{"id":13799,"url":"\/distributions\/13799\/click?bit=1&hash=865a89ddf5e1b9e468c75aafc8397c3511c1f5c9a63c9b3d346956d539f26271","title":"\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u00ab\u041c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0435\u00bb ","buttonText":" \u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"f7affe9f-a742-5820-ac81-04ba4a1a8f84","isPaidAndBannersEnabled":false}

Карта пешеходного трафика Москвы

Всем привет! Хочу рассказать, как я строил карту пешеходного трафика Москвы и как эта карта помогла найти подходящее помещение для нового коворкинга.

Задача

Один мой товарищ со своей командой решили открыть коворкинг в Москве в районе метро Динамо, Аэропорт или Сокол. И им нужно было помещение. Требований к помещению было много, одним из них был высокий пешеходный трафик. Возник вопрос, как дешево и быстро оценить объем этого трафика.

Идея решения

Во время обсуждения пришла в голову простая идея:

  1. Взять все жилые дома в районе.
  2. От каждого дома построить маршрут до ближайшей станции метро.
  3. Наложить все маршруты друг на друга с правильными весами, в качестве весов взять количество квартир в домах.
  4. В итоге для каждой дороги получим примерную оценку, жители скольки квартир ходят по этой дороге.

Суть метода показана на этом рисунке:

Метро в Москве — основной вид транспорта (ссылка), поэтому строить маршруты именно до станций метро показалось нам разумным.

Недостатки подхода

Конечно, у этого подхода есть свои недостатки и ограничения:

  • учитываются только жители района: если человек живет в другом районе, а сюда приезжает, например, по работе, то этот трафик учтен не будет.
  • учитывается только трафик дом-метро-дом: если человек решил сходить до супермаркета и обратно, такой трафик учтен не будет.
  • не все ходят пешком до метро: кто-то добирается до работы или учебы пешком, кто-то ездит на авто или автобусе, кто-то работает из дому и так далее, это влияет на трафик, мы это влияние не учитываем.
  • не все ходят до ближайшей станции: кому-то удобнее пройти чуть дальше, чтобы сесть на удобную ветку, мы это опять же не учитываем.
  • люди могу выбирать разные маршруты: от точки А до точки Б обычно есть более одного маршрута, и разные люди в разное время могут выбирать разные маршруты — я, например, выбираю один маршрут, когда иду от метро сразу домой, и другой, когда хочу зайти в супермаркет.

Почему мы решили, что подход оправдан в нашем случае

Мы посчитали, что в нашем случае подход оправдан, так как влияние большинства описанных выше факторов некритично для нашего случая:

  • учитываются только жители района: коворкинг был рассчитан на людей, которые проживают рядом. Значит, учитывать тех, кто приезжает из другого района, было не нужно.
  • учитывается только трафик дом-метро-дом: это по сути означает, что оценка будет занижена, что не очень критично — если удастся найти помещение с большим трафиком согласно расчету, этого будет достаточно, так как в реальности трафик может оказаться еще больше;
  • не все ходят пешком до метро: почти от любого жилого дома в районе Динамо / Аэропорт / Сокол до ближайшей станции можно дойти за 15 минут максимум. Поэтому, если человек ездит на работу на метро, то до метро он, скорее всего, идет пешком. Кроме того, мы предположили, что процент людей, которые регулярно ездят на метро, примерно одинаковый для каждого дома. Сам процент мы не знаем, то есть абсолютные значения трафика будут неточными, но относительным значениям внутри района в таком случае верить будет можно.
  • не все ходят до ближайшей станции: вторые по близости станции метро в интересных нам районах располагаются на той же зеленой ветке, что и ближайшие. Значит, нет большого смысла идти пешком не до ближайшей станции, а дальше.
  • люди могу выбирать разные маршруты: кажется, что этот фактор наиболее сильно может исказить результаты, оценить влияние сложно, поэтому мы решили построить карту и посмотреть, что в итоге из этого выйдет.

В общем говоря, нам показалось, что этот способ может дать нам неплохую оценку. И, что важно, полученные цифры будут прозрачны и легко объяснимы.

