nạn, được đánh giá từ 1 đến 4, với 1 là mức độ nghiêm trọng thấp nhất và 4 là mức độ nghiêm trọng cao nhất. 3 Start_Time Thời gian bắt đầu của tai nạn. 4 End_Time Thời gian kết thúc của tai nạn.

5 Start_Lat Vĩ độ của vị trí bắt đầu của tai nạn. 6 Start_Lng Kinh độ của vị trí bắt đầu của tai nạn. 7 End_Lat Vĩ độ của vị trí kết thúc của tai nạn. 7 8 End_Lng Kinh độ của vị trí kết thúc của tai nạn.

9 Distance(mi) Khoảng cách của tai nạn tính bằng dặm. 10 Description Mô tả về vụ tai nạn. 11 Number Số nhà gần vị trí tai nạn. 12 Street Tên đường gần vị trí tai nạn.

13 Side Vị trí của tai nạn trên đường (trái, phải hoặc giữa). 14 City Tên thành phố gần vị trí tai nạn. 15 County Tên quận gần vị trí tai nạn. 16 State Tên tiểu bang gần vị trí tai nạn.

17 Zipcode Mã bưu chính gần vị trí tai nạn. 18 Country Tên quốc gia. 19 Timezone Múi giờ địa phương của vị trí tai nạn. 20 Airport_Code Mã sân bay gần vị trí tai nạn.

21 Weather_Timestamp Thời gian thu thập thông tin thời tiết. 22 Temperature(F) Nhiệt độ tính bằng độ Fahrenheit. 23 Wind_Chill(F) Nhiệt độ gió tính bằng độ Fahrenheit. 24 Humidity(%) Độ ẩm tính bằng phần trăm.

25 Pressure(in) Áp suất khí quyển tính bằng inches. 26 Visibility(mi) Tầm nhìn tính bằng dặm. 27 Wind_Direction Hướng gió. 28 Wind_Speed(mph) Tốc độ gió tính bằng dặm/giờ.

29 Precipitation(in) Lượng mưa tính bằng inches. 30 Weather_Condition Điều kiện thời tiết. 31 Amenity Có đối tượng tiện ích (như cây cối, đèn đường, cây cầu.) đang gây cản trở trên đường không. 8 32 Bump Có chướng ngại vật trên đường không.

33 Crossing Có đường giao nhau không. 34 Give_Way Có phải đường ưu tiên hay không. 35 Junction Có đường giao nhau không. 36 No_Exit Có đường cụt không.

37 Railway Có đường sắt qua đường không. 38 Roundabout Có vòng xuyến không. 39 Station Có trạm xăng, trạm thu phí hay nhà ga trên đường không. 40 Stop Có dấu STOP trên đường không.

41 Traffic_Calming Có biện pháp hạn chế tốc độ trên đường không. 42 Traffic_Signal Có đèn giao thông không. 43 Turning_Loop Có lối rẽ hay không. 44 Sunrise_Sunset Tình trạng ánh sáng mặt trời (mặt trời mọc hoặc mặt trời lặn).

45 Civil_Twilight Tình trạng ánh sáng dân sự (hoàng hôn hoặc bình minh). 46 Nautical_Twilight Tình trạng ánh sáng hàng hải. 47 Astronomical_Twilight Tình trạng ánh sáng thiên văn học. Tập dữ liệu Vehicle_Information.csv STT Tên thuộc tính Ý nghĩa 1 Accident_Index Mã định danh duy nhất cho mỗi vụ tai nạn.

2 Age_Band_of_Driver Nhóm tuổi của tài xế. 3 Age_of_Vehicle Tuổi của phương tiện. 4 Driver_Home_Area_Type Loại khu vực sinh sống của tài xế. 9 5 Driver_IMD_Decile Hạng của tài xế trong chỉ số đa dạng và bình đẳng.

Dung tích động cơ của phương tiện. 7 Hit_Object_in_Carriageway Vật thể bị va chạm trên đường. 8 Hit_Object_off_Carriageway Vật thể bị va chạm ngoài đường. 9 Journey_Purpose_of_Driver Mục đích của chuyến đi của tài xế.

