建構場地規劃推薦系統

akhiislamakhi22

這篇文章可能描述舊版的功能。在此處了解最新的雲端原生版本。當涉及網站規劃應用程式時組織強烈希望結合來自同來源的數據僅為了獲得特定位置的見解而且還比較同的地理位置例如尋找顯示相似特徵的位置。如果我們的目標是比較兩個地理位置我們可能需要考慮在該位置測量的各種數據點這些數據點既來自「傳統」來源例如人口普查也來自更現代的來源例如行動金融交易和點興趣數據。建立我們的相似度分數在過去的幾個月裡的專業空間數據科學團隊開發了一種方法來計算相似度得分對於一組目標位置的現有站點這對於考慮重新定位或整合站點網路的站點規劃者來說是一個重要的工具。計算兩個位置之間的相似性分數實際上歸結為計算每個感興趣的變數在這些位置處的值之間的差異或者如下文中稱為「變數空間中的距離」而是地理距離。為了估計兩個位置之間的相似性我們首先需要定義「位置」的含義。

例如一些資料可能在點層級可用例如資料而其他資料可能已經在空間上聚合例如人口普查資料通常在給定的行政單位層級可用 中國海外英國號碼數據 並且同的資料來源可能在同的空間分辨率下可用。事實上空間聚合對於創建有意義的分析單位可能是必要的或者可能是資料匿名化過程的副產品以確保資料隱私例如在行動資料的情況下。所以問題是我們要如何選擇一個通用的空間解析度來定義一個有意義的分析單位？那我們要如何將同空間解析度的資料來源整合到所選的空間支援中呢？四鍵生成四鍵一代。在此範例中儲存格是儲存格到的父級而儲存格是儲存格到的父級。這個問題促使我們開發了它定義了一個通用的空間支持可用於在規則網格上集成同空間分辨率下可用的數據其中每個網格單元由稱為四叉樹鍵的一維位元串唯一定義或四鍵簡而言之。單元格的四鍵開始上一個縮放等級的包含單元格如上所示。



在的初步版本下面使用中積分透過面積插值進行。給定在其原始空間分辨率下感興趣的聚合變量其在由定義的公共支持上的值是通過對由相交面積加權的相交單元的值進行平均來獲得的。下圖顯示了上插值的人口普查總人口範例查看此範例基於與共享工作空間公司相似性的選址範例現在想像一下您可以在提供的共同支援下從我們的資料觀測站存取第三方和策劃的資料集並且您希望使用此資料計算同位置之間的相似性得分。例如假設共享工作空間產業的市場領導者希望使用更多數據來推動其快速擴張策略。假設我們想要考慮該公司在紐約的站點結合儲存在上的人口統計財務和數據以查找在洛杉磯具有類似特徵的位置。這種相似性分析的結果將表明他們應該計劃開設新空間重新安置與紐約市目標位置具有相似特徵的現有空間的最佳地點。第一步是選擇我們想要包含在分析中的相關變數。在這裡我們結合使用了人口統計和財務數據。然後如上所述目標是計算變數空間中的一對一距離可變空間中的一對一距離在選定的原始單元格和每個目標單元格之間其中索引標識變數類型例如總人口。