手机信令数据研究
《2024年基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析》范文
《基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析》篇一一、引言随着信息化和数字化的飞速发展，手机信令大数据在分析城市群人口时空分布与流动特征方面发挥了重要作用。
本文以京津冀城市群为例，通过手机信令大数据的分析，探究其人口时空分布的规律及流动特征，旨在为城市群的发展规划、政策制定和资源配置提供科学依据。
二、研究区域与数据来源京津冀城市群作为我国北方重要的经济、文化和政治中心，其人口时空分布与流动特征具有重要研究价值。
本研究采用的手机信令大数据，来源于各大通信运营商在京津冀地区的用户数据，包括用户的通话、短信和网络使用记录等。
三、研究方法本研究采用数据挖掘、统计分析、空间分析等方法，对手机信令大数据进行处理和分析。
首先，通过数据清洗和整理，提取出与人口时空分布和流动相关的信息；其次，利用统计方法分析人口的空间分布和时间变化；最后，通过空间分析技术揭示人口流动的特征和趋势。
四、京津冀城市群人口时空分布特征1. 空间分布特征：通过手机信令大数据的分析，发现京津冀城市群的人口分布呈现出明显的集聚效应。
北京、天津等大城市是人口的主要集聚区，而周边小城市和农村地区的人口相对较少。
此外，不同区域的经济发展水平、教育资源、医疗条件等因素也影响了人口的分布。
2. 时间变化特征：通过对比不同时间段的数据，发现京津冀城市群的人口分布随时间发生变化。
随着城市化进程的加快，大城市的人口数量呈现持续增长的趋势，而周边小城市和农村地区的人口则出现流失或增长缓慢的现象。
五、京津冀城市群人口流动特征1. 流动方向：根据手机信令大数据的分析，京津冀城市群的人口流动主要发生在大城市之间以及大城市与周边小城市之间。
其中，北京作为核心城市，吸引了大量周边地区的人口流入。
2. 流动原因：人口流动的原因主要包括就业机会、教育资源、生活环境等。
大城市由于经济发达、就业机会多、教育资源丰富等因素吸引了大量人口流入。
而周边小城市和农村地区由于经济发展相对滞后、生活环境较差等原因导致人口流失。
手机信令大数据在宏观交通模型中的应用研究
05
基于手机信令数据的宏观 交通模型实证研究
实证研究对象与数据来源
研究对象
本文选取了某大城市作为实证研究对象，该城市具有 广泛的手机用户覆盖率和丰富的交通网络设施。
数据来源
手机信令数据来自于该城市的电信运营商，包含了用 户的通话记录、位置信息等数据。同时，还整合了该 城市的交通流量、路网结构等信息。
手机信令数据具有覆盖范围广、实时 性强、数据丰富度高等优点，可以弥
补传统数据采集方式的不足。
基于手机信令数据的宏观交通模型可 以更加全面地考虑交通系统的复杂性 和动态性，提高模型的预测精度和鲁
棒性。
通过手机信令数据可以获取个体的移 动信息和社交行为等数据，有助于深 入分析交通需求的产生和分布规律， 为交通规划和运营管理提供更加精细
手机信令数据具有覆盖范围广、实时性强、数据量大等特点，可以反映人们的活动规律和交通状态。
手机信令数据的采集与处理
01
02
03
采集方式
通过与电信运营商合作， 利用基站和手机之间的信 号交互获取手机信令数据 。
数据清洗
去除异常数据、重复数据 和无效数据，提高数据质 量。
数据聚合
将大量数据按照地理位置 、时间等维度进行聚合， 便于分析处理。
手机信令数据在交通排放与能源消耗预测中的应用
总结词
手机信令数据可以用于预测交通排放与能 源消耗，为城市环境治理和节能减排提供 依据。
详细描述
通过手机信令数据可以实时监测交通出行 行为和习惯，利用大数据技术和统计分析 方法可以预测交通排放与能源消耗。这种 方法能够为城市环境治理和节能减排提供 依据，促进城市可持续发展。
手机信令数据在城市交通拥堵分析中的应用
运营商手机信令数据分析及其应用研究
运营商手机信令数据分析及其应用研究近年来，随着人们生活水平的提高，智能手机的普及率越来越高。
同时，移动通信技术的不断发展，也使得运营商在移动数据领域拥有了更多的数据资源。
对于运营商来说，具有巨大的商业价值，能够帮助行业分析用户行为以及优化商品推广和经营策略。
