Tổng quan về thông tin chi tiết về biến động dân số

Thông tin chi tiết về biến động dân số (PDI) cung cấp thông tin tổng quan phong phú, theo vị trí cụ thể về cách người dân tương tác với môi trường xung quanh. Mô hình này ghi lại mối quan hệ phức tạp này trong một tập dữ liệu nhúng có thể tích hợp vào các mô hình không gian địa lý và mô hình dự đoán hiện có của bạn.

Các mục nhúng PDI được tạo bằng mô hình độc quyền của Google, được huấn luyện trên một tập dữ liệu được lập chỉ mục theo địa lý, chứa nhiều thông tin tổng hợp từ xu hướng trên Google Tìm kiếm, cũng như các mẫu lượt ghé thăm trong giờ cao điểm, địa điểm yêu thích, dữ liệu thời tiết và chất lượng không khí trên Google Maps. Được cung cấp dưới dạng tập dữ liệu nhúng 330 chiều trong BigQuery, PDI giúp các tổ chức hiểu rõ "DNA" của bất kỳ vị trí nào, lấp đầy các khoảng trống dữ liệu quan trọng và lập mô hình tương tác giữa con người và môi trường trên toàn cầu với độ chính xác chưa từng có và không cần kỹ thuật trích xuất tính chất thủ công. Những dữ liệu nhúng này đảm bảo quyền riêng tư, đồng thời cho phép phân tích và dự đoán không gian một cách chi tiết cho các ứng dụng, từ y tế công cộng đến mô hình kinh tế xã hội.

Giới thiệu về mục nhúng PDI

Các mục nhúng động về dân số được tạo bằng một mô hình học máy được xây dựng có mục đích, được huấn luyện dựa trên một tập hợp tính năng phong phú và được chuyển đổi thành một bản trình bày vectơ cô đọng. Các mục nhúng này được huấn luyện dựa trên:

  • Xu hướng tìm kiếm tổng hợp: Ghi lại các mẫu tìm kiếm phổ biến và tiêu biểu nhất cho một vị trí để cung cấp thông tin về hành vi và mối quan tâm của con người.
  • Điểm yêu thích tổng hợp trên Maps: Ghi lại các loại hình doanh nghiệp, cơ sở và địa danh hiện có.
  • Mức độ đông đúc tổng hợp: Ghi lại các kiểu ghé thăm của lượng người ghé thăm cửa hàng thực tế để cho biết mật độ và tần suất hiện diện của con người.
  • Thời tiết và chất lượng không khí tổng hợp: Ghi lại số liệu thống kê và mô hình thời tiết và chất lượng không khí.

Các tính năng này được tổng hợp ở cấp 12 của ô S2 để tạo ra các mục nhúng được bản địa hoá, nhận biết bối cảnh và bảo vệ quyền riêng tư.

Mặc dù PDI cung cấp các mục nhúng học máy ghi lại xu hướng tìm kiếm trên Google Tìm kiếm, môi trường nhân tạo và các kiểu hoạt động của con người, cũng như bối cảnh môi trường (chẳng hạn như thời tiết và chất lượng không khí), nhưng bạn cũng có thể cần số lượng chính xác Điểm yêu thích (POI), vị trí của đối thủ cạnh tranh hoặc mật độ thương hiệu. Để lập mô hình mối quan hệ giữa sự hiện diện thương mại và môi trường xung quanh tại địa phương trong BigQuery, hãy kết hợp PDI với Thông tin chi tiết về địa điểm.