基于百度地图大数据的城市人口特征分析
大数据在城市管理中的应用案例
PART 3 人迹地图——其他专题图形式
2016年1月18日
以全球尺度展示中国人在全球范围内的分布特征，红色为人口密集地区
PART 3 人迹地图——其他专题图形式
2016年1月18日
2016年2月8日
以全国尺度展示中国人在全球范围内的分布特征，红色为人口密集地区
PART 3 人迹地图——其他专题图形式
北京市公务员人口分布
北京市研发设计人员分布
PART 3 人迹地图——锚点分析
功能三：
锚点分析按照生活圈规划理论，可以显示特定单元内的人的职-住、住-闲、住假等联系特征，并通过这些锚点刻画出中国每个居住区居民的生活圈，以及每个 单元内的人口特征（年龄结构，性别结构，职业结构等）
PART 3 人迹地图——单元画像
大数据在城市管理中的应用案例
PART 1 城市象限产品——人迹地图平台
目前全国最大的城市数据平台 之一
查看全国的任何一个地方人 口的分布、联系和结构特征
适用于智慧城市各个领域
通过空间分析和时空行为分析， 解构城市，刻画城市人群异质 性和空间的异质性，并发现二 者之间的关系
PART 2 人迹地图平台的数据资源
城市光谱可描绘城市不同区域的空间异质性，根据空间的景观、地物等数据以及人在空间 单元里的时空行为数据，从人口密度、通勤、活动、土地使用、景观、产业等指标对城市 空间进行画像和可视化表达。
PART 3 人迹地图——城市光谱
城市光谱可以展示将整个城市的放假特征进行地图可视化表达，直观反映不同区域的房价差别
PART 3 人迹地图——人流分析
上图为某市地铁早8点的客流分布情况，点击任意一个站点可以查看该站点全天的进出站人流变化曲线、该时段内进 出站乘客的人数和类型（一般人员、学生、低收入人群、灰色人群等），以及进出站乘客的来源和去向都是哪个站点
基于POI大数据的沈阳餐饮空间格局分析
测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第2期2021年2月Vol.44， No.2Feb.， 2021基于POI 大数据的沈阳餐饮空间格局分析杜平(辽宁省自然资源事务服务中心辽宁省基础测绘院，辽宁锦州121000)摘要：民以食为天，自古以来餐饮业就是与社会生活密不可分的行业，从餐饮设施的选址分析开始，到餐饮设施运营之后对商业产生的影响，再到基于卫生安全考虑的食品溯源工作，地理位置的属性都发挥着重要作用，也 让餐饮POI 空间特征的研究成为当前业界和学界关注的焦点之一。
本文利用Python 和百度地图API 接口从百度地图爬取了沈阳市区的24 644条餐饮POI 数据，通过标准差椭圆法、核密度分析、最近邻指数分析对沈阳市区餐饮的方向性和聚集性进行了分析，得出沈阳市区餐饮空间格局数据，以便为沈阳餐饮的管理提出合理化建议。
关键词：兴趣点；餐饮；空间格局；影响因素；超图中图分类号：P208 文献标识码：A文章编号：1672-5867( 2021) 02-0130-05Analysis of Shenyang Food Space Pattern Based on POI Big DataDU Ping(Natural Resources Affairs Service Center of Liaoning Province , Basic Surveying and Mapping Institute ofLiaoning Province , Jinzhou 121000, China )Abstract ：Since the ancient times, the catering industry has been an inseparable industry from social life, from the site selection anal ysis of catering facilities, to the impact of business after the operation of catering facilities, to the food traceability work based on health and safety considerations. The attributes of geographical location play an important role, and the research on the spatial charac teristics of catering POI has become one of the focuses of the current industry and academic