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电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用

李娜 刘文敏 孟繁瑞 刘岩

李娜, 刘文敏, 孟繁瑞, 等 . 电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用[J]. 北京航空航天大学学报, 2022, 48(2): 273-281. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0388
引用本文: 李娜, 刘文敏, 孟繁瑞, 等 . 电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用[J]. 北京航空航天大学学报, 2022, 48(2): 273-281. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0388
LI Na, LIU Wenmin, MENG Fanrui, et al. Application of space time regional economy visualization based on telecom big data analysis[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2022, 48(2): 273-281. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0388(in Chinese)
Citation: LI Na, LIU Wenmin, MENG Fanrui, et al. Application of space time regional economy visualization based on telecom big data analysis[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2022, 48(2): 273-281. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0388(in Chinese)

电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0388
详细信息
    通讯作者:

    刘文敏, E-mail: wenminabc@qq.com

  • 中图分类号: TP391

Application of space time regional economy visualization based on telecom big data analysis

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  • 摘要:

    当前,国内移动电话用户已达15.9亿,在巨大的用户基数下,电信大数据呈现的特征在一定程度上反映了人群活动特征,进一步能够反映特定区域的发展状况。时空区域经济可视化应用利用数据挖掘技术对电信大数据进行处理和提取,以提高数据质量,并对数据进行不同规则的筛选,通过建模技术进行分析,结合电子地图数据、交通数据等多源信息,多角度分析用户行为特征。该应用分析对时空区域经济状况进行可视化研究,分析居民生活属性,同时,利用双重差分(DID)统计模型对区域经济政策进行评价。基于特征分析结果,为区域经济发展热点选址、指导城市商圈布局提供决策依据,提高了城市系统运行的效率,扩大了经济区域效益范围。

     

  • 图 1  数据清洗前的基站附着点分布

    Figure 1.  Distribution of base station attachment points before data cleaning

    图 2  数据清洗后的基站附着点分布

    Figure 2.  Distribution of base station attachment points after data cleaning

    图 3  轨迹纠偏流程

    Figure 3.  Flowchart of track rectification

    图 4  数据纠偏前的轨迹

    Figure 4.  Trajectory before data correction

    图 5  数据纠偏后的轨迹

    Figure 5.  Trajectory after data correction

    图 6  电信大数据的区域经济分析方法框架

    Figure 6.  Framework of regional economic analysis method for telecom big data

    图 7  九月夜间活跃人口

    Figure 7.  Active population at night in September

    图 8  夜间活跃人口年龄和性别比例

    Figure 8.  Age and gender ratio of active population at night

    图 9  各区夜间活跃人口数量和比例

    Figure 9.  Number and proportion of active population in different districts at night

    图 10  夜间人口迁移数量

    Figure 10.  Population migration number at night

    图 11  省内夜间活跃人口来源

    Figure 11.  Sources of night active population in the province

    图 12  不同时间点的晚间热力图

    Figure 12.  Thermal map of different time at night

    图 13  K101公交沿线热力图

    Figure 13.  Thermal map along K101 bus

    图 14  娱乐APP夜间使用人数

    Figure 14.  Number of recreational APP users at night

    图 15  经济活跃区热力图

    Figure 15.  Thermal map of economically active areas

    表  1  电信大数据基本格式

    Table  1.   Basic format of telecom big data

    序号 字段名称 字段描述
    1 USER_ID 用户标识
    2 ULI 基站标识码
    3 LAC 位置区域编号
    4 CI 位置小区编号
    5 APPEAR_TIME 时间戳
    6 DURATION 停留时间
    7 HOMECODE 用户归属地
    8 AREACODE 手机所在地
    9 DATE 时间日期
    10 HOUR 小时
    11 EVENT_FLAG 事件标识
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    表  2  实验环境

    Table  2.   Experimental environment

    服务器 配置
    系统 CentOS 7.3
    内存 256 GB
    磁盘 7.3TB×6
    CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 5118 CPU @ 2.30 GHz
    开发语言 Java、Python、Scala等
    系统技术框架 Spark集群计算框架、HDFS文件存储框架、Hive、Hbase、Redis、Kafka等
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    表  3  分析结果

    Table  3.   Analysis results

    变量符号 变量名称 模型一 模型二
    β0 截距 36 460.2 27 730.8***
    β1 温度 -1 633.7*
    δ1 假期 12 974.2**
    δ2 夜间 -9 066* -9 066.3*
    δ3 政策影响 621.5* 621’
    注:“’”表示p < 0.1, “*”表示p < 0.05, “**”表示p < 0.01, “***”表示p < 0.001。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-04
  • 录用日期:  2020-09-05
  • 网络出版日期:  2022-02-20

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