Реализация

Я программист, идея мне показалась интересной, поэтому я решил помочь ребятам реализовать ее. Для реализации нужно было собрать следующие данные:

  1. Базу жилых зданий Москвы с координатами и количеством квартир.
  2. Маршруты от этих зданий до ближайших станций метро.

1. База жилых домов

Для начала я взял открытые данные OpenStreetMap, там есть координаты домов, многие дома размечены как жилые или нежилые. По некоторым домам есть данные о количестве квартир. К сожалению, этих данных было недостаточно, и я начал искать альтернативные источники.

Искал я недолго. Оказалось, есть готовый онлайн-сервис, который содержит информацию о жилом фонде Российской Федерации. В базе содержится информация о 733 тысячах жилых домов в 80 регионах, нужно было лишь спарсить данные по Москве с сайта и соотнести их со зданиями на картах OSM, что я и сделал. Вот пример карточки дома с этого сайта:

2. Маршруты до ближайших станций метро

Есть множество платных и бесплатных API для построения маршрутов. Я остановился на Mapbox, так как там высокие лимиты бесплатного использования. Из недостатков Mapbox — маршруты не всегда соответствуют тем, по которым ходит большинство людей, часто построенные маршруты слишком сложные и проходят через дворы. Пример:

Наиболее адекватные маршруты, как мне показалось, у «Яндекса». Но чтобы пользоваться API Яндекса, нужно купить лицензию, которая стоит от 120 тысяч рублей в год. Для первой итерации решил использовать Mapbox.

Строим карту

После того, как я определился с источниками, я построил маршруты от всех жилых домов до ближайших станций метро и наложил их друг на друга с правильными весами. Полученные результаты отобразил на карте:

Так как изначально интересны были только районы Динамо, Аэропорт, Сокол, карту я построил только для них. В целом результаты выглядят адекватно, хотя есть проблемы, связанные с наличием более одного маршрута от точки А до точки Б, — не всегда был выбран наиболее популярный маршрут, часто выбранные маршруты проходят через дворы.

Результаты можно посмотреть здесь. Можно кликнуть на любую точку трафика и получить точное количество квартир, маршрут от которых до ближайшей станции метро проходит через эту точку:

Что в итоге с коворкингом?

Подходящее помещение для коворкинга нашли, и, как утверждает мой товарищ, эта карта пешеходного трафика сыграла ключевую роль, так как изначально на помещение внимания не обращали, считая, что оно находится в месте, где никто не ходит. Карта показала, что люди ходят. Ребята приехали на просмотр и убедились, что это действительно так.

Но коворкинг в этом помещении так и не открыли, так как команда пока не нашла инвестора, а помещение уже снял кто-то другой.

Что можно улучшить?

Есть три направления:

  1. Полностью достроить карту Москвы. Сейчас на карту добавлены всего пара районов Москвы. Добавить другие районы несложно, нужно потратить немного времени на расчет и немного денег на оплату API по построению маршрутов.
  2. Ослабить ограничения. У описанного метода сейчас много ограничений, но есть идеи, как их ослабить. Во-первых, можно перейти на более качественный источник для построения маршрутов, во-вторых, можно учитывать все альтернативные маршруты вместо одного единственного, как это делается сейчас. Также можно добавить трафик до ближайших магазинов и трафик из нерезидентов района.
  3. Построить карту для других городов России. К сожалению, применить без изменений этот подход к другим городам России, где метро не является основным видом транспорта, не получится. Но можно пробовать заменить станции метро другими объектами — в голову пока приходят автобусные остановки, но с ними будут свои сложности.

Заключение

В интернете уже есть несколько сайтов, которые продают данные о пешеходном трафике. Я не знаю деталей о том, откуда берутся эти данные и насколько они точные и полезные. Если у вас есть опыт работы с ними — напишите в комментариях.

Подход, описанный выше, на мой взгляд, достаточно прозрачный и с понятными ограничениями. Его можно развивать, но сначала я бы хотел понять, есть ли интерес к такой карте со стороны бизнеса, особенно сейчас в это непростое для оффлайна время.