circles. So this article uses Python and Baidu map API interface to crawl 24 644 catering POI data of Shenyang City from Baidu map, Through the standard deviation ellipsemethod, nuclear density analysis, nearest neighbor index, the directionality and aggregation of catering in Shenyang city were ana lyzed, and the catering space pattern in Shenyang was obtained, in order to provide rational suggestions for the management of Sheny ang catering.Key words : POI ; food ； spatial pattern ； influencing factor ； SuperMap0引言民以食为天，自古以来餐饮业就是与社会生活密不 可分的行业，从餐饮设施的选址分析开始，到餐饮设施运 营之后对商业产生的影响，再到基于卫生安全考虑的食 品溯源工作，地理位置的属性都发挥着重要作用,也让餐饮POI 空间特征的研究成为当前业界和学界的关注焦点 之一。
地统计分析方法
高维数据分析
发展适用于高维数据的降维和可视化 技术，以更好地处理复杂数据。
大数据处理
利用高性能计算机和云计算技术，提 高地统计分析方法的计算效率和准确 性。
可解释性研究
加强地统计分析结果的解释性和可视 化研究，提高结果的易理解性和可解 释性。
05
地统计分析方法的实际案例
案例一：城市人口密度的空间分布特征分析
总结词
通过地统计分析方法，分析农业产量的空间 相关性，揭示农作物生长的空间依赖性和异 质性。
详细描述
利用地统计分析方法，对农业产量进行空间 相关性分析，探究不同地区间农作物产量的 相互影响关系。通过分析产量数据的空间自 相关性和集聚模式，理解农作物生长过程中 的空间依赖性和异质性，为农业管理和区域 发展提供科学依据。
04
地统计分析方法的优势与局限性
优势
空间依赖性分析
高效的空间预测
地统计分析方法能够揭示数据的空间依赖 性，即相邻观测值之间的相互影响，有助 于理解空间现象的内在机制。
地统计分析方法利用已知观测值对未知区 域进行预测，能够提供更精确和可靠的空 间预测结果。
降维处理
灵活的模型选择
地统计分析方法能够将高维数据降维处理 ，提取关键的空间结构和模式，简化复杂 数据的分析过程。
发展
地统计分析方法在不断发展完善中，出现了许多新的方法和模型，如克里格插值 、马尔科夫链蒙特卡罗方法等，为地统计分析提供了更丰富的工具和手段。
02
地统计分析方法的原理
空间自相关原理
空间自相关是地统计分析的核心概念，它描述了空间中某一位置上的现象与周围位 置上同种现象之间的相关性。
空间自相关可以用来检测空间依赖性和异质性，从而揭示空间模式和结构。
智慧城市建设中的大数据分析方法介绍
智慧城市建设中的大数据分析方法介绍智慧城市建设是近年来全球范围内的一个热门话题，随着信息技术的不断进步和应用，大数据分析在智慧城市建设中起着至关重要的作用。
大数据分析能够从大规模的数据中提取有价值的信息，为城市决策、管理和规划提供科学依据。
本文将介绍智慧城市建设中常用的大数据分析方法。
1.数据采集与清洗数据采集是大数据分析的第一步，它涉及到从各种传感器、监测设备和人工采集的数据源中收集数据。
在智慧城市建设中，数据源包括气象数据、交通数据、能源数据、人口数据等。
这些数据往往具有不同的格式和结构，需要进行数据清洗和标准化以便后续分析使用。
2.数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此存储和管理数据至关重要。
在智慧城市建设中，通常使用分布式数据存储和管理系统，如Hadoop、NoSQL等。
这些系统能够提供高性能的数据存储和查询能力，以满足大数据分析的需求。
3.数据挖掘数据挖掘是从大数据中发现潜在模式和知识的过程。
在智慧城市建设中，数据挖掘可帮助识别城市中的潜在问题和机会。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等。
通过这些技术，可以发现交通拥堵的原因、预测能源需求、优化城市规划等。
4.时空数据分析时空数据分析是智慧城市建设中的重要组成部分。
城市中的数据具有时空特性，如交通流量随时间的变化、气象数据随地理位置的变化等。
