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

• Tác giả: Lê Hoàng Khang
• Người hướng dẫn: Th.S Nguyễn Văn Thành
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM
• Chuyên ngành: Kho dữ liệu
• Đề tài: Phân Tích Dữ Liệu Tai Nạn Giao Thông
• Loại tài liệu: báo cáo đồ án
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• 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

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.