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Data Analysis, Progetti di Ricerca e Data Communities, Ricerca Clinica

H2020 See Far

Byditeteo@gmail.com | On Aprile 29,19 | 0 Comment

Smart glasses for multifacEted visual loss mitigation and chronic disEase prevention indicator for healthier, saFer, and more productive workplAce foR ageing population

Quantitas participates in the See Far project funded by the European Commission within the Horizon 2020 Research and Innovation for the next 3 years. Twelve partners from five different countries, Spain, Italy, Greece, Bulgaria and Denmark, will create a digitally enabled solution supporting aging workforce with vision loss. This solution aims to be a support to an independent and active healthy lifestyle ensure work life balance of users, enhance their social engagement, allows their participation in team working, as well as their career development, since it boosts self-estimate and self-confidence to cope with their everyday responsibilities.

EU workforce is ageing. Europe’s ageing population raises many challenges for policy makers in relation to employment, working conditions, living standards and welfare. Quantitas among other enterprises, research centres and universities participate in the project will provide the necessary knowledge to guarantee the success of the project in all its stages of development. See Far solution will be made up of the See Far smart glasses and the See Far mobile application. This solution will ensure the creation of an adaptive smart working and living environment (augmented reality workspace). See Far smart glasses are adapted to the needs of the users and optimize their view empowering older adults to solve the most meaningful problems, transforming how they design, build, maintain and collaborate in their organization, perceiving the world conveniently and enjoying a safer exploration in an indoor/outdoor environment. In order this to be achieved a personalized visual assistant will be developed capturing the condition of the eye, detecting the problem and provide the appropriate adjustment through the integration of gaze tracking, machine learning and augmented reality technologies.

For more information: https://www.see-far.eu/

Analytics Development, Formazione e Creazione Competenze, Open Data e Open Innovation, Progetti di Ricerca e Data Communities, Turismo, Visual Analytics & Info Design

ShapeTourism

Bymarco | On Settembre 14,18 | 0 Comment

L’output principale di ShapeTourism consiste in un sistema di strumenti progettati con lo scopo di conoscere e monitorare il contesto del turismo sostenibile, insieme a un sistema di supporto per l’analisi dei dati e un’interpretazione utile per il processo decisionale.

Il lavoro di Quantitas sui dati per il portale consiste in un supporto nelle fasi di raccolta, trattamento e visualizzazione. Quantitas ha provveduto a fornire il supporto informatico necessario allo sviluppo del DSS (Decisional Support System) del partner Università Ca’ Foscari con particolare attenzione all’inserimento dello stesso DSS all’interno della più generale piattaforma ShapeTourism on-line. Tale approccio completa lo scopo finale del progetto ovvero la creazione di un DSS trasversale completamente on line a supporto dell’industria turistica.

ShapeTourism Observatory

Al fine di migliorare il quadro delle conoscenze sulla salute del turismo delle destinazioni culturali MED e aiutare addetti ai lavori e decisori a “modellare il turismo in modo sostenibile”, Shapetourism offre informazioni, scenari e indicatori su competitività, attrattività e sostenibilità.

L’osservatorio integra dati tradizionali con un’ampia massa di dati, implementando nuovi metodi per la raccolta e l’elaborazione dei BigData e per la generazione di dati aperti in grado di superare i limiti informativi dell’analisi statistica convenzionale. L’osservatorio colmerà il divario tra le attuali esigenze di informazione degli stakeholder e le risposte statistiche tradizionali.

ShapeTourism Survey

L’indagine sugli stakeholder del turismo mediterraneo di ShapeTourism fornisce oggi uno sguardo unico sullo stato di salute del turismo nell’area del Mediterraneo. Ciò permette di:

valutare le dinamiche e le tendenze del settore del turismo
prevedere i possibili impatti dei cambiamenti globali sullo sviluppo del turismo sostenibile
comprendere le reazioni locali alle tendenze globali nella sostenibilità del turismo
misurare le esternalità del turismo
valutare le percezioni degli stakeholder sulla fase del ciclo di vita della loro destinazione
identificare le pratiche sostenibili incorporate nelle operazioni degli stakeholder privati, nonché le barriere e le sfide per l’adozione di queste pratiche
valutare le opinioni degli stakeholder pubblici su come migliorare la sostenibilità dello sviluppo e delle operazioni turistiche.