本文将重点介绍运营商手机信令数据分析及其应用研究。
一、信令数据是什么运营商手机信令数据是指移动设备在通信过程中，设备与无线电基站之间交换的信息传递，包括连接、断开、位置变更等事件信息。
该数据记录着移动设备的状态、位置和活动，包含着大量的个人行为和交往信息，极具加值，因此成为了移动服务提供商中最重要的数据之一。
信令数据是指控制移动通信信号传输的无线网络电子元件之间互相发送的二进制信息。
在GSM（Global System for Mobile Communications）世界中，数据由移动设备和移动通信网络之间的空中接口传输。
其主要用于控制信号传输和增强通信质量。
在与移动设备建立连接后，设备就会与无线网络交换信令，以进行报告位置、建立连接、发送短信等操作。
由于信令数据包含着大量用户行为信息，因此，各个运营商对其进行深入的挖掘和利用。
二、信令数据分析的技术手段运营商手机信令数据可以整体或细分地进行分析和挖掘。
这些方法适用于各种情况，包括地理定位、未知位置的高精度位置记录、用户行为分析和数据挖掘，以及统计分析等等。
以下是常用的信令数据分析技术手段：1. 地理定位在地理定位中，信令数据分析可用于识别在设备移动或与网络架构交互中出现的特定区域。
通过对用户行为的细分和聚类，运营商可以了解用户最喜欢的商业中心和社交场所。
同时，运营商也可以将该信息与不同区域之间的流量情况进行结合，以进行更精确的服务优化。
2. 用户行为分析和数据挖掘相信大家都有使用手机流量的经验，但你是否知道，运营商可以通过统计不同用户的数据流量，来识别指定群体的行为和聚类行为。
这包括大多数用户量、最活跃的用户、购买最多的用户等等。
基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例
基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例摘要：随着手机的普及和人们对旅游需求的提高，手机信令数据开始成为研究游客行为的重要数据源。
本文以中国著名的文化名山泰山为例，利用手机信令数据分析游客行为，并探讨其对旅游管理的指导意义。
关键词：手机信令数据；游客行为；泰山；旅游管理一、引言泰山是中国的著名文化名山，每年吸引着来自世界各地的大量游客。
随着手机的普及，手机信令数据成为研究游客行为的新的数据源。
通过分析手机信令数据，可以更加全面地了解游客在景区内的活动轨迹、游览时间分布以及游客数量等信息。
因此，本文将基于手机信令数据，研究泰山风景名胜区的游客行为，以期为景区的旅游管理提供一定的指导。
二、方法1. 数据收集：本研究采集了泰山风景名胜区2019年的手机信令数据。
通过与通信运营商合作，获得了在景区范围内的手机信令数据，包括手机信号强度、信号覆盖范围以及通信记录等信息。
2. 数据处理：根据手机信令数据，可以获得游客的位置信息、移动轨迹以及停留时间等。
通过对数据进行清洗和整理，得到可用于分析的数据集。
3. 数据分析：利用数据分析工具，对手机信令数据进行统计分析。
主要研究内容包括游客的游览路径、游览时间分布、停留点集中度等指标。
三、结果与讨论1. 游览路径：通过分析手机信令数据，可以重建游客在泰山景区内的游览路径。
研究发现，大部分游客按照固定的游览线路进行游览，其中包括观日出、游览主峰、祭拜文化景点等。
而一些独立游客则有较大的自由选择权，其游览路径更加多样化。
2. 游览时间分布：根据手机信令数据，可以确定游客在景区内的游览时间分布。
研究发现，泰山景区的游客主要集中在早上和下午，其中早上时间段的游客数量较多，主要是前来观日出的游客。
下午时间段的游客数量相对较少，主要是游览主峰和其他景点的游客。
3. 停留点集中度：利用手机信令数据，可以计算景区内每个区域的游客停留点的数量。
通过对比不同区域的停留点数量，可以发现主峰区域、祭拜文化景点等是游客停留较为集中的地方，而一些偏远区域则相对较少有游客停留。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究手机信令数据是指手机用户在进行通信时产生的各种信令数据，包括通话记录、短信记录、网络连接记录等。
随着移动互联网的快速发展，手机信令数据也呈现出爆炸式增长的趋势。