时空数据分析方法可以帮助理解城市中的时空模式与关系，为城市管理者提供更精确的决策依据。
5.可视化与交互可视化和交互是将分析结果以可视化的方式呈现给决策者和公众的重要手段。
通过可视化和交互，决策者可以直观地了解城市的状况和趋势，从而做出相应的决策。
常用的可视化工具包括地图、图表和动态模拟等。
6.预测建模预测建模是利用历史数据和统计方法来预测未来趋势和模式的过程。
在智慧城市建设中，预测建模可以用来预测人口增长、交通拥堵、能源需求等。
常用的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
利用大数据技术优化城市规划——以重庆为例
利用大数据技术优化城市规划——以重庆为例一、引言自21世纪以来，随着计算机技术、云计算技术、物联网技术、人工智能技术等领域的不断发展，大数据技术也得到了广泛的应用。
在城市规划领域，利用大数据技术可以更加科学、高效地进行规划，同时还可以加快城市建设进程，提高城市品质和居住质量。
以重庆市为例，本文将说明如何利用大数据技术进行城市规划优化，为城市科学发展提供思路和方向。
二、重庆的城市规划现状重庆是中国西南地区的重要城市，也是中国内地第四大城市。
随着经济的不断发展，重庆的城市规划也在不断升级。
目前，重庆的城市规划面积约为1.5万平方公里，是一个以山区为主的城市。
但与此同时，由于城市建设的速度相对较快，城市规划的时效性和准确性存在着较大的问题。
因此，如何利用大数据技术来解决这些问题，是当前亟需解决的一个问题。
三、大数据在城市规划中的应用1. 交通规划交通规划是城市规划中一个十分重要的环节。
随着城市经济和社会的不断发展，交通需求也在不断增加，其中包括道路交通、公共交通、新能源交通、智能交通等多个方面。
利用大数据技术，可以对交通流量、交通拥堵情况、交通事故率等数据进行收集和分析，从而把握全城交通规划的现状和趋势，为交通规划提供科学依据。
2. 社会经济发展规划城市规划的重要目的之一就是促进城市的社会经济发展。
利用大数据技术，可以对城市的人口、产业、经济增长率等数据进行分析，为城市规划提供合理的参考，使其更加符合城市的实际需求。
3. 环境规划城市规划中的环境规划，是为了解决城市的环境问题，保护城市的生态环境和文化遗产。
而大数据技术可以收集和分析城市的能源消耗、废气排放、水利系统运行等数据，为城市的环境规划提供了科学的支持。
4. 安全规划城市安全一直是公共安全的重要组成部分。
利用大数据技术，可以通过人脸识别、自动化控制等技术采集大量安全性的数据，同时结合地图等工具对城市的安全概况进行分析，为城市安全规划提供科学依据。
技巧分享：如何用最简单的方式，零成本获得一张高清晰的百度地图热力图
技巧分享：如何用最简单的方式，零成本获得一张高清晰的百度地图热力图国匠城城市数据人前言：这里获取的热力图并非矢量，也不是纯热力图单图层，如有这类需求可以直接到文末讨论，这里仅介绍一种最快速的获取方法。
城市热力图是经常采用的一种分析城市活力分布的图示手法，一直以来百度地图的热力图以其实时性，高覆盖度成为大家熟知的城市活力可视化方式，与之并行的还有腾讯的宜出行等。
在近期的第十三届规划信息化论坛上，百度地图慧眼也做了应用分享，展示了一些地图热力应用：百度地图慧眼亮相第十三届规划信息化实务论坛：时空大数据驱动规划决策热力图能够描述出一个城市的人口分布情况。
当然，这些热力地图是经过了百度地图慧眼量化处理而获取的。
而目前我们公开能够使用的热力图，就是百度地图APP上的这个栅格图了：只要你安装百度APP，在右上角的选项里面把热力图打开，就可以看到这个选项啦。
目前有很多爬取这些的教程，但是都非常复杂。
我们认为，获取百度热力地图最好的方式，就是：（1）直接找百度地图慧眼合作（百度地图慧：时空大数据驱动规划决策）。
（2）或者加入我们文末的数据学社申请。
（3）当然，你也可以购买工具。
但是这都不是我们要说的“最简单的方式”、“零成本”。
今天分享的技巧不用这么麻烦。
我们知道，当我们获取百度地图热力图时候，获取的都是栅格图片，如果我们将其进行处理，转化为量化模型，那还是不太准确的。
所以，这个图片，很大程度上只是为了让我们更加清晰的观察城市的空间结构，或者说白了，是一个可视化的用途，比如让你的PPT增加一些好看的图。
基于此，我们获取百度地图热力图的最好方法，就是如下步骤：1、在电脑上打开百度地图APP，用我们文末提供的安卓模拟器2、让这个APP的像素范围非常大。
