@prefix adfi: <http://avoindata.fi/ns#> .
@prefix dcat: <http://www.w3.org/ns/dcat#> .
@prefix dct: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .
@prefix ns1: <http://schema.org/> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix vcard: <http://www.w3.org/2006/vcard/ns#> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

<https://www.avoindata.fi/data/dataset/f3962a68-43a7-42bd-b8e4-4979eea1e619> a adfi:Showcase ;
    adfi:archived <false> ;
    adfi:dataUserInterface </data/fi/showcase/hillipsinvinoumayttmyydenennustaminenkuluttajahintojenmuutoksilla> ;
    adfi:platform [ adfi:platform "Android" ] ;
    adfi:previewMedia [ adfi:previewMedia <https://www.avoindata.fi/data/uploads/showcase/2022-07-20-202849.145845featureimage.PNG>,
                <https://www.avoindata.fi/data/uploads/showcase/2022-07-20-202849.199125forecastimage.PNG>,
                <https://www.avoindata.fi/data/uploads/showcase/2022-07-20-202849.245239edaimage.PNG> ] ;
    dct:creator [ foaf:homepage <https://github.com/tuopouk> ;
            foaf:name "Tuomas Poukkula" ] ;
    dct:description """As consumer prices rise, it is also worth examining how inflation affects other macroeconomic phenomena, such as unemployment. There is a theory called the Phillips curve which states that in the short term there is a contradiction between inflation and unemployment. So, in theory, there is a relationship between unemployment and inflation. With this application you can develop a machine learning method that aims to predict unemployment based on the components of inflation, i.e. consumer price indices. The freedom to develop a solution lies with the user. With this application you can try different commodity baskets and scientific methods for predicting unemployment, easily with the help of a graphical user interface. The application contains links to additional documentation and educational videos that aim to educate the user and teach terminology related to machine learning and data science.\r
\r
In this application, the user chooses the consumer products themselves, whose price changes are utilized in predicting unemployment. You can choose the machine learning algorithm yourself and adjust its hyperparameters to your liking. The application allows you to test your model and examine which consumer products influenced the forecast the most. Predictions can be made using the assumptions that the user enters into the tool. All data and work documentation can be exported to Excel files. For product selection and evaluation of change assumptions, the application also includes a section of exploratory analysis, where you can examine the relationship between commodities and their relationship to unemployment rate and monthly changes in unemployment rate.\r
\r
The application works on most browsers and also works as a progressive web application, so it can be downloaded to a computer or mobile device. The application is implemented in Finnish, Swedish and English. You can change the color scheme of the application as you wish.""",