10 Junction_Location Vị trí của phương tiện tại điểm giao nhau 11 make 12 model 13 Propulsion_Code Mã động cơ của phương tiện 14 Sex_of_Driver Giới tính của tài xế. 15 Skidding_and_Overturning Tình trạng trượt hay lật của phương tiện. 16 Towing_and_Articulation Loại phương tiện được kéo hoặc có phần nối khác. 17 Vehicle_Leaving_Carriageway Phương tiện rời khỏi đường.Restricted_Lane Vị trí của phương tiện trên đường, nếu có.

19 Vehicle_Manoeuvre Hành động của phương tiện trước khi xảy ra tai nạn. 20 Vehicle_Reference Mã định danh cho mỗi phương tiện liên quan đến vụ tai nạn. 21 Vehicle_Type Loại phương tiện. 22 Was_Vehicle_Left_Hand_Drive Phương tiện có lái bên trái hay không.

23 X1st_Point_of_Impact Điểm đầu tiên của va chạm. 24 Year Năm xảy ra tai nạn 10 1. Giới thiệu công cụ sử dụng trong đồ án  Tổng quan về Visual Studio 2019 Visual Studio 2019 là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) được phát triển bởi Microsoft. Nó cung cấp cho các nhà phát triển một công cụ để phát triển các ứng dụng trên nhiều nền tảng, bao gồm Windows, iOS, Android và các nền tảng web.

Visual Studio 2019 có nhiều tính năng và công cụ hỗ trợ cho việc phát triển phần mềm, bao gồm một trình biên tập mã, trình gỡ lỗi, hỗ trợ cho các ngôn ngữ lập trình khác nhau như C++, C#, Python, JavaScript, TypeScript và nhiều ngôn ngữ khác. Ngoài ra, Visual Studio 2019 cung cấp các công cụ hỗ trợ cho quản lý mã nguồn, kiểm thử và triển khai ứng dụng. Nó cũng hỗ trợ tích hợp với các công cụ quản lý dự án và hệ thống kiểm soát phiên bản, cho phép các nhà phát triển làm việc cùng nhau trên các dự án phức tạp. Visual Studio 2019 cũng có một cộng đồng rộng lớn với các tài liệu hướng dẫn, các phần mở rộng và các bài đánh giá từ các nhà phát triển khác nhau, giúp các nhà phát triển tìm kiếm giải pháp và trao đổi kinh nghiệm một cách dễ dàng.

Tóm lại, Visual Studio 2019 là một nền tảng phát triển phần mềm đầy đủ tính năng và hỗ trợ nhiều nền tảng, giúp các nhà phát triển phát triển ứng dụng hiệu quả và dễ dàng quản lý các dự án phức tạp.  Tổng quan về SQL Server 2019 SQL Server 2019 là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ được phát triển bởi Microsoft. Nó cung cấp một nền tảng để lưu trữ, quản lý và truy xuất dữ liệu cho các ứng dụng và hệ thống thông tin doanh nghiệp.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu này cung cấp cái nhìn tổng quan về việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý giao thông, đặc biệt là việc xây dựng cơ sở dữ liệu và hệ thống hỗ trợ quyết định. Những điểm chính bao gồm việc sử dụng GIS và dữ liệu mở để phát triển cơ sở dữ liệu giao thông tại Đà Nẵng, cũng như nghiên cứu ứng dụng công nghệ GNSS trong hệ thống thu phí giao thông điện tử. Những thông tin này không chỉ giúp độc giả hiểu rõ hơn về các công nghệ hiện đại trong quản lý giao thông mà còn mở ra cơ hội để cải thiện hiệu quả và an toàn trong việc di chuyển.

Để tìm hiểu sâu hơn về các ứng dụng cụ thể trong lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo các tài liệu như Luận văn tốt nghiệp ứng dụng gis và dữ liệu mở xây dựng cơ sở dữ liệu về giao thông của thành phố đà nẵng, nơi trình bày chi tiết về việc xây dựng cơ sở dữ liệu giao thông. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ nghiên cứu công nghệ gnss ứng dụng cho hệ thống thu phí giao thông điện tử sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về công nghệ GNSS trong quản lý thu phí. Cuối cùng, Luận văn thạc sĩ hệ thống thông tin quản lý nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo ùn tắc giao thông dựa vào phân tích dữ liệu lớn cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện tình hình giao thông. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu biết về các giải pháp công nghệ trong lĩnh vực giao thông.