Vitaly Shaydurov
Спасибо, очень полезный фидбек! С входами/выходами в метро пока не знаю, что делать.
А с тропинками, кажется, не все так плохо. Попробовал построить маршрут через API Mapbox до правильного входа - он проходит через тропинку, которую вы указали.
Все максимально просто, просто python notebook, в котором:
1. взял N жилых домов,
2. от каждого дома запросил маршрут до ближайшего метро у API Mapbox,
3. наложил маршруты друг на друга с весами, получил список сегментов, у каждого сегмента свой вес.
Далее список сегментов сохранил в отдельный файл и загрузил его на сервер. На сервере при каждом запросе мы проходим через все сегменты и ищем тот, на котором лежит точка, куда кликнул пользователь.
Парсил в лоб без прокси, но в один поток. Забанен не был.
Фидбек по карте и ее пользе / бесполезности. Уже из комментариев узнал много нового, было бы еще интересно получить больше фидбека из реального опыта в формате:
"Открывал кафе. Помещений, подходящих по площади, высоте потолков, цене и пр., было всего 10 штук в городе. Было и без карт очевидно, что 7 находятся там, где никто не ходит. По остальным трем заказал точный расчет, поэтому эта карта вообще бы никак не помогла".
Или:
"Нужно было открыть новый супермаркет в городе, про который ничего не знаю. Трафик был важен, карту трафика искали, но не нашли. В итоге наняли местную компанию, знакомую с городом, которая помогла нам найти помещение. Возможно, карта бы помогла."
Имел в виду "неудобное рабочее место" :)
Не знаю, насколько это общая проблема. Когда я опрашивал своих знакомых, топ причин, по которым людям не нравилось работать из дому были (в случайном порядке):
1. мешают дети / мужья / жены,
2. неудобное рабочее место,
3. сложно общаться с коллегами,
4. надоело готовить каждый день.
Вот еще одна из идей, которые у меня были. Может, вы пробовали реализовать. Или в будущем попробуете:
1. Следить, в каких местах открываются / закрываются разные заведения. Для этого достаточно делать снэпшоты карт гугл/яндекс каждую неделю и брать дельту (правда, не уверен, что это законно).
2. Для каждой точки на карте нагенерить кучу фичей - количество заведений по категориям по-близости, количество жителей, пешеходные потоки, автомобильные потоки и пр.
3. Построить ML-модель, которая будет по этим фичам предсказывать, откроется здесь кто-то или нет.
Далее с помощью модели проскорить все точки на карте. В итоге для каждой категории заведения для каждой точки на карте можно будет получить оценку, насколько эта точка подходит для открытия этого заведения.
Понятно, что будет неидеально. Но, быть может, это позволит заранее отфильтровать большую кучу неподходящих локаций и ускорить поиск.
Поделитесь с аудиторией?
Не ищу :)
Спасибо за фидбек! Уверен, на карте есть более неадекватные маршруты, чем тот, который вы указали. Проблема известна. Конкретно в этом случае она бы решилась, если бы я взял Яндекс карты вместо Mapbox.
Я так понимаю, вы живете в этом доме или районе, раз знаете, где ходят люди. Можете рассказать, почему все выбирают не тот маршрут, что на картинке, а другой? Почему по верхнему "ни один здравый человек не пойдет", а по нижнему пойдут все? Что является ключевым фактором?
Спасибо за историю! А почему трафик считали только в трех точках? Был ли шанс у других вариантов, если бы там трафик оказался выше, чем у этих трех?