        """I takt med att konsumentpriserna stiger är det också värt att undersöka hur inflationen påverkar andra makroekonomiska fenomen, såsom arbetslösheten. Det finns en teori som kallas Phillipskurvan som säger att det på kort sikt finns en motsägelse mellan inflation och arbetslöshet. Så i teorin finns det ett samband mellan arbetslöshet och inflation. Med denna applikation kan du utveckla en maskininlärningsmetod som syftar till att förutsäga arbetslöshet baserat på komponenterna i inflationen, dvs konsumentprisindex. Friheten att utveckla en lösning ligger hos användaren. Med detta program kan du prova olika varukorgar och vetenskapliga metoder för att förutsäga arbetslöshet, enkelt med hjälp av ett grafiskt användargränssnitt. Applikationen innehåller länkar till ytterligare dokumentation och utbildningsvideor som syftar till att utbilda användaren och lära ut terminologi relaterad till maskininlärning och datavetenskap.\r
\r
I denna applikation väljer användaren själva konsumentprodukterna, vars prisförändringar används för att förutsäga arbetslöshet. Du kan välja maskininlärningsalgoritmen själv och justera dess hyperparametrar efter din smak. Applikationen låter dig testa din modell och undersöka vilka konsumentprodukter som påverkade prognosen mest. Förutsägelser kan göras med hjälp av de antaganden som användaren anger i verktyget. All data och arbetsdokumentation kan exporteras till Excel-filer. För produktval och utvärdering av förändringsantaganden innehåller ansökan även ett avsnitt av undersökande analys, där du kan undersöka förhållandet mellan varor och deras förhållande till arbetslöshetstalet och månatliga förändringar i arbetslöshetstalet.\r
\r
Programmet fungerar på de flesta webbläsare och fungerar också som en progressiv webbapplikation, så det kan laddas ner till en dator eller mobil enhet. Ansökan genomförs på finska, svenska och engelska. Du kan ändra färgschemat i programmet som du vill.""",
        """Kuluttajahintojen noustessa on syytä tutkia myös miten inflaatio vaikuttaa muihin makrotaloudellisiin ilmiöihin, kuten työttömyyteen. On olemassa ns. Phillipsin käyrän teoria, jonka mukaan lyhyellä aikavälillä inflaation ja työttömyyden välillä vallitsee ristiriita. On siis teoriassa olemassa suhde työttömyyden ja inflaation välillä. Tällä sovelluksella voi kehittää koneoppimismenetelmän, joka pyrkii ennustamaan työttömyyttä inflaation komponenttien, eli kuluttajahintaindeksien perusteella. Vapaus ratkaisun kehittämiseen on käyttäjällä. Tällä sovelluksella voidaan kokeilla erilaisia hyödykekoreja sekä tieteellisiä metodeja työttömyyden ennustamiseen helposti graafisen käyttöliittymän avulla. Sovelluksesta löytyy linkkejä lisädokumentaatioon sekä opetusvideoihin, joiden tarkoitus on sivistää käyttäjää ja opettaa koneoppimiseen ja datatieteeseen liittyvää terminologiaa.\r
\r
Tässä sovelluksessa käyttäjä valitsee itse kuluttajatuotteet, joiden hintamuutoksia hyödynnetään työttömyyden ennustamisessa. Koneoppimisalgoritmin voi valita itse ja sen hyperparametrit pystyy säätämään haluamikseen. Sovelluksessa pystyy testaamaan malliaan sekä tutkimaan mitkä kuluttajatuotteet vaikuttivat eniten ennusteeseen. Ennusteen pystyy tekemään niillä hintamuutosten olettamilla, jotka käyttäjä syöttää työkaluun. Kaiken datan ja työn dokumentaation saa vietyä Excel-tiedostoihin. Hyödykkeiden valintaa sekä muutosoletuksien arvointia varten, sovelluksessa on myös tutkivan analyysin osio, jossa voi tarkastella hyödykkeiden välisiä suhteita sekä niiden suhdetta työttömyysasteeseen ja työttömyysasteen kuukausimuutoksiin.\r
\r
Sovellus toimii useimmissa selaimissa ja se toimii myös progressiivisena verkkoaplikaationa, joten sen voi ladata tietokoneelle tai mobiililaitteelle. Sovellus on toteutettu suomeksi, ruotsiksi ja englanniksi. Sovelluksen väriteeman voi vaihtaa haluamakseen.\r
""" ;
    dct:identifier "f3962a68-43a7-42bd-b8e4-4979eea1e619" ;
