Avainsana: data

Kategoriat
Yleinen

R-studio ja Eurostat

R-studio on hallitseva ilmainen avoimeen lähdekoodiin perustuva ohjelmointiympäristö, joka tarjoaa graafisen käyttöliittymän R-kielen kirjoittamiselle antaen huomattavan määrän työkaluja kielen hallintaan. R-ohjelmointikieli on alusta alken luotu datasettien käsittelemistä varten, mutta sen tarjoamista ominaisuuksista eivät nauti pelkästään data-analytiikot ja -tieteilijät, vaan sen käytön ovat omaksuneet myös muunlaiset käyttäjät. (Giorgi F, Ceraolo C & Mercatelli D. 2022.)

Ohjelmointikieli tukee sovitettujen kirjastojen luomista, jotka pitävät sisällään ennalta luotuja komentoja laajentaen ja tehostaen R-kielen käyttöominaisuuksia. Yhtenä näistä kirjastoita on Eurostatin tarjoama eurostat-kirjasto. Eurostat (https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/home) on Euroopan komission alainen yksikkö, joka tuottaa tilastotietoa Euroopan unionin käyttöön. Palvelun tarkoituksena on tarjota mahdollisuus suurien tilastojen jalostamiseen EU alueella ja palveluiden parantamiseen. (European Commission. 2022.) Tilastoihin pääsy ja niiden käyttäminen on täysin maksutonta.

Eurostat-kirjasto pitää sisällään funktioita, jotka mahdollistavat R-kielen tarraamisen Eurostatin ylläpitämän tietokannan (https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/data/database) ohjelmointirajapintaan. Näin ollen käyttäjä voi tarkastella, käsitellä ja tallentaa sivustolta löytyvää dataa suoraan R-kielen välityksellä.

Eurostatin käyttöönotto

Eurostat kirjaston käyttämäinen edellyttää eurostat paketin asennusta ja se tapahtuu samalla lailla kuin minkä tahansa muunkin paketin asennus. Voit asentaa sen joko R-studion yläreunasta löytyvästä Tools -> Install packages valikosta tai käyttäen install.packages() funktiota malliin install.packages(”eurostat”) (kuva 1). Paketin asentamisen jälkeen saat kirjaston käyttöösi lisäämällä eurostat kirjaston projektiisi library(eurostat) funktiolla.

Kuva 1. Eurostat pakettien ja kirjaston asennus.

Tämän jälkeen Eurostatin eurostat-kirjasto on käytettävissäsi ja pystyt hyödyntämään sen tarjoamia uusia funktioita. Yhtenä alustavimmista funktioista on get_eurostat_toc(), joka tulostaa kaikki Eurostatista nykyhetkellä löytyvät datasetit. Alhalla (kuva 2) on esimerkki kyseisen kyselyn muuttujaan asettamisesta.

Kuva 2. Eurostat datasettien hakeminen.

Muuttujan asettamisen jälkeen voit avata sen ja tarkastella funktion tuoman kyselyn tulosta (kuva 3). R-studio muuntaa datan oletuskohtaisesti taulukkomuotoon, jossa se on myös ihmissilmälle helposti luettavassa muodossa. Taulukosta löytyvä code-sarake on olennainen tieto asian etenemisen kannalta, sillä se toimii taulukon tunnuksena.

Kuva 3. Haetut datasetit.

Datasetin hakeminen

Haetaan cens_hnmga tunnusta käyttävä taulu komennolla df <- get_eurostat(”cens_hnmga”, type = ”label”, time_format = ”num”). Taulu on avattavissa myös selaimella osoitteessa https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-datasets/-/cens_hnmga. Taulu sisältää 30 Euroopan valtion väkiluvun vuosina 1981, 1991 ja 2001, sekä sukupuolijakauman. Taulun hakemisen jälkeen se on käytettävissä kuin mikä tahansa muukin R-studiossa sijaitseva taulu, mahdollistaen sen sisältämän datan suodattamisen ja muokkaamisen. (kuva 4)

Kuva 4. Taulun muokkaus.

Muokkaamisen lisäksi taulun dataa voidaan myös tulostella perinteiseen tapaan esimerkiksi ggplot-kirjaston voimin. (kuva 5)

Kuva 5. Esimerkkitulostus.

Loppumietteet

Tarpeen sitä vaatiessa Eurostat soveltuu hyvin erinäisten dataharjoitusten ja projektien datalähteeksi, mutta kaikki Eurostatin tietokannasta löytyvä data ei kuitenkaan käänny yhtä helposti käsiteltävään muotoon. Kokenut R-kielen osaaja jalostaa datasetin kuin datasetin, mutta kokeneemmattomalle käyttäjälle sopivan datasetin löytäminen tuhansien joukosta voi osoittautua omaksi ongelmakseen.

