新空间数据科学视频研究指南

akhiislamakhi22

这篇文章可能描述旧版本的功能。在此处了解最新的云原生版本。研究方法是终极方法指南提供多本高质量的书籍参考书期刊文章和教学视频展示了世界各地学者和专家的研究方法。去年秋天他们加入了我们的纽约总部与我们的数据科学团队一起创建视频指南逐步介绍我们所做的研究以及我们两个最新空间数据科学项目背后的过程。通过空间数据科学了解纽约市公园的使用情况了解公园使用情况观看视频在这个项目中我们的数据科学家对来自移动数据和纽约市公园和娱乐部的开源数据的超过一百万个匿名数据点进行了可视化和分析。这使我们能够专门研究人们如何在纽约市的公园里度过时间并与其他人互动。此类细节可以帮助为公园政策未来公园设计等提供信息。在此处探索数据并获取有关该项目的更多详细信息使用空间数据科学提高食品卡车销售提高餐车销量观看视频位置智能和空间数据科学的进步断改变业务实践和业务决策流程而站点规划就是这种变化的一个突出例子。

借助新数据流的洞察甚至可以确定哪些网站最有可能增加季节性临时和移动业务的销售额。我们的数据科学团队处理了当地一家食品卡车公司辆食品车的一个月匿名交易数据。利用些信息他们能够 瑞典 WhatsApp 号码数据 评估当前的绩效建立越来越有信心的收入模型并最终预测纽约市未来运营的六个绩效最佳的食品卡车地点。在我们的博客上了解有关该项目的更多信息。设计和改进优化算法以下示例展示了如何应用优化来解决按需运输问题的第一步以及这样做所获得的好处。在这个场景中我们将应用两种初始方法来解决问题。做出以下假设是为了增强演示的清晰度。但请记住问题可能会变得更加复杂具体取决于我们在优化我们的功能方面想要走多远以及所提供服务的要求如下文所述。目标是最小化距离我们的主要指标将是行驶的总距离。这可以很容易地更改为其他标准例如最大限度地缩短交货时间或所需的车队仅举几例。



每个订单都是相互独立的即它们能合并因此为什么骑手在完成当前正在交付的订单之前无法开始订单除非他们空闲。乘客在闲置之前会被分配到新订单。每个骑手的车队类型都是相同的。在算法的每次迭代中我们总会有足够的闲置乘客来分配订单。现实生活中当然会出现这种情况并且会增加问题的复杂性。在下面的地图上我们可以看到周四晚上到晚上收到的订单。我们可以看到取货和送货地点为每个订单计算的最佳路线以及空闲或将在时间窗口内某个时间点的可用乘客司机。我们将重点关注这分钟的时间窗口以便更轻松地显示和比较结果。第步起点终点矩阵为了解决任何路线问题我们需要构建一个成本矩阵表示从地点到地点的成本或者在此处介绍的情况下将位于点的骑手分配给在点取货的订单的成本在我们的示例中此矩阵是从乘客位置到订单取货位置的距离。在上一篇文章中我们详细解释了如何构建矩阵。