没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
李柯林_毕业论文 查重版本 1
需积分: 0 0 下载量 53 浏览量
2022-08-08
21:47:24
上传
评论
收藏 9.43MB DOCX 举报
温馨提示
试读
71页
李柯林_毕业论文 查重版本 1
资源详情
资源评论
资源推荐
2017 届研究生硕士学位论文
分类号: 学校代码:10269
密 级: 学 号:51151500102
East China Normal University
硕士学位论文
MASTER’S DISSERTATION
论文题目:基于交通大数据的商圈可视
化研究
院 系:计算机科学与软件工程学院
专 业: 软件工程
研究方向: 信息可视化
指导教师: 王长波 教授
学位申请人: 李柯林
2017 年 9 月
华东师范大学硕士学位论文
I
Dissertation for master degree in 2017 University code:
10269
Student ID: 51151500102
East China Normal University
Title:The visual analysis of commercial district based on
big traffic data
Department: Computer Science and Software Engineering
Major: Software Engineering
Research Direction: Information Visualization
Supervisor: Changbo Wang Professor
Candidate: Kelin Li
April, 2017
华东师范大学硕士学位论文
II
摘要--900
由于轨道交通系统的便捷性,它已经成为大型城市大多数居民的主要出行
方式之一。然而,近年来随着交通数据在数量和种类上的急剧增加,传统的基
于统计抽样以及专家经验进行分析的方法已经不再适用,同时随着数据存储能
力的提高以及数据分析与挖掘技术的发展,进行大数据的分析和可视化对城市
交通的研究变得很重要。
商圈是零售商店聚集所产生的商业范围,商圈是近些年来商业领域和经济
学领域的研究重点之一,零售商店最关心的是利润,而利润的多少与人流量呈
直接关系。公共交通的便利能够为商圈带去庞大的人流,但是传统关于商圈的
研究不能很好地利用大数据的优势,而如何清晰的表达商业与交通数据间隐藏
的规律,这就需要我们使用可视化的相关技术进行可视分析。
可视化是通过一系列视觉手段将数据间的关系和数据隐藏的规律清晰的展
示出来的一种方式。本文首先进行了基于地铁刷卡数据的人群移动行为分析,
并设计了交互式的可视分析系统,旨在展示时序的交通流量信息以及分析不同
群体的移动行为规律。之后对人流数据和商业数据进行了深层次的研究,并通
过可视化的方式从多角度进行分析。本文通过挖掘销售数据,商圈数据和多维
地理空间数据来进行可视分析。同时本文对商圈吸引力模型进行了深入研究,
通过对比已有模型的优势,以及多次相关性分析,提出了适用于大型城市的商
圈吸引力模型,并指出了影响因素与城市的关联性。同时,本文从新的角度提
出了一种规范商圈辐射范围的方法。
本文最后一项工作是关于零售商店选址问题的研究,大型零售商店在我国
发展迅速,如何选择合适的新店位置,对企业获得更大的利润至关重要。在大
数据时代到来的今天,零售业海量数据的产生,使得选址问题能够更加客观更
加科学的进行分析。但是同样,由于数据量巨大以及跨学科研究的成本过高,
没有一个明确的模式来对选址问题进行全面的研究。选择正确的位置需要大量
复杂的信息,例如商业区的属性,客户流和当前业务绩效。本文构建了一个交
互式视觉分析系统并提供数据驱动视觉比较的方法,用于商业历史数据,客户
流数据,选址推荐和可视比较的交互式的查询方式。
华东师范大学硕士学位论文
III
本文的研究有很好的应用背景,能够为政府和企业制定相应策略提供很好
的辅助。
关键词:可视分析,交通大数据,引力模型,人群行为,选址推荐
华东师范大学硕士学位论文
IV
ABSTRACT
Due to convenience, rail transport has become one of the major travel modes for
most residents of large cities. However, in recent years, with the rapid increase in the
number and type of traffic data, traditional methods of statistical analysis based on
statistical sampling and expert experience are no longer applicable. Meanwhile, with
the improvement of data storage capacity and the development of data analysis and
mining technology, the analysis and visualization of large data becomes very important
for the study of urban traffic.
Commercial district is a range that is gathered from the stores, and it is one of the
research priorities in the field of business and economics in recent years. Retail stores
are most concerned about profit, and the profit is related to customers flow directly.
The convenience of public transport can bring a huge flow of customers for the
commercial district, but the traditional study on the business district can not make good
use of the advantages of large data, and how to clearly express the rules hidden in the
business and traffic data is that requires us to perform visual analysis.
Visualization is a way to show the relationship between data and hidden rules
through a series of visual technology. This paper first analyzes the mobile behavior of
the population based on the subway card data, and designs an interactive visual analysis
system, which aims to show the traffic information and analyze the moving behavior of
different groups. After deep research and multi-angle analysis on the flow data and
business data. This paper analyzes the sales data, commercial district data and
multidimensional geospatial data. At the same time, this paper makes an in-depth study
on the attraction model of commercial district. By comparing the advantages of existing
models and the analysis of multiple correlations, this paper puts forward the attraction
model of commercial district suitable for large cities, and points out the relationship
between influencing factors and cities. In addition, this paper puts forward a new
method to regulate the radiation range of commercial district from a new angle.
剩余70页未读,继续阅读
df595420469
- 粉丝: 23
- 资源: 310
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0