使用 MovingPandas 和 CARTO &am

移动数据是许多行业地理空间分析的基石。能够从运动和行为数据中获得洞察力是决策的关键——从调整移动数据覆盖范围以满足基于事件的需求到评估居住在同地区的驾驶员的保险风险状况。然而传统上移动数据给地理空间分析师带来了挑战。数据通常是碎片化的专有的而且本质上数据规模巨大因此很难用传统的系统进行分析。通过采用云原生方法在云数据仓库中托管和处理数据组织越来越能够利用移动数据大规模做出更明智的决策。在这篇博文中我们将深入探讨有关移动数据的一个特定元素的教程；轨迹。这些数据仅告诉我们有多少人去过哪里还告诉我们他们来自哪里和去往哪里——显然对于预测分析非常有用使用轨迹数据在本教程中我们将展示如何使用一个用于处理移动数据的库和的云原生地理空间分析平台将原始移动数据转换为时空热点分析。

第步访问移动数据和平台设置按照此处的说明安装库并加载必要的库；建议您使用而是来执行此操作。然后我们需要获取移动数据集。我们将使用的数据集您可以在此处下载该数智利移动数据集或使用下面的脚本。该数据集包含有关行程详细信息的有用变量例如行程出租车时间戳缺失数据标记和折线数据。__=''______""=___==['_''_''''_''']您还需要访问帐户。如果您还没有可以在此处注册天免费试用版。第步数据预处理为了准备热点分析的数据我们将折线字符串转换为坐标对列表并删除缺失数据的记录。此外我们将根据行程开始的时间戳和秒采样间隔来计算每个轨迹修复的时间戳。运行以下代码来执行此操作。=="_=="["_"]=[""][["_"]==]==您可以在下面看到输出的快照。

旅行出租车_时间戳缺失数据折线地理长度错误的[[][]错误的[[][]错误的[[][]]错误的[[][]错误的[[][]]下一步是根据行程开始的时间戳计算每个轨迹修复的时间戳采样间隔为每秒我们可以使用以下代码来完成______=['']=['_']=____=''_['']=_['']_['_']=_'_'_['']=__=_=['''''_']=_同样您可以在下面看到输出的快照。旅行出租车_缺失数据地理长度几何学约会时间错误的点错误的点错误的点错误的点错误的点我们可以看看地图上的样子吗？轨迹数据的动画使用创建。探索这里。现在我们有了每次行程的一系列带时间戳的坐标我们可以将它们转换为轨迹。第步轨迹分析数据预处理完毕后就可以使用将出租车数据转换为轨迹了。此步骤对于深入了解出租车移动模式至关重要。我们可以使用下面的代码来做到这一点。=_==__='_'__='_'=''结果如下所示显示轨迹数据的图注意到什么奇怪的事情了吗？我们可以看到一些轨迹似乎走着奇怪的路线特别是波尔图市中心那些橙色和蓝色的路线。

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