ShapeTourism Carrying Capacity Scenarios Simulator

Lo ShapeTourism Carrying Capacity Scenarios Simulator fornisce uno strumento utile per interpretare gli scenari futuri delle regioni del Mediterraneo in relazione agli indicatori stabiliti:

densità turistica
intensità del turismo
tasso di occupazione
durata media del soggiorno

Questo strumento è facilmente accessibile per tutti gli utenti e fornisce:

informazioni comparabili per tutte le regioni MED
informazioni per le zone costiere e non costiere
informazioni storiche
scenari futuri con diversi orizzonti temporali

ShapeTourism Carrying Capacity Scenarios

ShapeTourism Clusters Maps

Lo strumento Cluster Matrix fornisce una visualizzazione della concentrazione geografica delle regioni del Mediterraneo in base al modello di forze trainanti, pressioni, stato e risposta (DPSR: Driving forces, Pressures, State, Responses). Il team del progetto ShapeTourism ha condotto un’analisi DPSR delle regioni MED a livello NUTS 2.

La visualizzazione di questi cluster fornisce preziose informazioni sull’eterogeneità delle regioni mediterranee nell’ambito del DPSR. Insieme agli strumenti ShapeTourism Observatory, Survey e Scenarios Maps, Cluster Matrix è uno strumento chiave per analizzare i driver regionali dell’industria del turismo.

Tecnologia

Per la fase di raccolta ed elaborazione dei dati sono stati utilizzati il pacchetto R ed il software QGis. L’implementazione dei portali web, in HTML5, ha coinvolto i linguaggi di programmazione Php e Javascript. I dati poggiano su database relazionali MySQL. Mabox e Leaflet sono stati utilizzati per la visualizzazione delle mappe.

Analytics Development, Open Data e Open Innovation, Visual Analytics & Info Design

Demotic per l’esplorazione dei grafi

Bymarco | On Settembre 14,18 | 0 Comment

Demotic è una componente web per l’esplorazione dinamica di un grafo nodi-relazioni.

Demotic permette di visualizzare in maniera compatta, ordinata e veloce, grandi insiemi di dati composti da nodi, suddivisi in macroaree, collegati tra loro da relazioni.

Caratteristiche proprie del sistema di visualizzazione sono:

le macroaree possono essere poste in sequenza, secondo un ordine logico
ogni nodo è collegato in maniera unidirezionale con uno o più nodi della macroarea successiva
la prima macroarea contiene solo il nodo di partenza dell’esplorazione (nodo radice)

Una volta scelto il nodo radice, è possibile visualizzare i nodi a lui correlati, espandendo quindi la visualizzazione verso la macroarea seguente.
Se il numero di elementi è sufficientemente basso, questi vengono rappresentati con una forma circolare, un’icona definita dalla macroarea e il testo della loro denominazione (o valore); le relazioni tra i nodi sono esplicitate da linee tra essi. In caso di più linee uscenti o entranti in un nodo, un numero ne specifica la quantità.
Se il numero di elementi è troppo alto per poter essere rappresentato in maniera esaustiva con la stessa modalità, il sistema passa ad una visualizzazione compatta, nella quale ogni nodo è rappresentato solamente da un piccolo quadrato. Per facilitare l’esplorazione dei nodi, questi sono divisi in riquadri (alla maniera di cartelle) a seconda della lettera o, più generalmente, del simbolo iniziale della loro denominazione. Passando con il mouse sopra ai nodi un popup ne descrive significato, valore e collegamento con i nodi della macroarea precedente. Più nodi possono essere selezionati ed espansi contemporaneamente verso la macroarea seguente.
Il sistema “switcha” continuamenta tra la modalità espansa e quella compatta a seconda del numero corrente di elementi.

Muovendo il mouse sui nodi nella modalità espansa, vengono evidenziati tutti i loro collegamenti. Inoltre, in qualsiasi momento (tranne quando è attiva una modalità compatta) è possibile fare doppio-click su un nodo per escludere dalla visualizzazione tutti quelli che non gli sono collegati (effetto “drill-down”). L’effetto drill-down può essere resettato o reiterato più volte di seguito.

Altre funzionalità dell’interfaccia, come la ricerca globale, il filtro e l’ordinamento su ogni macroarea, la storicità della azioni effettuate con possibilità di navigare avanti e indietro, e una “mappa” che permette uno spostamento rapido verso l’alto o verso il basso, facilitano all’utente l’utilizzo dello strumento.
Infine, è disponibile l’esportazione della vista corrente in formato JSON.
Qui sotto, un breve video che illustra alcune delle funzionalità di Demotic.

Data Analysis, Open Data e Open Innovation, Progetti di Ricerca e Data Communities, Ricerca Clinica, Visual Analytics & Info Design

Pesticides in food Data Visualization for EFSA

Bymarco | On Agosto 01,18 | 0 Comment

Questa data visualization, realizzata da Quantitas per EFSA (European Food Safety Authority) in collaborazione con Pomilio Blumm, illustra i livelli e quantità di pesticidi presenti negli alimenti delle tavole degli europei. I dati si riferiscono al 2016 e hanno lo scopo di mettere in evidenza la qualità dell’azione di monitoraggio degli enti di controllo europeo. Il risultato principale emerso dalla loro analisi è che il 96% dei prodotti risulta essere entro i limiti di legge.

