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结论供应链是我们日常生活的重要组成部分由

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發表於 17:17:52 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
于技术发展和最近的冠状病毒爆发供应链正在经历重大变化。在竞争日益激烈且断变化的环境中拥有正确的工具并使用正确的技术以足够快地发展并保持竞争力至关重要。空间数据科学提供了竞争优势因为它利用许多供应链流程的空间组件并提供评估和优化它们的工具和技术。想要更好地服务您的客户并节省大量成本吗?了解有关空间优化供应链解决方案的更多信息要忘记在和上分享这篇文章关于作者米格尔·阿尔瓦雷斯是的首席数据科学家这是一个出色的团队致力于为我们的用户提供空间分析功能并使用空间统计和机器学习为我们的客户开发自定义模型。更多帖子来自米格尔·阿尔瓦雷斯将模型权重用于精细尺度重新分配。两个人口数据集之间的差异可以在下面的地图中直观地看到该地图显示了针对分辨率网格和年波多黎各圣胡安附近的总人口人口差异虽然显示数据的地图中数据集中的人口分布更加平滑但由于比例分配我们可以清楚地发现人口普查单位的差异。虽然和数据都提供了有用的信息但我们目前决定首先在我们的数据观测站中提供数据。

这一选择的动机是的更大空间覆盖范围多年数据的可用性允许随时间变化的分析并且因为数据更能代表居住人口鉴于我们的人员流动数据合作伙伴已经很好地覆盖了白天人口。最后 捷克共和国手机号码数据 仅提供总人口还提供年龄和性别结构以及分解方法中使用的精细分辨率协变量。想看看它的实际效果吗?请求现场个性化演示中的现已作为公共数据提供作为开放数据承诺的一部分我们通过将网站上免费提供的栅格数据转换为矢量数据在我们的数据观测站中提供数据。截至今天我们已经提供了年至年期间全球总人口的数据分辨率为和数据集的数据量接近。作为如何使用这些数据的一个例子我们研究了印度德里的人口演变该城市是过去年来世界上增长最快的城市之一年相对于年的中位百分比变化约为。显示德里人口演变的图表通过使用可视化这些数据我们可以确定这些变化分布均匀如下面的动画地图所示。



虽然公里产品可用于检测较粗空间分辨率的模式但分辨率数据集可进一步用于更好地了解局部变异性如下图所示该地图显示了北京市公里处的总人口中国年在北京中心城区达到。图对比图我们通过共享的笔记本说明了如何访问上述一些数据集这些数据集现已从数据观测站以及我们在中的公共项目公开提供。开始使用现代最新数据流了解有关位置数据流的更多信息并立即开始将的数据和其他高质量数据集合并到您的模型和空间分析中。想要了解更多关于空间分析如何使微型交通受益的信息?点击观看完整的网络研讨会优化公共交通由于公共交通系统和网络因服务水平低于正常水平而面临过度拥挤的风险因此实施了社交距离准则因此优化现有路线的性能以确保公民的持续流动比以往任何时候都更加重要。下面的示例使用数据通过可视化整个城市某些路线的时间偏差来衡量马德里公交路线的性能。结论随着城市适应大流行后的新常态空间数据科学和位置数据显然将在确保公民安全以及在城市地区工作和休闲的能力方面发挥关键作用。
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