Os Insights sobre Dinâmica da População (PDI, na sigla em inglês) fornecem um panorama detalhado e específico do local sobre como as populações interagem com o ambiente ao redor. Ele captura essa relação complexa em um conjunto de dados de embeddings que pode ser integrado aos seus modelos geoespaciais e preditivos.
As embeddings de PDI são geradas pelo modelo próprio do Google, treinado em um conjunto de dados geoindexado de informações agregadas avançadas de tendências de pesquisa da Pesquisa Google, padrões de visitação de movimentação do Google Maps, pontos de interesse, dados meteorológicos e de qualidade do ar. Fornecido como um conjunto de dados de embeddings de 330 dimensões no BigQuery, o PDI permite que as organizações entendam o "DNA" de qualquer local, preencham lacunas de dados críticas e modelem interações entre humanos e o ambiente globalmente com precisão sem precedentes e sem engenharia de atributos manual. Esses embeddings garantem a privacidade, ao mesmo tempo que permitem análises espaciais detalhadas e previsões para aplicativos que vão da saúde pública à modelagem socioeconômica.
Sobre os embeddings de PDI
Os embeddings de dinâmica populacional são gerados usando um modelo de machine learning criado para essa finalidade, treinado em um conjunto avançado de recursos e convertido em uma representação vetorial condensada. Esses embeddings são treinados em:
- Tendências de pesquisa agregadas: captura os padrões de pesquisa mais populares e representativos de um local para informar o comportamento e os interesses humanos.
- Ponto de interesse agregado do Maps: captura os tipos de empresas, estabelecimentos e pontos de referência presentes.
- Movimentação agregada: captura padrões de visitas para indicar a densidade e a frequência da presença humana.
- Clima e qualidade do ar agregados: captura as estatísticas e os padrões de clima e qualidade do ar.
Esses recursos são agregados no nível 12 da célula S2 para gerar embeddings localizados e sensíveis ao contexto que preservam a privacidade.
Combinar com conjuntos de dados de análise relacionados da Plataforma Google Maps
Embora o PDI forneça embeddings de machine learning que capturam tendências da Pesquisa Google, padrões de ambiente construído e atividade humana e contexto ambiental (como clima e qualidade do ar), talvez você também precise de contagens exatas de pontos de interesse (PDIs), locais de concorrentes ou densidade de marca. Para modelar as relações entre a presença comercial e o entorno local no BigQuery, combine o PDI com o Insights de Lugares.