基于复杂网络计算、优化计算和各种流模型,探索空间交互数据的流动层次结构和多维流模式;应用于大数据量车流数据分析、公众出行分析、手机数据分析、资金流分析、微博社交网络数据分析等。

应用场景:

  • 出行特征分析
  • 城市活力区识别
  • 区域联系强度分析
  • 选址与广告投放
  • 交通流向规律探索
  • 区域贸易流向分析
  • 毒品走私流向分析
  • 其它…

实现基于神经网络计算的多变量分类、多元数据关联分析、数据降维、多元色彩模式辅助认知、最优线性排序、地图矩阵、时空矩阵、多视角协调互动等;动态集成空间数据和多维/高维属性数据进行深度的交互联动分析,探索和发现时空高维数据中隐藏的分布模式、变化趋势和多因子关联关系。广泛应用于不同领域的时空数据分析。

应用场景:

  • 市场画像、用户行为分析、商业关联性分析
  • 竞争分析、风险分析
  • 选址分析与广告投放分析
  • 经济、产业、人口、生态环境等的分布特征分析
  • 区域特征分析
  • 区域特征随时间的变化分析
  • 城市功能区识别、中心区识别
  • 公共设施服务能力评价
  • 职住分析
  • 用地投资分析
  • 交通模式分析
  • 石油勘探数据分析、公共卫生数据分析
  • 其它…

通过灵活智能的数据聚合方法,将大片区域自动划分成若干个空间连续同质或异质的小区域,形成不同尺度的层级嵌套特征分区。这个过程可以理解为对数据的多维/高维属性在空间上的归纳,很难依靠人力来完成,是空间数据挖掘重要的环节,应用非常广泛。支持设定约束条件,如每个分区最少空间单元,最少人口等。计算结果既保留有原始数据的模式和关系,又降低了不必要的细节干扰和随机影响。计算高效快捷,时间复杂度仅为 O(n*2lgn)。

应用场景:

  • 城市功能区自然形态划分
  • 生态环境分区、生态红线划定
  • 产业分区、经济分区
  • 文化分区、自然分区
  • 消费指数发布
  • 动态市场分割
  • 保险率分区
  • 气候分区
  • 生态景观去碎片化处理
  • 犯罪特征分区
  • 其它…

位和在线是以业务用户为中心的自服务一站式空间数据挖掘与优化计算云平台;集成系列机器学习计算、统计模型和交互可视化,实现视觉解析、模式提取、数据降维、关联性分析、平滑计算、自动特征分区、复杂网络分割、分区优化、选址评估等计算应用;适用于智慧城市、城市规划和地理商业智能领域的诸多应用场景。平台支持云端访问(SaaS)、本地部署(On-Premise)和二次开发。

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