    dct:issued "2022-07-20"^^xsd:date ;
    dct:publisher <https://github.com/tuopouk> ;
    dct:title "Phillipsin vinouma - Työttömyyden ennustaminen kuluttajahintojen muutoksilla" ;
    ns1:dateModified "2022-09-09T12:22:21.347868"^^xsd:dateTime,
        "2022-09-09T12:22:21.347868" ;
    ns1:datePublished "2022-07-20T20:28:49.435363"^^xsd:dateTime,
        "2022-07-20T20:28:49.435363" ;
    ns1:description """Kuluttajahintojen noustessa on syytä tutkia myös miten inflaatio vaikuttaa muihin makrotaloudellisiin ilmiöihin, kuten työttömyyteen. On olemassa ns. Phillipsin käyrän teoria, jonka mukaan lyhyellä aikavälillä inflaation ja työttömyyden välillä vallitsee ristiriita. On siis teoriassa olemassa suhde työttömyyden ja inflaation välillä. Tällä sovelluksella voi kehittää koneoppimismenetelmän, joka pyrkii ennustamaan työttömyyttä inflaation komponenttien, eli kuluttajahintaindeksien perusteella. Vapaus ratkaisun kehittämiseen on käyttäjällä. Tällä sovelluksella voidaan kokeilla erilaisia hyödykekoreja sekä tieteellisiä metodeja työttömyyden ennustamiseen helposti graafisen käyttöliittymän avulla. Sovelluksesta löytyy linkkejä lisädokumentaatioon sekä opetusvideoihin, joiden tarkoitus on sivistää käyttäjää ja opettaa koneoppimiseen ja datatieteeseen liittyvää terminologiaa.\r
\r
Tässä sovelluksessa käyttäjä valitsee itse kuluttajatuotteet, joiden hintamuutoksia hyödynnetään työttömyyden ennustamisessa. Koneoppimisalgoritmin voi valita itse ja sen hyperparametrit pystyy säätämään haluamikseen. Sovelluksessa pystyy testaamaan malliaan sekä tutkimaan mitkä kuluttajatuotteet vaikuttivat eniten ennusteeseen. Ennusteen pystyy tekemään niillä hintamuutosten olettamilla, jotka käyttäjä syöttää työkaluun. Kaiken datan ja työn dokumentaation saa vietyä Excel-tiedostoihin. Hyödykkeiden valintaa sekä muutosoletuksien arvointia varten, sovelluksessa on myös tutkivan analyysin osio, jossa voi tarkastella hyödykkeiden välisiä suhteita sekä niiden suhdetta työttömyysasteeseen ja työttömyysasteen kuukausimuutoksiin.\r
\r
Sovellus toimii useimmissa selaimissa ja se toimii myös progressiivisena verkkoaplikaationa, joten sen voi ladata tietokoneelle tai mobiililaitteelle. Sovellus on toteutettu suomeksi, ruotsiksi ja englanniksi. Sovelluksen väriteeman voi vaihtaa haluamakseen.\r
""" ;
    ns1:name "Phillipsin vinouma - Työttömyyden ennustaminen kuluttajahintojen muutoksilla" ;
    ns1:url "/data/fi/showcase/hillipsinvinoumayttmyydenennustaminenkuluttajahintojenmuutoksilla" ;
    dcat:contactPoint [ a vcard:Organization ] ;
    dcat:keyword "ennuste",
        "hinnat",
        "koneoppiminen",
        "machine learning",
        "maskininlärning",
        "prices",
        "priser",
        "työttömyys" ;
    dcat:landingPage <https://skewedphillips.herokuapp.com/> ;
    dcat:theme <https://www.avoindata.fi/data/fi/group/06edfdc5-3fb3-4264-9ee6-914db717ee2c>,
        <https://www.avoindata.fi/data/fi/group/7cd4f539-e6ed-4d60-81c8-2288c681b538> .

<https://www.avoindata.fi/data/fi/group/06edfdc5-3fb3-4264-9ee6-914db717ee2c> a skos:Concept ;
    skos:prefLabel "Economy and Finance",
        "Ekonomi och finans",
        "Talous ja raha-asiat" .

<https://www.avoindata.fi/data/fi/group/7cd4f539-e6ed-4d60-81c8-2288c681b538> a skos:Concept ;
    skos:prefLabel "Befolkning och samhälle",
        "Population and Society",
        "Väestö ja yhteiskunta" .

<https://github.com/tuopouk> foaf:homepage "https://github.com/tuopouk" ;
    foaf:name "Tuomas Poukkula" .