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参选城市数据师:李伯楠

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2017-02-26

点击上图查看《2016全国十大城市数据师个人贡献奖》评选介绍


参选城市数据师:李伯楠


可视数据集成地图、图表、数据表格、分类计算、动图、热力图、气泡图、动态图等常用可视化技术,帮助用户探索数据、揭示数据模式。支持群组用户、数据共享与发布、客户端动态制图、丰富的色彩模式、多图层管理、数据过滤、可视化结果共享发布(网络链接或嵌入到其他页面)…… 2017年开始支持非地理数据,更多可视化图表敬请期待。文档详见:http://t.cn/RJtEXuO



集成机器学习、统计模型和交互式可视化,实现视觉解析、模式提取、数据降维、关联分析、平滑计算、特征识别、层次分区、社区发现、基于多维(高维)属性的空间数据分析、时空分析和流数据分析。

支持大数据与实时数据处理、分布式计算、自服务数据准备

支持群组账户、数据发布与分享、计算结果交互可视化发布与分享

支持用户本地部署(On-Premise)和云端访问(SaaS)


下面简单介绍在平台上完成的几个计算和分析案例。

 

案例1: 基于POI的广州城市功能区识别与时空变化

基于高德 2011-2014-2016年 POI(20个分类)数据,研究广州城市功能区的时空变化。

解读请参考:http://url.cn/42veTE4


案例2: 基于POI的广东省现状主体功能结构自动分区

基于四维图新2016年POI(十五个大分类),自动计算出反映广东省现状主体功能结构的区域边界。解读请参考:http://url.cn/44nNVU6


案例3: 基于高维数据分析的中国城市分类 

基于2015年年鉴中200+数据项和神经网络模型对城市进行分类,提取出的红色分类包括:北京、上海、深圳、广州、天津、重庆、沈阳、南京、武汉、成都、西安,杭州、郑州、苏州。这是完全依照数据得出的中国发达城市。

与近日国务院发布的全球城市和国家中心城市对比,多了苏州,少了青岛和厦门。不揣测国家中心城市设立背后的规划意图,仅从空间分布的角度来看,青岛和厦门的加入恰好弥补了发达城市在这两个区域的空缺;苏州紧挨上海,并且这一地区已有杭州和南京两个发达城市。


案例4: 迁徙组团边界计算及组团间迁徙流

基于2015年城市间的腾讯迁徙数据计算出不同尺度的迁徙组团。红线为省界;黑线为从城市边界计算而来的迁徙组团边界。可以看出,迁徙组团边界在很多地方都沿省界,特别是大尺度迁徙组团的边界。分得细一些以后,会看到有些地方省内被切割开了,有些地方相邻的省的不同部分分到了一起。这体现了迁徙的结构。

组团之间带剪头的弧线为进出组团的流;流的颜色体现组团之间的联系强度,颜色越红,联系越紧密。注:每张图的颜色分类自成体系,只在图内对颜色进行比较,不要对不同图之间的颜色进行比较。


案例5: 300+城市间春节前的迁徙流


案例6: 投资流分析

对2013年分产业的投资流进行分析,下图所示为,从密密麻麻满屏的原始资金流中挖掘出的房地产投资和制造业投资的分布规律。绿色为房地产占比较高的资金流,蓝色为制造业占比较高的资金流。可以看出制造业占比高的资金流向中西北部,房地产占比高的资金流向东部和东南沿海。


案例7: 基于手机信令OD提取的上海城市人口日常活动区域



案例8: 居住组团自动规划 —— 以均衡人口为目标 

以均衡人口为目标,自动计算居住组团边界,用于修正总规、调整控规、优化设施布局
















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