«Мыслительный процесс» геолокационной аналитики
Представьте, что вы являетесь участником игры «жизнь и смерть» в стиле Squid-game (шоу Netflix). Вам нужно выбрать только два поля данных, которые присутствуют в большинстве данных вокруг нас. Я могу с уверенностью сказать, что два поля данных о местоположении - широта и долгота - могут вас спасти.
Хорошо, теперь, когда вы выжили, давайте продолжим очень интересную тему геолокационной аналитики. В этой истории я опишу мыслительный процесс, который вам понадобится при работе с геолокационной аналитикой.
Обычно писатели начинают с красивой визуализации, чтобы привлечь внимание читателя. Но, пожалуйста, извините меня, так как я начинаю с беспорядочной визуализации.
Вы можете спросить, что это за визуализация? Позвольте мне сначала ответить на этот вопрос. На этой визуализации показаны все офисы Airbnb в Нью-Йорке. Цель состоит в том, чтобы проанализировать, как локации Airbnb распределены по городу Нью-Йорк.
Несмотря на то, что цель этой аналитики разумна, и было задействовано множество методов программирования, таких как Google Map API / Javascript / Node-JS, результат все равно выглядит беспорядочным. Что еще хуже, загрузка этой визуализации занимает много времени и может привести к сбою вашего браузера.
Давайте посмотрим, как аналитика местоположения может помочь избежать беспорядка. Напоминаем, что наша цель - проанализировать, как локации Airbnb распределены по Нью-Йорку. Вот мыслительный процесс, который полезен при выполнении анализа местоположения.
Разберитесь в географии
При использовании геолокационной аналитики важно понимать географию. Это поможет вам понять контекст. Для этого также может потребоваться быстрый урок географии в Интернете или других источниках.
В нашем примере география, которую мы хотим проанализировать, - это Нью-Йорк. Итак, вот краткий курс по Нью-Йорку. Географически Нью-Йорк - это город с 5 районами, 59 районами сообщества и сотнями кварталов.
Вы можете зайти на сайт Нью-Йорка и понять географию города. На этот раз вложения в изучение географии помогут вам эффективно и увлекательно представить свои результаты.
Думая о географии математическими терминами
Теперь, когда у вас есть приблизительное представление о географии, вам нужно начать рассматривать ее с математической точки зрения. Если вы внимательно посмотрите на карту выше, вы увидите математические фигуры, называемые многоугольниками. И из всех математических форм - квадратов, прямоугольников, треугольников и т. д. - многоугольники волшебны. Поскольку их можно буквально использовать для обозначения любой географической области на Земле.
Возьмем для примера микрорайон Морнингсайд-Хайтс. На изображении ниже слева вы видите окрестности на Google Maps. Справа вы видите математический многоугольник, имеющий ту же форму, что и окрестности Морнингсайд-Хайтс.
Теперь вы можете перевести определение многоугольника в широту и долготу. Определение многоугольника района Морнингсайд-Хайтс будет примерно таким.
Существуют различные источники, которые позволят вам получить определение многоугольника для любой географии на Земле. Например, определение многоугольника всех районов Нью-Йорка доступно на веб-сайте правительства города. Когда у вас будет вся информация о многоугольниках, вы можете нанести их на карту Google.
Ниже показана многоугольная карта каждого района Нью-Йорка.
Как только вы создадите многоугольную карту любой географии, вы почувствуете, что контролируете любую проблему с аналитикой местоположения.
Применение алгоритма геолокации
Хорошо, в данный момент вы поняли географию и усвоили ее математическое определение. Итак, вы только сейчас можете придумать алгоритм анализа местоположения.
И это также подходящее время, чтобы перемотать назад и вспомнить нашу цель - проанализировать, как местоположения Airbnb распределены по городу Нью-Йорк. Разбивка означает, что в некоторых частях (или районах) больше местоположений AirBnB, чем в других. С аналитической точки зрения это означает, что у некоторых полигонов больше точек широты и долготы по сравнению с другими полигонами. Для этого потребуется назначить многоугольнику точку широты и долготы.
Один из очень полезных алгоритмов анализа местоположения - Point-In-Polygon. Он найдет многоугольник, который инкапсулирует точку широты и долготы. Вот анимация того, как разные точки широты и долготы назначаются разным полигонам.
Выбор правильной визуализации
Практически вся геолокационная аналитика в конечном итоге представлена в виде визуализации карты. Однако это не просто карта того, что мы видим в ожидании поездки на Uber. Они более сложные, поскольку должны охватывать весь интеллект, полученный с помощью алгоритмов анализа местоположения.
В нашем случае результат работы алгоритма «точка в многоугольнике» - это определение соседнего многоугольника и количество локаций Airbnb в многоугольнике. Эти данные могут помочь нам наложить тепловую карту на географическую. Хорошо, это не игра слов, но обе визуализации (тепловая карта и географическая карта) содержат слово «карта».
Вот так будет выглядеть наложенная тепловая карта на географическую карту.
Красиво! Намного лучше, чем беспорядочная визуализация, с которой мы начали. Благодаря этому мы можем четко визуализировать, в каких районах больше (красный цвет) местоположений AirBnB по сравнению с другими (зеленый цвет). Например, вы можете видеть, что на Манхэттене меньше локаций Airbnb. Возможно, это связано с тем, что в этом районе больше офисных зданий, а не жилых.
Таким образом,
- Аналитика местоположения не просто использует широту и долготу, но и использует их вместе с некоторыми интеллектуальными алгоритмами.
- Чтобы эффективно использовать аналитику местоположения, важно уделять время пониманию интересующей географии.
- Перевод географии в математические термины потребует от вас поиска данных определения многоугольника.
- Выбирать алгоритм анализа местоположения следует только после того, как вы разберетесь с географией и ее математическим определением.
- Большая часть аналитики местоположения потребует визуализации, которая выходит за рамки простого отображения карты.