在手机上，只能看到小范围热力图，而手机上扩大范围，热力图也会随之精细度降低，所以需要一个高分辨率的APP显示，而且是在电脑上显示3、让百度地图APP在电脑上以高分辨率运行，直接保存热力图截图到电脑文件夹即可4、如果图还不满意，我们就用滑动平移截图工具snagit，即可自动拼接好，我们开始操作：第一步，打开我们提供的手机APP模拟器，在上面的搜索框搜索百度地图，先安装好再说。
基于大数据的城市规划云平台解决方案(大数据)
此PPT课件下载后可自行编辑
大数据的概念
大数据——大量的数 据
“ 大数据” 在 IT 行业指需要新处理模 式才能具有更强的决 策力、洞察发现力和 流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的 信息资产。 大数据并 非一个全新的或者可 以严格定义的概念， 比如 Michael Batty 引用的定义之一就是， 大数据是任何不能放 在一张 excel 表中的 数据。
航班铁路班次信息 移动通讯定位数据
公交刷卡数据
开源地图 智能基础设施网络估算人口和产业存量 ……
大数据的类型 公共参与平台和社交网络数据
收集空间主观评价 自然语言语义分析评价空间质量 移动终端OD和行为采集 长期采集时空变化多媒体信息 签到数据识别空间热点和用地性质 ……
大数据应用案例
大数据的概念
大数据的一个核心是对应着人，让我们有机会看到人的尺度的活动、 移动和心情等，这是以往的计算机辅助设计CAD、地理信息系统GIS、 决策支持系统DSS哪怕是规划支持系统PSS所不具备的。
大数据的类型
传统数据
统计年鉴数据 规划调研数据
遥感数据 地形图数据
大数据的类型 智慧城市感知数据
大数据驱动 城市模拟与仿真 规划技术创新
深入分 析城市
问题
科学进 行城市
模拟
空间分 析更加
合理
趋势预 测更加
精准
空间管 理更加
精细
科学的结果
数据支撑、人本驱动、科学导产品服务内容及服务场景的差异，可将互联网大数据分为以下四类，同时按
照数据的维度特征，将其应用于城市与区域研究的不同环节。
数据类型
生活服务类 社交娱乐类 电子地图类
062.基于多源大数据的城市空间结构研究 ——以长沙市为例
基于多源大数据的城市空间结构研究——以长沙市为例黄思佳，舒倩摘要：通过对互联网数据的抓取和提炼分析，识别出城市商业活力空间以及城市生活便利空间的结构，再通过对两者进行加权叠加分析，对城市整体空间结构加以识别。
并进一步与现行城市总体规划中空间体系结构进行对比，了解总规空间体系的实施程度。
关键词：大数据,空间识别，商业活力，生活便利性1前言在城市规划实施评估中，一项重要内容的就是评估城市空间分布与城市发展方向是否与总规空间布局规划。
在以往对城市进行实施评估中，主要运用样本调查、人口数据统计、社会各类指标等统计数据来判断城市规划的实施效果。
这样的传统蓝图式城市规划评估模式[1]受政策制度、技术方法和数据获取的影响，以物质空间评估为主，缺乏对城市活动主体需求的评价，导致规划评估的系统性、动态性和实效性不足。
本文在基于传统统计方法之外，尝试引用大数据对城市现状建设情况进行实时反馈，研究方法由以传统的统计年鉴、社会问卷调查和深入访谈等为主向以网络数据(特别是商业点评网络数据)的抓取与空间定位技术的应用为主转变；数据内容呈现出大样本量、实时动态和微观详细等特征，且更加注重对研究对象地理位置信息的提取，从“以人为本”角度看待城市规划建设成就。
2数据来源和技术思路2.1数据来源本次研究主要针对于城市商业空间和生活空间的识别，因此在数据的选择上主要是针对商业服务设施、公共服务设施以及生活性相关设施等内容的收集和捕获，主要数据来源为以下四个方面：（1）大众点评网：该网站是国内最早建立的第三方点评平台，始建于2003年4月，截至2017年大众点评月均活跃用户数超过2亿，收录商户数量查过1400万家，并且月综合浏览量（网站及移动设备）超过150亿。
已形成一个庞大、能够客观体现餐饮、消费决策和分布的数据库。
（2）手机信令数据，通过联通公司获取长沙市域约200万联通用户手机信令数据（数据经过180天动态跟踪数据标定而来，根据运营商市场份额乘以相应系数进行扩样得到的，能够在特定时间段反映区域内差异化的比例与相对关系），通过数据清洗、筛选、处理、扩样，分析居民出行特征。
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张博航
1.合肥工业大学附属中学；
2.南京邮电大学计算机学院
图1 集聚点1公里范围内的公共服务设施数量统计图
地图热力图上则形成了人口集聚热点地区。
显然，这些区域将能成为城市的各级中心区。
结语
本文通过应用百度地图热力图大数据，分析了合肥市中心城区的人口分布特征，表明工作日和非工作日期间的人口分布具有差异性，同时，人口分布特征与工作状态和公共设施配套是否完善具有高度相关性。
本文是大数据技术在城市问题研究。