La visualizzazione permette di ottenere un focus su 263 cibi (divisi in categorie e sottocategorie) e su 30 nazioni europee (28 stati membri più Islanda e Norvegia). I dati analizzati si riferiscono a 84.657 campioni per 791 pesticidi.

Il nome del prodotto o della nazione sono visualizzabili con un “mouse over” sulle singole bolle. Facendo un clic su una bolla si ottengono i dettagli sui risultati delle analisi, con particolare riferimento al numero di campioni che hanno rispettato i limiti.

Nella sezione di analisi delle nazioni è disponibile un ulteriore livello di dettaglio, in cui vengono riportati dettagli sull’origine dei campioni analizzati nei vari paesi monitorati. E’ possibile scorrere con il mouse l’elenco dei paesi e cliccare su uno di essi per la visualizzazione inversa. Un menu a filtri permette di rifinire la ricerca sui campioni nazionali, su quelli dei paesi europei, su quelli dei paesi terzi e su quelli di origine sconosciuta.

Il lavoro è stato sviluppato utilizzando la libreria D3.js per animare gli elementi su un piano svg.
Il link alla data visualization è: http://www.efsa.europa.eu/en/interactive_pages/Pesticides_report_2016

Open Data e Open Innovation

Indagine su Open Innovation presso le aziende

Byduccio | On Giugno 18,18 | 0 Comment

Quantitas ha realizzato un’indagine su un campione d’imprese della manifattura per comprendere quale sia il loro approccio nei confronti dell’uso dei dati e identificare le migliori strategie su come rendere disponibili gli OPEN DATA più rispondenti alle necessità delle imprese.
L’indagine è stata commissionata dall’Unione Italiana delle Camere di commercio nell’ambito delle attività intraprese con il Politecnico di Milano per l’Osservatorio EGOV.

Data Analysis, Industria 4.0

Limiti su profili di misura giornaliera di potenza attiva e reattiva in stabilimenti

Byduccio | On Giugno 17,18 | 0 Comment

Analisi dei dati di consumo elettrico tramite quadri che inviano ogni 15 secondi diversi valori. Nel caso specifico i valori da rilevare sono quelli relativi a Potenza Attiva e Potenza Reattiva.

L’obiettivo è:

Determinare bande «di tolleranza standard» per i profili (detti anche «serie») giornalieri di potenza attiva e potenza reattiva per diversi apparati di uno stabilimento
Le bande devono definire dei «limiti di normalità»
Le bande dei profili sono diverse per giorni festivi (sabato+domenica) e giorni feriali
Le bande dei profili sono diverse a seconda della lunghezza delle giornate, generando una ulteriore classificazione dei risultati per lunghezza delle giornate
Le bande sono calcolate per misurazioni effettuate su intervalli regolari (30 secondi o 15 minuti? Lun o mar) nell’arco del giorno

Il Software sviluppato per l’analisi ha le seguenti funzioni:

lisciamento dei profili giornalieri (o «serie»)
Individuazione dei punti anomali
Individuazione dei profili giornalieri anomali (dopo rimozione o correzione dei punti anomali)
Generazione (training) delle bande di tolleranza standard per ciascun incrocio di tipo di giornata e classe di lunghezza della giornata (dopo rimozione o correzione delle serie anomale)
Funzione che ritorna le bande di tolleranza giornaliere per ciascun incrocio di tipo giornata, lunghezza della giornata, Potenza attiva, Potenza reattiva, per ciascun apparato (per un totale di 60 combinazioni)

Data Analysis, Formazione e Creazione Competenze, Open Data e Open Innovation, Progetti di Ricerca e Data Communities, Visual Analytics & Info Design

Follow Up! Venice shares knowledge spaces – Biennale Architettura 2018

Bymarco | On Giugno 06,18 | 0 Comment

Nell’ambito della Biennale di Architettura 2018, Quantitas ha lavorato alla progettazione e alla realizzazione del complesso di Data Visualization, proiettato all’interno del Padiglione Venezia. In particolare:

Il tema della 16. Mostra Internazionale di Architettura è Freespace. Il Padiglione Venezia declina tale titolo in knowledge spaces: spazi di conoscenza, liberi, perché i dati – e quindi le conoscenze – sono riutilizzabili da tutti. Un Freespace immateriale che genera un’interazione continua tra i vari modelli del sapere.

Uno dei motivi principali alla base della sua realizzazione è il concetto di Big Data applicato al patrimonio informativo e informatico del Comune di Venezia. Nello specifico l’obiettivo è stato rappresentare l’universo dei dati attraverso una “mappatura” dei dataset depositati o archiviati nelle diverse istituzioni di Venezia.