这些数据蕴含了大量的信息，可以用来进行用户行为分析、交通流量分析、城市规划等方面的研究与应用。
基于大数据的手机信令数据分析与应用研究是指利用大数据分析技术对手机信令数据进行挖掘和分析，以揭示潜在的信息和规律，并将分析结果应用于实际的领域。
一、手机信令数据分析的方法和模型手机信令数据分析的方法和模型主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。
首先，需要对原始数据进行清洗和预处理，去除重复、无效和缺失数据，以确保数据质量和准确性。
然后，利用数据挖掘和统计学方法对数据进行特征提取，提取出影响关键变量的特征，如通话时长、通话频率等。
接下来，根据特征选择和模型构建的要求，选择适当的机器学习算法或统计模型，构建预测模型。
最后，通过交叉验证和模型评估等方法，验证模型的可靠性和准确性。
二、手机信令数据分析的应用领域1. 用户行为分析：通过分析手机信令数据，可以了解用户的通话行为、上网行为和位置分布等。
这些信息可以帮助运营商制定个性化的营销策略，提供更好的用户体验，提高用户满意度和留存率。
2. 交通流量分析：手机信令数据可以用于城市交通流量的监测和预测。
通过对手机信令数据的分析，可以获得城市不同区域的通勤规律、出行方式和拥堵情况等信息，为城市交通规划和优化提供依据。
3. 社会安全和紧急事件响应：手机信令数据可以用于社会安全和紧急事件的监测和响应。
通过分析手机信令数据，可以提前发现异常行为和异常事件，并进行预警和应对措施，提高社会安全性和事件响应效率。
4. 城市规划和建设：手机信令数据可以用于城市规划和建设的决策支持。
通过分析手机信令数据，可以了解城市的人口分布、人流分布和活动空间分布，为城市基础设施建设和土地利用规划提供科学依据。
基于手机信令技术的区域交通出行特征研究
基于手机信令技术的区域交通出行特征研究一、本文概述随着城市化进程的加速，交通问题日益成为制约城市发展的重要因素。
为了更好地理解和解决交通问题，对区域交通出行特征的研究显得尤为重要。
手机信令技术作为一种新兴的交通数据采集手段，以其覆盖范围广、实时性强、成本相对较低等优势，逐渐在交通研究领域得到广泛应用。
本文旨在利用手机信令技术，对区域交通出行特征进行深入研究，以期为城市规划、交通管理以及智能交通系统的发展提供理论支持和实践指导。
本文将首先介绍手机信令技术的基本原理及其在交通领域的应用背景，阐述其相较于传统交通调查方法的优势。
随后，将详细介绍如何利用手机信令数据提取和分析区域交通出行特征，包括出行时间分布、出行空间分布、出行方式选择等方面。
在此基础上，本文还将探讨不同区域、不同时间段的交通出行特征差异及其影响因素，为城市交通规划和管理提供决策依据。
通过本文的研究，我们期望能够揭示区域交通出行的内在规律和潜在问题，为城市交通的可持续发展提供科学依据。
本文也期望能够为手机信令技术在交通领域的进一步应用和发展提供有益的探索和参考。
二、手机信令技术概述手机信令技术，作为现代通信技术的重要组成部分，为区域交通出行特征研究提供了新的视角和方法。
手机信令，指的是手机在通信网络中与基站之间交互的一系列指令和响应，这些指令和响应包含了手机的位置信息、通信状态等关键数据。
通过收集和分析这些信令数据，我们可以获取到大量关于手机用户移动行为的信息，进而揭示区域交通出行的特征。
手机信令技术具有实时性、连续性和覆盖范围广等特点。
手机信令数据是实时产生的，能够反映手机用户的即时移动状态，这对于研究交通出行的实时特征具有重要意义。
手机用户在日常使用中会持续产生信令数据，这些数据构成了连续的移动轨迹，为研究交通出行的连续性和规律性提供了可能。
由于手机网络覆盖广泛，手机信令数据可以覆盖到城市的各个角落，为研究区域交通出行提供了全面的数据支持。
手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究
手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究手机信令数据是指由手机与通信基站之间进行通信时所产生的非隐私信息。
这些数据包含了手机用户的通话记录、短信记录、位置信息等，是研究用户行为和进行异常检测的重要数据源。
本文将主要聚焦于手机信令数据的用户行为分析与异常检测的相关研究。
