Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию и разработке модели многомерного анализа данных, ориентированной на применение в задачах судебных автотехнических экспертиз, с применением специальных методов. В работе рассматриваются данные, используемые при анализе обстоятельств дорожно-транспортных происшествий, включая сведения о транспортных средствах, условиях движения, месте и времени происшествия, типе ДТП и расчётных показателях. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение особенностей данных судебных автотехнических экспертиз. 2. Анализ методов многомерного анализа данных и OLAP-подхода. 3. Проектирование модели данных по схеме «звезда». 4. Разработка прототипа аналитической системы на базе PostgreSQL. 5. Проверка разработанной модели на тестовом наборе данных и выполнение аналитических запросов. В ходе работы была спроектирована многомерная модель данных, включающая таблицу фактов, таблицы измерений и аналитическое представление autotech_olap.v_accident_cube. Для проверки модели был сформирован тестовый набор данных объёмом 1000 записей. В рамках апробации проверялись связи между таблицами, корректность числовых значений, выполнение аналитических SQL-запросов, а также операции многомерного анализа: агрегирование, roll-up, drill-down, slice и dice. В результате работы был разработан прототип аналитической системы, позволяющий хранить структурированные данные судебных автотехнических экспертиз и выполнять их аналитическую обработку по различным измерениям. Полученные результаты показывают возможность применения разработанной модели для анализа накопленных экспертных данных, подготовки аналитических отчётов и последующего использования данных в программном комплексе «ИнфоВизор». Для достижения данных результатов в работе использовались следующие информационные технологии и программные средства: СУБД PostgreSQL 18.3, язык SQL, средства psql и pgAdmin, программный комплекс «ИнфоВизор», PlantUML, PowerShell и batch-скрипты Windows. Облачные сервисы в процессе выполнения работы не использовались.

The given work is devoted to the research and development of a multidimensional data analysis model focused on forensic vehicle examination tasks. The work considers data used in the analysis of road traffic accidents, including information about vehicles, traffic conditions, accident location and time, accident type, and calculated indicators. The research set the following goals: 1. Studying the features of forensic vehicle examination data. 2. Analyzing multidimensional data analysis methods and the OLAP approach. 3. Designing a data model based on the star schema. 4. Developing a prototype analytical system based on PostgreSQL. 5. Testing the developed model using a test dataset and analytical SQL queries. During the work, a multidimensional data model was designed, including a fact table, dimension tables, and the analytical view autotech_olap.v_accident_cube. A test dataset containing 1000 records was formed to verify the model. The testing process included checking table relationships, numerical values, analytical SQL queries, and multidimensional analysis operations such as aggregation, roll-up, drill-down, slice, and dice. As a result, a prototype analytical system was developed. It makes it possible to store structured forensic vehicle examination data and process it analytically by different dimensions. The obtained results show that the developed model can be used for analyzing accumulated expert data, preparing analytical reports, and further using the data in the InfoVisor software package. The following information technologies and software tools were used to achieve these results: PostgreSQL 18.3, SQL, psql and pgAdmin tools, the InfoVisor software package, PlantUML, PowerShell, and Windows batch scripts. Cloud services were not used in the course of the work.