Per favorire la fase di acquisizione e organizzazione dei dati raccolti e allo stesso tempo facilitare la strutturazione dei relativi metadati da parte dei framework di visualizzazione, Quantitas ha individuato l’algoritmo ottimale, basato su una struttura dati ad albero, chiamato Quadtree o anche Albero Quadramentale. L’idea parte dal concept originale, che prevede la “disseminazione” nello spazio di una serie di punti-dato, ognuno corrispondente ad un dato diverso. L’effetto visivo è quindi quello di un universo, costellato di dati.

Nella prima fase di organizzazione del dato Quantitas ha implementato l’algoritmo più adatto di Quadtree al fine di popolare dinamicamente l’intero spazio (“mappa”). Tale algoritmo ha consentito di popolare lo spazio, organizzandolo per aree e quadranti sulla base dell’ordinamento gerarchico dei dati, definito a sua volta da particolari caratteristiche, quali ad esempio il formato, la fonte, la finalità d’uso, eccetera.

Quantitas si è occupata dell’analisi e dell’armonizzazione del dato caricato all’interno del framework di Quadtree per ottimizzarne la qualità e la coerenza informativa, e ha realizzato la grafica e l’estetica della Data Visualization secondo il coordinato stilistico previsto per tutto l’allestimento.

Il padiglione è stato inaugurato il 25 maggio alla presenza delle autorità, e rimarrà visitabile sino al 25 novembre 2018.

Data Analysis, Progetti di Ricerca e Data Communities, Ricerca Clinica

H2020 Holobalance

Bymarco | On Gennaio 09,18 | 0 Comment

Quantitas is partner in an international consortium that is carrying out Holobalance, a project under Horizon 2020 Personalized Medicine, funded by the European Commission. The overall objective of HOLOBALANCE is to develop and validate a new personalized hologram coach platform for virtual coaching, motivation and empowerment of ageing population with balance disorders.

The coaching part will be realized by holograms and augmented reality games, along with easy to use sensors (smart bracelet, smart glasses, sensorized soles) that can be customized to implement and coach the user with specific, individualized exercises, offering new forms of accessible user interaction. Others partner of the consortium are: University of Ioannina, University College London, Kings College London, National and Kapodistrian University of Athens, University Medical Center Freiburg Neurocenter, University of Hamburg, BIOIRC DDO, Institute of Communication and Computers Systems, Age Concern London, SPHYNX Technology Solution, EIPIX Entertainment, and Roessingh Research and Development.

Data Analysis, Dati Aziendali, Industria 4.0, Open Data e Open Innovation, Visual Analytics & Info Design

Rapporto Fiera Milano

Bymarco | On Ottobre 27,17 | 0 Comment

Dal 2000 la Fondazione Fiera Milano effettua interviste ad un campione di espositori italiani nei settori Arredamento, Moda, Meccanica e Alimentare. La rilevazione permette di comprendere come sta andando l’economia italiana.

Il campione di espositori italiani per ciascun settore – Arredamento, Moda, Meccanica e Alimentare – viene descritto attraverso la classe dimensionale, la proprietà e la gestione, la concorrenza, l’export e le attività di ricerca e sviluppo. Vengono inoltre analizzati gli indicatori di Self Confidence e di Impegno all’Innovazione, per fornire da un lato i trend sulla percezione che gli imprenditori hanno della propria azienda e delle proprie performance di mercato e dall’altro, quelli sulle strategie innovative delle aziende del Made in Italy.

Infine, le imprese sono oggetto di un’analisi cluster che ha individuato diversi profili e comportamenti rispetto al business sentiment, con le valutazioni sui trend economici a livello nazionale e settoriale, e all’exhibition sentiment, con l’atteggiamento nei confronti delle fiere.

Il rapporto, realizzato in collaborazione con Questlab srl, è disponibile al link: http://www.fieriespositori.it/ .

Open Data e Open Innovation

Open Data Padova

Bymarco | On Settembre 25,17 | 0 Comment

Il portale OpenData consente la visualizzazione e il download dei principali dati statistici sull’economia della provincia di Padova:

Imprese – variazione numero di imprese per settore
Reddito prodotto
Industria manifatturiera
Commercio al dettaglio
Export – per merci e paesi
Lavoro – occupati per settore
Dati comunali

Sono disponibili grafici interattivi per la visualizzazione delle serie storiche e tabelle.

I dati sono aggiornati annualmente, provengono da fonte InfoCamere, Istat, Unioncamere nazionale e regionale e sono rielaborati dall’Ufficio Studi della Camera di Commercio di Padova.

Da http://www.pd.camcom.it/gestisci-impresa/studi-informazione-economica/dati-e-analisi-economiche-1/opendata-economia-padovana