第一部分：手机信令数据的用户行为分析手机信令数据的用户行为分析可以帮助运营商和相关部门了解用户的行为特征，为用户提供个性化的服务，并监测潜在的风险。
以下是一些常见的手机信令数据用户行为分析方法：1. 基于位置的行为分析：通过分析手机用户的位置信息，可以了解用户的出行模式、活动范围以及日常行为习惯。
这对于城市规划、交通管理和广告投放等方面具有重要意义。
2. 基于通话模式的行为分析：通过分析手机用户的通话模式，可以了解用户的社交网络、通话习惯和消费行为。
这可以帮助运营商提供更精准的套餐推荐和增值服务。
3. 基于网站浏览行为的分析：通过分析手机用户的网站浏览行为，可以了解用户的兴趣偏好、消费意向和网络行为习惯。
这对于广告定向投放和营销策略制定具有重要意义。
4. 基于短信记录的分析：通过分析手机用户的短信记录，可以了解用户的沟通方式、社交关系和信息交流模式。
这对于社交网络分析、短信营销和欺诈检测等方面具有重要意义。
第二部分：手机信令数据的异常检测研究手机信令数据的异常检测可以帮助发现潜在的欺诈、窃密和恶意行为，保障网络安全和用户权益。
以下是一些常见的手机信令数据异常检测方法：1. 异常话单检测：通过分析通话记录、短信记录和上网记录等数据，在用户的通信行为中发现异常模式。
例如，突然出现大量通话或短信记录的异常行为可能是被恶意软件或欺诈行为所导致，运营商可以及时采取措施保护用户利益。
2. 异常位置检测：通过分析用户的位置信息，在用户的移动轨迹中发现异常模式。
例如，用户频繁在不同城市进行通信活动可能是被盗用或非法设备所导致的异常行为，可以通过异常检测算法进行识别和处理。
手机信令大数据分析在智慧交通中的应用探讨
手机信令大数据分析在智慧交通中的应用探讨一、解读手机信令大数据采集过程据了解，各大运营商是手机信令大数据的直接提供者，诸如：在移动通信系统中包含有大量接口，通过各接口间的连接实现通信。
又如：基站同手机之间的联系需使用到Um 接口；基站同基站控制器之间的联系需使用到A-bis接口；基站控制器同交换机之间的联系需使用到A接口；不同交换机之间的联系则需使用到E接口。
不同接口所采集到的手机信令有所不同。
由于A-bis这一接口的数据量较大，因而对运营商来讲，只需通过A与E接口采集信令即可。
来源不同，可将手机信令大数据划分成三类，即PS域信令数据、话单数据和CS 域信令数据。
其中，在PS域信令基础上增添了上网信令，受智能手机与4G网络的影响，通过手机上网的人数逐步增多，随之便延伸了PS域；话单数据信令是三个分类中最少的一类，只有当用户拨打或接听电话、发送或接收短信时才可以触发信令；CS域信令则在不断发展中完成了BSC切换、位置更新、开关机和位置区切换等信令。
需注意的是，虽然获取话单数据的方式最简便，但容易受到各因素限制，诸如：应用价值受限、缺乏轨迹点样本及信令采集频率不高等，若使用A+E接口轨迹点结合的方式，则可以大幅度提升信令采集频率，进而实现多类型数据应用分析。
二、剖析手机信令大数据处理流程手机信令原始大数据需要经过一系列的模型处理方可转变成能够对交通规划及整个城市规划有意义的信令指标。
结合已有经验，手机信令大数据基本的处理流程为：数据预处理-基站小区定位-出行链识别-分区统计-结果扩样。
第一步数据预处理。
条件确立后，逐一筛选记录，随后提出唯一且难以识别的IMSI 号、无法定位等异常记录，然后便获得与条件相符的信令大数据样本。
此外还需一一评价数据空间缺失、数据连续性等情况。
第二步基站小区定位。
根据手机提供的服务基站位置，将手机当前处于的基站位置确定出来，主要采用单个基站小区所在服务范围内的精度来确定。
诸如：若为城区基站，基站密度较大，且服务半径较小，因而其定位精度控制在300-500m以内；若为郊区，基站密度较小，服务半径较大，则精度控制在500-2000m以内。
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04
PART
主要中间成果表
常住与流动人口统计数据
字段名称 F
Gsd Age Cov_home Cov_work
职住人口结果表
字段类型 String String String Int Int
字段含义 栅格编号(500*500m)
归属地 年龄段 居住人数 工作人口
