Rozvoj dopravy Trnava · Dopravní data

Když se pohyb města dá konečně číst.

Pro Trnavu jsme vytvořili soukromou analytickou aplikaci, která spojila data městské autobusové dopravy a cyklotras do jednoho pracovního obrazu města.

Rok: 2022
Doba trvání: 6 měsíců

The analytical application for transport in Trnava — Map, tables, and charts in the main workspace.

Informace

Rok: 2022
Doba trvání: 6 měsíců
Typ projektu: Soukromá webová aplikace
Naše role: Aplikaci jsme navrhli a postavili od nuly včetně zpracování dopravních dat.

Technologie

Vue 3
Python
Leaflet
Chart.js
Quasar

Co se dozvíte

01Jak propojit autobusová a cyklistická data bez ztráty kontextu.
02Jak proměnit mapu v analytický pracovní prostor.
03Jak oddělit zpracování dat od rychlého uživatelského rozhraní.

Jedno město, dva druhy pohybu

V roce 2022 přicházela data o autobusech, zastávkách, jízdenkách i cyklosčítačích v různých souborech. Šestiměsíční projekt je proměnil v jeden souvislý pracovní pohled.

Transport-data import and map context shown on a MacBook and iPhone — One entry point for stops, lines, cycle counters, GPS data, and tickets.

01 / Systém pod povrchem

Architektura, která chránila kontext i soukromí

Systém jsme rozdělili na vstupy, validaci, lokální datovou vrstvu, společné výpočty a pracovní pohledy. Menší referenční data zůstávala v prohlížeči; objemná GPS a jízdenková data se načítala jen pro danou relaci. Python sloužil k upstream přípravě mimo publikovaného Vue klienta.

Architektura aplikace od dopravních souborů přes validaci a datovou vrstvu Pinia až po mapu, tabulky, grafy a editor linek — Vstupy se nejprve validovaly a konvertovaly. Pinia pak držela společný stav pro GPS, jízdenky, cyklodata, mapu i analytické pohledy.

Autobusová doprava bez dohadů

Mapa propojila linky a zastávky s GPS časy, čekáním, nástupy, tržbami a poměrem plateb kartou a hotově. Filtry vedly od celého města ke konkrétní lince nebo zastávce.

Bus-line editor on a MacBook beside a red bus model — The interface made it possible to compose a route and check stops in each direction.

Cyklotrasy jako živá vrstva města

Cyklotrasy a sčítače používaly stejnou mapovou logiku jako autobusová síť. Analytik mohl přepínat vrstvy, zkoumat využití tras a porovnávat dva způsoby pohybu ve společném městském kontextu.

Editorial presentation of Trnava cycle analysis on an iPhone beside a gold bicycle — Bus and cycling layers shared one map context for the city.

02 / Cesta analytika

Jedna cesta od souboru k upravené lince

Analytik nejprve zkontroloval vstupy, potom otevřel společný mapový kontext, vybral zastávku nebo cyklosčítač, zúžil otázku filtry a nakonec pracoval s linkou nebo exportem. Každý krok používal stejná data, ne samostatně skládané reporty.

Pětikrokový tok od nahrání dopravních dat přes mapu, detail a statistiky až po návrh autobusové linky — Reálné obrazovky ukazují hlavní pracovní tok: import, městský kontext, výběr detailu, analýzu a úpravu linky.

Od souboru k rozhodnutí

Opakované importy CSV a JSON zůstaly oddělené od prezentační vrstvy. Python připravoval data a Vue 3 je zpřístupnil přes mapy, tabulky a grafy, které šlo filtrovat bez ručního skládání podkladů.

Transport statistics and map shown together on a MacBook and iPhone — Filtered tables and charts made the transport data readable.

03 / Návrhový princip

Výpočet jednou, důkaz na více místech

Konverzní utility sjednotily různé formáty do společných objektů. Rodičovská analytická vrstva pak data jednou filtrovala, třídila a agregovala a stejný výsledek předávala tabulce i grafu. Rozhraní tak zůstalo konzistentní bez vymyšlené serverové vrstvy.

Datový tok v pěti stupních: načtení, normalizace, uložení podle objemu, jeden společný výpočet a opětovné použití v mapě, tabulce, grafu a editoru — Klíčové rozhodnutí bylo jednoduché: odvodit jeden filtrovaný výsledek a použít ho v tabulce i vizualizaci místo dvojího zpracování.

Jak jsme postupovali

01Zmapovali jsme zdrojové soubory a otázky, na které měl analytik odpovídat.
02Definovali jsme společný dopravní model a jasnou hranici validace každého vstupu.
03Prototypovali jsme tok mapa – detail – statistiky, aby se při filtrování neztratil kontext.
04Sjednotili jsme výpočty, zdokumentovali workflow a ověřili finální předání.

Dvě sítě. Jedno město.

Výsledkem byla soukromá aplikace, ve které šlo autobusovou dopravu a cyklistickou infrastrukturu zkoumat vedle sebe. Město získalo jeden konzistentní prostor pro práci s dopravními daty.

“Data začala vyprávět jeden příběh o pohybu města.”

Podobný cíl, řešení podle vás

Máte projekt s podobnou výzvou?

Proberme projekt

Další projekt

Běžecká mobilní aplikace

Soukromá spolupráce v React Native. Redizajn vybraných částí, opravy kódu a chyb pro iOS a Android.

Zobrazit případovou studii

Sdílet:

Architektura, která chránila kontext i soukromí