共计 1666 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
在数字化转型的浪潮下，大数据产业作为城市数字化转型的重要助力，带来了城市管理手段、模式、理念的粗浅改革与翻新。为了更好地理解国家城镇的职住散布构造，帮忙城市治理部门制订更加正当的布局策略，为城市商业产业提供无效的布局根据。本期【极客星球】特邀 MobTech 袤博科技数据工程师锟锟为大家介绍一种寓居办公人口的统计技术的思路。
1、人口统计的罕用办法
统计某一特定范畴内的人口状况，包含寓居人口、工作人口、人群状况、人口流动剖析等，是理解该片区经济、社会倒退状况的根底，也是政府或企业进行区域分析，进行将来布局的重要依据。现有的人口统计指标和数据模型纷纷多样，依照数据源的类型，大抵能够分为两类办法：
一类是比拟传统的办法，比方：政府发动的大规模全国性人口普查或中央政府的年度统计数据；组织人员实地统计，如：问卷、在特定地点数人数等形式；依据小区的布局户数，与写字楼的建筑面积，估算入驻的人口状况；另一类则是基于人工智能的数据管理及联邦学习、多方平安技术等核心技术的攻关，在数据安全失去无效爱护的前提下，通过更加准确的数据分析实现人口数据统计。
2、寓居办公人口统计解决方案
无论新型的统计办法还是传统的统计办法，在人口数据分析的准确度方面，都面临着几个独特的问题：比方，如何辨别寓居人群和工作人群及其人群属性；如何剔除失真异样的定位数据；如何修改定位数据的人群覆盖率有余导致的数据缺失等等。
为此，MobTech 袤博科技数据工程师锟锟示意，针对这些统计痛点，基于大数据分析和智能算法模型，通过五个步骤，能够疾速、高效、低成本、灵便地统计某一个特定范畴内以后的寓居人口数量和工作人口数量。
首先 ，数据筹备。在数据筹备阶段，须要对特定范畴内的性能区域进行划分，用经纬度来划分出居住区、工作区、工作寓居两用区。性能区域划分的形式有很多种，咱们个别采纳公开地图信息和人工描述等办法。
其次 ，数据荡涤。荡涤数据是为了解决数据异样和数据反复的状况，这些异样数据在统计过程中很难完全避免，如果不剔除，将会导致某些范畴内的人口计算结果大幅失真。为解决异样数据，统计时需将经纬度数据截取到小数点后六位，捞取肯定工夫范畴外在这些经纬度处产生报点的数量，当数量大于平均数肯定倍数以上的经纬度点，即标记为异样经纬度。
第三 ，人群常住城市计算。人总是向往远方，一直融入新的环境。因为人群流动的不确定性，为了更精准地确定其居住地，首先须要先明确其常住城市。明确其常住城市的办法就是对人群在一段时间内所在的城市做一轮统计，呈现频率最高的城市即常住城市。在常住城市之外呈现的数据做剔除解决。
第四 ，寓居和工作人群特色辨别。如何辨别寓居和工作人群，次要依附两项数据撑持：一是空间上的判断，依赖于在数据筹备阶段取得的寓居和工作地的经纬度围栏；二是工夫上的判断，依赖于数据的工夫剖析。
最初 ，数据覆盖率修改。因为该类数据不可能笼罩全副人口，因而在数据荡涤统计实现后，还须要用覆盖率系数进行修改。对于整个行政区的统计，该系数的确定能够应用行政区的官网统计人口数据；如果统计的范畴较小，则能够应用该片区居住小区的布局人口等信息进行修改。
在实现上述五步动作之后，咱们将荡涤去重后的数据与划分的寓居工作地围栏进行匹配，即可疾速统计所需范畴内的寓居和办公人口数量，最终计算失去的数据分布状况示例如下图：图中的蓝色虚线，是自定义圈选的范畴，图中的栅格，则代表了人口的散布密度。
人口密度散布示意图
随着大数据产业的倒退，大数据技术更新迭代减速。人工智能的数据管理及联邦学习、多方平安技术等核心技术的攻关，大大助力于开释数据价值，推动城市数字化转型。以上办法在局部利用中已投入使用，帮忙政府机构和企业解决了理论问题。当然所有的技术和算法将来还有很大的改良空间，比方对于性能复合的片区，如商场上盖小区，商场上盖写字楼，或者商住两用的修建，如何更好地将人群的特色辨别开；再比方地铁，公交等人流较大的点位，如何加以修改等等。对这方面感兴趣的搭档也能够多多留言交换。
相干浏览：极客星球 | 机器学习赋能商业地产决策进阶