字段名称 F_home F_work
5.4 江北江南的人口和岗位分布情况
• 城市不同范围内职住比分析
二环内居住人口和岗位数量基本持平，但是二环至三环之间，岗位数量为居住人口的68%， 二环外的岗位数量较少，这就导致外围区域的居住人口会发生大量的工作通勤需求来进出二环。
研究范围 居住人口 岗位数量
职住比
城市二环、三环范围人口岗位数量
二环内 814318
③ 如果用户仅识别出一个白天工作停留地点，则该 地点即为工作地
④ 如果识别出多个白天停留地点，出现频率最大 和总时长最大的地点即为工作地
⑤ 工作地扩样分析
职住判别算法研究
出行OD算法研究
3个用户一段时间内的轨迹图 基于有效停靠点算法得到的中间表，根据用户相邻停靠点的出 行距离（大于500M），停靠点停留时间（大于30分钟）作为特征 判断阈值。
手机信令数据应用研究
结合交通状况进行分析
目录
CONTENTS
01 手机数据简介 02 哈尔滨数据情况介绍 03 关键算法技术研究 04 主要中间成果表 05 以案例为导向的指标特征分析 06 冬季数据获取的必要性及未来研究方向
01
PART
手机数据简介
应用背景
城市化 机动化 城市群 外来人口
交通需求压 力的增加
道外区
165 4716 23293 505 10154 159
37 1185 3711
呼兰区
20 999 848 15876 834 55
1 1813 288
南岗区
449 9566 5371 891 45759 1279 315 2062 9783
平房区
100 277 61 65 944 9873 124 56 3588
本项目采集的手机信令数据由黑龙江省移动公司提供。采集研究范围内中国移动手机用户 （包含漫游至该区域的手机用户）产生的手机信令数据。哈尔滨市市域采集的手机基站共 71361个，结合九大行政区范围筛选后基站数量为52581个。
数据加工处理（数据标准化）
封箱法
市域空间栅格化 以栅格形心替代栅格内其他基站
5.6 江北江南的人口和岗位分布情况
• 江北新区不同年龄段切片人口岗位分布
22~35岁人口分布
22~35岁岗位分布
不同年龄段人群居住和工作活跃地不一样。
60岁以上人口分布
36~60岁岗位分布
5.7 江北江南的人口和岗位分布情况
• 江北新区不同年龄段切片人口岗位分布
从年龄切片数据来看，江北新区是年龄结构比较年轻的组团，18~25岁人口占比最大，40 岁以下人口占总人口的比例约为62%。60岁以上人口占比为8.31%，尚未达到老龄化社会。
归属地 年龄段 人数
05
PART
以案例为导向的指标 特征分析
5.1 哈尔滨市城市人口岗位分布特征
哈尔滨市人口分布情况图（行政区/小 区）
5.1 哈尔滨市城市人口岗位分布特征
南岗区的人口密度和岗位密度均位列第 一位，其次是道里区和香坊区；平房区的 岗位数相对其他行政区来说较少；外围郊 区的岗位数和人口数普遍低于中心城区。
职住判别算法研究
职住判别算法研究
① 夜间在家时段 居民夜间在家时段为22点至次日6点
② 夜间在家停留时长分析（候选栅格的判断标准） 夜间停留时间>2小时，出现天数频率>阈值
用户居住地判断流程：
阈值选取范围0.5-0.8 根据RMSE判断结构性偏差
③ 如果用户仅识别出一个夜间停留地点，则该地点 即为家
早高峰时段各行政区通勤起终点出行量分布
O D 阿城区 道里区 道外区 呼兰区 南岗区 平房区 双城区 松北区 香坊区
阿城区
15157 218 185 27 383 137 75 212 422
早高峰行政区级别OD出行量
道里区
320 36401 3474 1077 12493
467 121 2962 4185
（当一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%，或65岁以上老年人口占人口总数的7%，即意味着这个国家或地区的人口处于老龄化社会）
40岁以下人口数量占比
40岁以上人口数量占比
5.8 江北江南通勤出行情况分析
早高峰时段各行政区通勤期望线
• 全市各行政区工作日早高峰通勤OD
九个行政区的区内早高峰出行OD量均大于除自身外的其他行政区， 即早高峰区内出行明显。道里区、南岗区和香坊区具有较强岗位吸引的 出行需求，九区范围内早高峰通勤量为326660人。
双城区