На vc.ru много умных и знающих людей, в том числе владельцев бизнесов. Видите ли вы пользу в такой карте для себя или для своих знакомых? Если нет, почему нет? Если да, расскажите о своем кейсе.

Буду признателен за любой конструктивный фидбек. Хорошего всем дня!

0
83 комментария
Написать комментарий...
Денис Семенов

Данные берут от мобильных операторов и они точнее точно этого натягивания совы на глобус, что все ходят до метро и обратно.

Ответить
Развернуть ветку
Денис Семенов

Достаточно вбить в поиск "анализ пешеходного трафика" и будет куча хороших и сравнительно адекватных сервисов. 

Ответить
Развернуть ветку
6 комментариев
Анатолий Серебрянский

Есть сервис gisbuyer.com -  анализ трафика на основе GPS координат мобильных устройств 

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Korneev

Интересный кейс, но так и не понял - зачем проходимость для коворкинга? Это же не кафешка, не аптека, не продуктовый, куда забегут по пути. Сам фактор пешей доступности, удобства маршрута - да, хороший , но чтобы был именно популярный маршрут - зачем?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Насколько я понял, идея была в том, чтобы сделать локальный коворкинг для жителей района, которым разрешено работать из дому, но которым работать дома неудобно (дети, неудобный стул и пр.). И было бы хорошо, если бы по  пути на работу они могли увидеть это место и зайти туда. То есть трафик не обязан быть огромным, но хотелось бы, чтобы он был.

Но идея коворкинга не моя, может, ребята, которые хотели его открыть, прокомментируют.

Ответить
Развернуть ветку
7 комментариев
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Ян Одинцов

А на сколько это актуально в контексте таких небольших локаций? Хоть это и центр, вряд ли оператор даст столь точные данные без погрешности.

Ответить
Развернуть ветку
7 комментариев
Бурангулов Павел

Привет, у нас в bestplace.ai есть такой слой трафиков с разбивкой на компоненты, построен похожим образом, преимущества в:
1. по всей стране (и не только по России) 
2. больше паттернов 
3. есть оптимизация на реальные замеры пешеходного трафика и в целом очень сложная оптимизационная задача решается - надо и на домах сохранять пропорциональность жителям и на входах/выходах метро сохранять трафик и много еще подобных ограничений
4. трафик работает во многих боевых моделях клиентов и хорошо коррелирует с фактическими выручками
5. мы также моделируем и автотрафик 

Ответить
Развернуть ветку
Майский жук

схоронил, сервис интересный, авось пригодится когда-нибудь. вы там это, растите-развивайтесь, не болейте)

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Супер, сколько стоит доступ? На сайте не нашел.

Жаль, не нашли вас раньше - сэкономили бы кучу времени. Искали в гугле по запросу "пешеходный трафик москва" и его производным.

Ответить
Развернуть ветку
6 комментариев
Asf

Интересный подход. 
Но я присоединюсь,  к комментаторам писали выше, факт генерации маршрута, ещё не говорит о том, что им пользуются хотя бы 95% популяция этого района (как и любого другого ), поскольку Вы не учитывайте некоторые социальные статусы (к примеру, пенсионер , маловероятно ходит этой дорогой каждый день, ровно как и школьник) , к тому же нет понимания об объёме населения, проживающих в этих квартирах (возможно Вы указали, но я упустил).
Работа интересная, но достоверность исследования,   я думаю, будет за рамками статистически значимых величин, поскольку генерация маршрута , как и любые предположения в этом контексте,  куда менее правдоподобно данным от операторов.

PS: скрвис с БД жилого фонда , позволяет тащить анные по api?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Спасибо за фидбек! Данных о количестве людей, проживающих в квартирах, нет. Социальные статусы тоже не учитываются. Все верно.

API с БД жилого фонда не нашел. Но искал не долго, так как спарсить было несложно. Может, и есть где-то.

Ответить
Развернуть ветку
3 комментария
Артем Ковалев

Эмм...
А это как?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Да, выглядит не очень. На самом деле там за зеленым кружком несколько потоков, и так вышло, что вы кликнули на два разных.

