Clss29课程笔记_第1页
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1 Class29 基于 OD 方法的网络节点关系分析 课程笔记 来源 大鹏老师 这两天大家开始接触了最能做出 大数据 效果的图 OD 图 其简单的概括就是把起点和终点连接起来的一个 出行期望图 在课程 中制作 OD 图主要用到了一个工具 xy 转线 这个工具是 GIS 中制作 OD 图的唯一工具 这个工具使用的关键是需要整理出一个包 括起点经纬度和终点经纬度的表格 另外 xy 转线 工具中的 ID 选项可以选择结果文件附带的一个参数 一般用于做后续的空间连 接 工具中的 线类型 选项可以选择生成的线的类型 包括直线 经纬曲线等 另外大家要注意坐标系的设置 课程中给大家展示了两个应用案例 一个是基于 OD 方法下的城市设施点空间聚集度分析 主要用了上海市 KFC 与麦当劳的数据 用 OD 线的密集情况来分析 KFC 与麦当劳的空间聚集情况 这是一个比较另类的用法 因为我们是用了 od 图来显示不同类型商铺 的空间聚集关系 od 图只是一个可视化的作用 其中的点距离也是为了能生成一个 od 图的表格而用到的 第二个是基于高铁数据的中国城市 OD 通勤成本分析 课程给大家提供了 2015 年全国高铁数据 在数据处理的基础上 计算了不 同 OD 城市间的时价比指数 在这个基础上关键的一步是将 O 城市与 D 城市的经纬度坐标链接上来 这样就可以生成全国城市的 OD线 并对时价比进行可视化 此外 大家可以通过设置 xy转线 工具中 线类型 参数来生成很有意思的由曲线构成的航线地图 进行一些有趣的尝试 OD 方法在城市规划中还是有很多用处的 比如做人口流向图分析 城市联系度图分析等 且很多大数据研究都会有一个 OD 的可 视化效果展示 在手机信令数据 移动设备数据和刷卡数据的运用中 都可以通过海量的数据汇总 做出一个通勤 od 图 然后从 总的结构中找到通勤的主要流向 这里面有一个小的技术方法我给大家延伸讲一讲 比如我们之前做了一个例子 用到了 25w 条数 据 在这个数据量下 你不可能让点和点相互连接起来 所以如何降低数据量并且也可以表达出逻辑思路呢 这里我们引入了空间 单元来降纬 我们把上海划分为 1km 1km 的格子 然后统计出每个格子里的数据量 以及这个格子中的数据的流向情况 例如一 共有 5000 个格子 对于其中一个 A 格子 算出 A 格子有多少个数据流入了哪些其他的格子 加入分别流入了 B C D E 四个格 子 那么这里就有 4 个 od 线了 起点都是 A 终点就是 B C D E 同样一个思路复制到每个格子 最后就能得到一个汇总后的 OD 图 该方法在大数据处理用非常好
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