Thông tin chi tiết về biến động dân số (PDI) cung cấp thông tin chi tiết, cụ thể theo vị trí về cách dân số tương tác với môi trường xung quanh. PDI ghi lại mối quan hệ phức tạp này trong một tập dữ liệu nhúng có thể được tích hợp vào các mô hình dự đoán và không gian địa lý hiện có của bạn.
Tập dữ liệu nhúng PDI được tạo bằng mô hình độc quyền của Google, được huấn luyện trên một tập dữ liệu được lập chỉ mục theo vị trí địa lý gồm thông tin tổng hợp phong phú từ xu hướng tìm kiếm trên Google Tìm kiếm và các mẫu lượt truy cập theo mức độ đông đúc, địa điểm yêu thích, dữ liệu về thời tiết và chất lượng không khí trên Google Maps. Được cung cấp dưới dạng tập dữ liệu embeddings 330 chiều trong BigQuery, PDI giúp các tổ chức hiểu được "DNA" của mọi vị trí, lấp đầy các khoảng trống dữ liệu quan trọng và mô hình hoá các 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. Các tập 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 tập dữ liệu nhúng PDI
Tập dữ liệu nhúng về biến động dân số được tạo bằng mô hình học máy được xây dựng cho mục đích này, được huấn luyện trên một tập hợp phong phú các tính năng và được chuyển đổi thành dạng vectơ cô đọng. Các tập dữ liệu nhúng này được huấn luyện 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 bản đồ địa điểm yêu thích tổng hợp trên Maps: Ghi lại các loại doanh nghiệp, cơ sở và địa danh hiện có.
- Mức độ đông đúc tổng hợp: Ghi lại các mẫu lượt truy cập của lượng người ghé thăm cửa hàng thực tế để cho biết mật độ và tần suất xuất hiện của con người.
- Thời tiết và chất lượng không khí tổng hợp: Ghi lại các số liệu thống kê và mẫu về thời tiết và chất lượng không khí.
Các tính năng này được tổng hợp ở cấp ô S2 12 để tạo các tập dữ liệu nhúng theo bối cảnh và vị trí, đồng thời vẫn đảm bảo quyền riêng tư.