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                  媒体报道

                  《深圳商报》:哪个商圈最旺 大数据给答案

                  深圳先进院首次根据交通因素和人口因素预测城市商圈吸引力

                  时间:2018-09-19  来源: 文本大小:【 |  | 】  【打印

                    “人们可以感觉到一个商圈路很堵、人气很旺,但以往没有一个具体方法来描述路到底有多堵?人气有多旺?商圈吸引力有多大?#31354;?#20123;问题现在通过数据定量研究可以回答。”近日?#37038;?#28145;圳商报记者的采访,中国科学院深圳先进技术研究院数字所范小朋博士给出了一个测算结果,南山区15个商圈中,益田假日吸引力第一。

                    用来测算的是城市大数据处理系?#24120;?#33539;小朋所在的团?#37038;?#27425;结合交通因素和人口因素提出了城市商圈的相对吸引力模型。相关成果发表在JCR一区期刊Computers in Human Behaviors(《人类行为中的计算机》影响因子3.536)。该期刊是人机交互领域最负盛名的学术期刊之一。

                    出租车?#27982;?0秒传递一次GPS信息

                    深圳拥有众多商圈,如何评估这些商圈的吸引力?传统评估方法以?#31034;?#35843;查和实地?#30142;?#20026;主,存在样本数量有限、人力成本高、时间消耗大以及主观随意性等缺陷。范小朋告诉记者,将定性工作转化成定量工作,通过量化分析评估商圈吸引力,这是大数据与传统方法最大的不同之处。

                    为了通过大数据对商圈吸引力做客观评估,范小朋团队对深圳市全市15000余辆出租车的轨迹数据及交易数据进行了全样本分析,并将交通数据与人口、面积、房地产、路网、社交点评等数据相结合,研发了基于人-机-物(Cyber-Physical-Social)融?#31995;?#22478;市大数据处理系?#24120;?#36825;也是世界上首次结合交通因素和人口因素提出的城市商圈相对吸引力模型。

                    此外,自动化高、精度高是这套系统的最大特点。据介绍,全市15000余辆出租车?#27982;?0秒会传递一次GPS信息,每天数据量约5G,而该系统可以自动完成来自信息空间、物理空间和社会空间的三元空间数据流的接入、融合和分析工作,并根据需求自动得出相应结果。

                    据了解,该研究历时三年,深圳先进院课题组联合香港理工大学和深圳职业技术学院共同完成该论文。该项目同时获得国家科技部973“城市大数据三元空间协同计算理论与方法?#20445;?#22269;家自然科学基金和深圳市海外高层次人才创新创业专项基金?#35748;?#30446;的资助。

                    利用城市大数据处理系统对商圈做吸引力评估

                    利用城市大数据处理系?#24120;?#22242;队对深圳南山区的15个主要商圈做了吸引力评估。结果显示,益田假日商圈是吸引力最高的商圈。该结果也得到了深圳市零售商业行业协会连续三年调查数据的印证。

                    范小朋告诉记者,在这15个商圈中,益田假日商圈的面积虽然排在倒数第二,商业地产价值?#25165;?#21517;靠后,但是吸引力却最高。这?#24471;?#21830;圈吸引力并不一定与规模和地产价值相关,更多取决于地理位置和服务质量。“人多的地方不一定吸引力高,?#37096;?#33021;产生拥堵和安全问题。规模小、配套全的地方可能会提供更好的服务。”范小朋说,商圈吸引力更多体现的是消费者的满意度。

                    交通数据分析结果显示,科技园商圈在工作日出租车访问量最高,而深大商圈在周末出租车访问量最高。在15个商圈中,海上世界商圈的交通成本最高,体现在车费、乘车时间和距离上。

                    研究结果还显示,50%~60%的商圈访问量均来自5公里范围内的消费者,因此,范小朋也特别建议,在区域规划?#20445;?#21487;根据周围5公里范围内的居民需求设计商圈,商圈间的交叉范围不宜过多,避免人口密度过高。

                    下一步将加入深圳通乘车数据,进一?#25945;?#39640;预测精度

                    目前客流分析是基于过去一周内的数据得出,而团队下一步研究将对商圈客流进行实时分析。“目前我们获得了公共交通的数据,下一步将争取加入深圳通乘车数据及停?#20826;?#25968;据,进一?#25945;?#39640;预测精度。在系统更加完善后将建成一个网站,框选?#25105;?#21306;域即可得出?#20204;?#22495;的客流量。”范小朋表示,该结果可用于市场分析、城市规划、交通管理?#35748;?#20851;领域。

                    《深圳商报》2018年9月19日A07版报道:

                   

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