Your SlideShare is downloading. ×
0
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Big Data - Piet Daas (CBS)
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Big Data - Piet Daas (CBS)

1,181

Published on

Published in: Business
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
1,181
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
12
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Statistiek en Big Data:De kracht vandatavisualisaties Piet Daas, Martijn Tennekes, Edwin de Jonge, Alex Priem en Merijn van Pelt Centraal Bureau voor de Statistiek Big Data Symposium, 27 September Nyenrode
  • 2. Centraal Bureau voor de Statistiek• Taak: “het publiceren van betrouwbare en samenhangende statistische informatie, die inspeelt op de behoefte van de samenleving”. • in 2012 zo’n kleine 5000 officiële publicaties & tabellen• Doel: maximale vermindering van administratieve lasten • Door bestaande administratieve bestanden te hergebruiken. • Kijken naar de nieuwe bronnen van informatie: Big Data! Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 1
  • 3. CBS en gegevensFlinke verandering in gebruik beschikbare informatie voorstatistiekproductie: 1. Enquêtegegevens (steeds minder)  Per enquête tot max. 100.000 records per jaar 2. Administratieve bronnen (steeds meer)  Per bron tot 20 miljoen records per maand 3. Ook steeds meer ‘nieuwe’ bronnen (Big Data)  Per bron zo’n ~80 miljoen records per dag Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 2
  • 4. CBS en gegevens (2)• Er is steeds meer en steeds vaker data beschikbaar: • Van ‘Data schaarste’ (steekproef-) naar ‘Data overdaad’ • Steeds grotere hoeveelheden data moeten snel gecontroleerd, verwerkt en geanalyseerd worden • Meer aandacht voor selectiviteit en datatransformatie • Meer mogelijkheden voor snelle cijfers (‘real-time statistics’) • Behoefte aan nieuwe methoden en tools • Statistische methoden geschikt voor grote datasets • Denk aan: visualisatie methoden en data-, tekst- en stream-mining technieken Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 3
  • 5. Nieuwe ontwikkelingen• Voorbeelden uit de praktijk 1) Visualisatie-methoden om snel inzicht te krijgen in grote hoeveelheden gegevens a. Virtuele Volkstelling (17 miljoen records) b. Polisadministratie (20 miljoen records) 2) Bevindingen van onderzoek gebruik Big Data bronnen c. Verkeerslusgegevens (80 miljoen records) d. Mobiele telefonie (~500 miljoen records) e. Sociale media (12 milj. - 1 miljard records)Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 4
  • 6. Voorbeeld a. Virtuele Volkstelling • Volkstelling is verplicht, eens in 10-jaar • In Nederland niet meer met vragenlijsten • Laatste traditionele volkstelling in 1971 • Nu door (her)gebruik van reeds verzamelde informatie • Grootschalig koppelen van administratieve bronnen en enquêtegegevens • Controleren en bijschatten • Hoe controleren? • Met een visualisatiemethode: TableplotBig Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 5
  • 7. Uitleg maken Tableplot1. Bestand laden 17 miljoen records2. Records sorteren op waarde 17 miljoen records van sleutelvariabele • in dit geval leeftijd3. Samenvoegen records 100 groepen (elk 170.000 records) • Numerieke variabelen • Bereken gemiddelde (gem. leeftijd) • Categoriale variabelen • Verhouding aanwezige categorieën (man vs vrouw)4. Plaatje ‘plotten’ van geselecteerd aantal variabelen • Kleurgebruik belangrijk Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 6
  • 8. Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode Een tableplot van het testbestand
  • 9. Voorbeeld b: Polisadministratie• Bestand met de financiële gegevens van alle banen, uitkeringen en pensioenen in Nederland • Verzameld door Belastingdienst en UWV • Elke maand 20 miljoen records • Hoe krijgen we inzicht in deze enorme bak data? • Met een visualisatie: heat mapBig Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 8
  • 10. Heatmap: Leeftijd, ‘Inkomen’Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 9