33 361 52 11 392 242 16459 136 176
松北区
109 1946 1335 850 1614
34 24 9576 549
香坊区
396 4476 4008 588 14966 1935 113 1282 31459
5.8 江北江南通勤出行情况分析
• 全市各行政区工作日早高峰通勤平均出行距离
④ 如果识别出多个夜间停留地点，出现频率最大 和总时长最大的地点即为家
⑤ 居住地扩样分析
职住判别算法研究
① 白天工作时段 居民白天工作时段为09点至18点
② 白天停留时长分析（候选栅格的判断标准） 白天单次停留时间>3小时，出现天数频率>阈值
用户工作地判断流程：
阈值选取范围0.5-0.8 根据RMSE判断结构性偏差
各行政区内部平均出行距离为4公里左右，全市9区范围内的早高峰通勤平均距离为7.2公里。 对于岗位所在地的强吸引基本是随着通勤距离的大小而变化，但也有例外，由于呼兰岗位吸引 力不足导致虽然松北和呼兰距离较近但早高峰通勤吸引力不足。
O D 阿城区 道里区 道外区 呼兰区 南岗区 平房区 双城区 松北区 香坊区
家
移动用户24小时的连续记录形成轨迹，追踪人的出行活动
工作 休闲、娱乐、办事…
反映人口岗位现状
通过连续样本可以确定单个手机用 户的居住地和工作地，从而确定出 行链特征
对城市空间结构的判断
手机数据可以识别并获取全省乃至全国范围的数据，从而可以 从国家、区域层面来分析数据，获得过去难以达到的视野高度
特征人群分布分析
字段类型
String String String String String
Int
字段含义
日期 栅格编号(500*500m)
归属地 年龄段 白天夜间标记 人数
出行信息数据
字段名称 Timestamp
F_from F_to
F_home F_work Mark_city Type_city
Gsd Age Cov Dis Time
阿城区
4.60 55.80 48.11 76.27 50.37 17.73 19.73 73.57 29.58
早高峰行政区级别平均出行距离
道里区
53.58 4.46 11.94 26.26 8.15 25.18 37.13 13.91 13.52
道外区
47.84 9.90 3.82 22.39 6.69 30.41 54.27 14.80 11.55
归属地 年龄段
人数 出行距离（米） 出行时耗（秒）
24小时人口分布数据
字段名称
Timestamp F
F_home F_work
Gsd Age Cov
24小时人口分布数据
字段类型
String String String String String String
Int
字段含义
时间戳（精确到小时） 栅格编号(500*500m) 居住地栅格编号(500*500m) 工作地栅格编号(500*500m)
数据质量情况分析
类型天
平均用户数
平均总记录数 平均单位用户记录数
周末
53730
267271500
50
周五
5385325
296192875
55
平时工作日
5265075
247458525
47
国庆
5426703
232494823
43
40条以上
03
PART
关键算法技术研究
数据范围与数据周期
• 数据周期
2018年6月23日-7月1日和2018年9月13日-10月3日（共30天有效数据），日平均记录 数为用户数为530万，日平均总记录数为2.4亿次，平均用户记录数为50条。日均信令数在 40条的用户频次最高（超过总数的22%），日均信令数的用户频次没有出现异常情况。
用户频率
25.00% 20.00% 15.00% 10.00%
5.00% 0.00%
0
100
200
300
400
500
600
日均信令数
数据质量分析结果
各类型天各时段信令数分布
10.00%
周末
周一
周五
平时工作日
国庆
5.00%
除国庆外来人口大量 涌入外，其他类型天信 令数据产生规律稳定。
0.00% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425
• 外围郊区普遍职住比较低； • 哈尔滨北部区域职住平衡情况要
好于南部区域，跟城市发展还有 产业布局等因素有关； • 平房区出现了较为明显的岗位和 居住的不平衡情况。