Palikoiden osuessa kohdalleen Eurostat kuitenkin hoitaa roolinsa sujuvasti ja näen sen varteen otettavana vaihtoehtona data-analytiikkaa opiskeleville vailla aineistoa, tai vaikkapa opettajille uuden opetusmateriaalin luonnin yhteydessä.

Lähteet

Giorgi F, Ceraolo C & Mercatelli D. 2022. The R Language: An Engine for Bioinformatics and Data Science. Päivitetty 4.2021. Saatavissa: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9148156/ [viitattu 18.11.2022].

European Commission. 2022. About Eurostat. Saatavissa: https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/about-us/ [viitattu 18.11.2022].

Kategoriat
Yleinen

Azure avuksi opetukseen

Nykymaailma muuttuu valtavalla vauhdilla ja uusia opetusmenetelmiä tarvitaan jatkuvasti. Ennen riitti, että työntekijä osasi syöttää Exceliin numeroita ja painaa enteriä, mutta nykyään sillä ei pitkälle pääse. Teknologia kehittyy ja sen myötä tulee uusia ohjelmia, joita työntekijän on osattava käyttää ja hyödyntää. Meidän tapauksessamme tämä ohjelma oli Microsoft Azure. Azure on julkinen pilvipalvelu, jota voidaan käyttää virtuaalipalvelinten alustana. Lisäksi Azure voi toimia kehitysalustana. Azurella pystytään hallitsemaan mobiililaitteita, suojaamaan dokumentteja, analysoimaan suuria datamassoja ja luomaan esimerkiksi koneoppimista.

Mistä kaikki alkoi?

Kaikki alkoi data-analytiikan koulutuksen viidennellä lukukaudella toteutettavasta data-analytiikan tutkimus- ja kehitysprojektista. Saimme Xamkin DataLABilta tehtäväksi SQL-serverin luomisen ja käyttöoton Microsoft Azuressa. Projekti oli myös osa DataLABissa suoritettavaa syventävää harjoittelua. Tavoitteena oli saada aikaiseksi Azure-serveri, jota voidaan käyttää apuna opetuksessa sekä tehdä lyhyitä oppaita serverin luomisesta ja käytöstä.

Projektin eteneminen

Projekti alkoi hitaasti ja rauhallisesti, sillä jouduimme ensin odottelemaan, että saamme oikeudet Xamkin Azuren Resource groupiin. Loimme sinne aluksi oman SQL-serverin, johon myöhemmin avattiin SQL database. Databasen synnyttyä selvitimme, miten sinne saa ladattua dataa, ja kuinka database käytännössä toimii. Seuraavaksi haasteeksi osoittautui datan saaminen. Meillä ei ollut mitään ladattavaksi sopivaa dataa, joten pyysimme apua toiselta projektiryhmältä. Toiselta ryhmältä saimme ns. testidataa, jolla pystyimme varmistamaan serverin toimivuuden. Onnistuneen datan siirtämisen jälkeen serveri oli valmis seuraavaan projektiin.

Kaikki vaiheet dokumentoitiin ja niistä koottiin lyhyitä oppaita opiskelijoita varten. Oppaita löytyy esim. Azure-serverin luomisesta, siirtämisestä, tiedon tuomisesta ja datan avaamisesta.

Vaadittavat ohjelmat

Serverin oikeanlainen toimiminen vaatii sen, että käyttäjältä löytyy tiettyjä ohjelmia. Meidän tilanteessamme ei vaadita monia ohjelmia, mutta niiden käyttö on pakollista. Parhaaksi ohjelmaksi datan lataamiseen ja muokkaamiseen serverille osoittautui Microsoftin SQL Server Management Studio, eli SSMS. Kyseisen ohjelman avulla pystyy vaivattomasti tarkastelemaan databasen sisältöä ja muokkaamaan sitä. Lisäksi ohjelma mahdollistaa sisällön lataamisen omaan databaseen.

Jotta datan avaaminen ja tarkastelu onnistuu, on parasta käyttää joko Microsoft Excel tai PowerBI -ohjelmia. Näiden ohjelmien avulla käyttäjä pystyy avaamaan koneellensa serverillä olevat datat ja muokkaamaan niitä. Ohjelmien avulla datan analysointi on myös mielestämme helpointa ja monipuolisinta.

Mitä jatkossa?

Tällä hetkellä meillä on toimiva pilvipalvelu, eli SQL-database. Pilvipalvelua voidaan hyödyntää opetuksessa ja erilaisissa projekteissa. Jatkossa tavoitteenamme on ladata srverille jatkuvasti päivittyvää, eli ns. livedataa. Dataa kerätään Raspberry Pi:n avulla. Kerätty data analysoidaan ja visualisoidaan PowerBI ohjelmalla. Olemmekin jo onnistuneesti testanneet sitä Raspberry Pi -simulaattorin avulla.