  • 11. In 3D heatmap: Leeftijd, Inkomen, Aantal Na ‘in dikken ’ l eef tijd l eef tijd Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 10
  • 12. Voorbeeld c: Verkeerslusgegevens• Verkeerslussen • Elke minuut (24/7) wordt het aantal passerende voertuigen op ~10.000 meetpunten in Nederland geteld • Totaal en in verschillende lengtecategorieën • Mooie bron om verkeer- en vervoerstatistieken mee te maken • Veel data, zo’n 80 miljoen records per dagBig Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 11
  • 13. Aantal gedetecteerde voertuigen op één dag in NL Alle locaties Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 12
  • 14. Registratie activiteit verkeerslussen (eerste 10 min) Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 13
  • 15. Aantal gedetecteerde voertuigen op één dag in NL Alle locaties Totaal = ~ 295 miljoen Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 14
  • 16. Grote voertuigen vs alle voertuigen Wagens > 5.6 m (vrachtwagens) Alle voertuigen Na normaliserenBig Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 15
  • 17. Op niveau van de afzonderlijke lussenBig Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 16
  • 18. Voorbeeld d: Mobiele telefoon• Vrijwel elke Nederlander heeft een ‘mobieltje’ • Bijna altijd bij zich en staat vrijwel altijd aan • Steeds meer mensen hebben een smartphone!• Ideale informatiebron om: • Met behulp van registraties van providers: • Verplaatsingsgedrag (‘Dag’-populatie) • Toerisme (nieuwe aanmeldingen op netwerk) • Mensenmassa’s (bijv. bij evenementen) • Als meetinstrument te gebruiken voor: • Vragenlijsten (via App, SMS of browser) • Maken van foto’s van producten, kassabonnen en streepjescodes • Doorgeven exacte locatie (GPS) • Etc.Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 17
  • 19. Verplaatsingsgedrag mobiele telefoons Verplaatsingen van zeer actieve mobiele gebruikers - gedurende 14 dagen - van één provider Gebaseerd op: - Bel- en SMS-activiteit meer dan 1x / dag - Locatie telefoonmasten Duidelijk selectief: - Wel de grote steden - Nauwelijks ‘t noorden en ZeelandBig Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 18
  • 20. Voorbeeld e: Sociale media• Nederlanders zijn erg actief op sociale media • Bijna altijd bij zich en staat vrijwel altijd aan • Steeds meer mensen hebben een smartphone!• Mogelijke informatiebron voor: • Welke onderwerpen zijn actueel: • Aantal berichten en sentiment hierover • Als meetinstrument te gebruiken voor: • . Map by Eric Fischer (via Fast Company)Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 19
  • 21. Sociale media: Nederlandstalige berichten • Nederlanders zijn erg actief op sociale media • Mogelijke informatiebron: • Aantal berichten over en sentiment t.a.v. bepaalde onderwerpen (snel beschikbaar!) • Testen om het nut te controlerenDatabase met meer dan een miljard openbare Nederlandstalige berichten Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 20
  • 22. Sociale media: Twitter onderwerpen Onderwerpen Twitter Werk (5%) Relaties Wonen Economie Milieu Weer ICT Gezondheid Onderwijs (3%) Politiek VeiligheidThemas Vervoer Vrije tijd (10%) Vakantie Cultuur/events Sport (7%) Media Overige (46%) 0 10 20 30 40 50 Bijdrage (%) 12 miljoen berichten Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 21
  • 23. Afsluitend: Statistiek en ‘Big Data’ • Geschikt maken voor statistisch gebruik is veel werk • Vooronderzoek nodig, kost veel tijd • Informatiereductie nodig (‘indikken’; ‘small’ data) • Risico: ‘garbage in’ ‘garbage statistics out’ • Traditionele aanpak schiet te kort • Het zijn geen steekproefgegevens meer • Betreft vaak een selectief maar groot deel van de populatie • Soms te veel data (overdekking & teveel detail) • Bij standaard analyses wordt alles significant! • Meer behoefte aan: • Visualisatiemethoden (om snel inzicht te krijgen) • Snelle methoden en niet-lineaire schatters • ‘Computational statistics’ (& snelle hardware) • Privacy-eisen worden hoger! Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode 22
  • 24. Big Data Symposium 27 Sept. Nyenrode De toekomst van het CBS?

×