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Алексей Абрамов

реновация онлайн xD

Ответить
Развернуть ветку
Николай Журавлев

Если кто-то открывает магазин или кафе, то такая схема подойдет, как дополнительное обоснование потенциала объекта для инвесторов. На этом уровне - вполне рабочий метод.  ТС - респект!

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Беглорян

Не без косяков, но ГОДНОТА. Спасибо! 

Ответить
Развернуть ветку
Татьяна Гордеева

Есть много аналогичных сервисов, причем более точных и бесплатных, включающих еще и анализ местоположения конкурентов. Геомаркетинг уже давно работает для розницы 

Ответить
Развернуть ветку
Коричневый Слава

Поделитесь! Пожалуйста

Ответить
Развернуть ветку
Ренат Смольный

Да ладно?))

Ответить
Развернуть ветку
Семен Смирнов
Буду признателен за любой конструктивный фидбек

Фидбек чего, если коворкинг не открыли, и оценить эффективность метода не предоставляется возможным?

О выборе места для помещения много рассказывается в блогах например Мосигры

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

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."

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Mitrich Tools

Виталий, гидрологический подход суммирования стока ручейков вполне занятен. Но вот почему место для коворкинга ищется не внутри , равноудаленно от места проживания, в тихих дворах, а на проходе, где требуется по сути рекламировать "тихое место рядом с домом" не совсем понятно. 

Ответить
Развернуть ветку
Майский жук

ахах) человек решил четко поставленную техническую задачу, ваши вопросы к составителю тз)

Ответить
Развернуть ветку
Руслан Яцукевич

Что в итоге с коворкингом?
Сайт сделали? Цены и условия есть?

Ответить
Развернуть ветку
Балкон.Ру
коворкинг в этом помещении так и не открыли, так как команда пока не нашла инвестора

Не скоро откроют, по ходу дела.

Ответить
Развернуть ветку
Валерий Гылка

А вы работу не ищете случаем?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Не ищу :)

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Влад Старковский

ХА ХА ХА смеюсь в лицо автору, потому что не один здравый человек не пойдет такой дорогой.
Особенно понравилось: "ничего не корректировали и никак не проверяли"
Цена приложенных сил автора === 0, с бОльшим успехом можно было чекнуть глубину протоптанных тропинок.

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

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?

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Майский жук

Честно говоря не знаю как ходят именно от этого дома, но там за тц Галерея так себе местечки и не уверен что там вообще можно пройти, по крайней мере от Черняховского маршрут адекватный, так и ходят примерно

Ответить
Развернуть ветку
Иван Косенков

Интересно. Не хотите к нам в Сколково с этой идеей прийти? У нас уже есть несколько компаний, которые ритейлу эти данные о проходимости продают и дают аналитику по тому, куда воткнуть новую точку.

Если интересно, можем списаться.

Ответить
Развернуть ветку
Nikita Rogatov

А покупают? Все крупняки давно свое написали же.

Ответить
Развернуть ветку
4 комментария
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Ренат Смольный

Не читали?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Вес - это количество квартир в доме, никак не корректировали. Результаты ничем не проверяли.

Ответить
Развернуть ветку
Max Yankov

Вы никак не подтвердили эти данные хотя бы контрольными экспериментами с ручным замером траффика?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

Я долго жил в этом районе, представляю, где ходят люди. В целом, на мой взгляд, выглядит адекватно: основные потоки определились правильно, где больше людей ходит - там более красные линии.

Никаких ручных замеров не делали. Абсолютные значения никак не проверяли. Но и без проверки я уверен, что они неточные.

Ответить
Развернуть ветку
Xzzvgrrr

Вангую нужная тема , лайк

Ответить
Развернуть ветку
Mikhail Pershin

более интересно понять как задача решалась технически.
использовались графы и соотвествующие БД?

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly Shaydurov
Автор

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.

Ответить
Развернуть ветку
Maxim Kurennoy

Виталий, весьма впечатляющая работа! Мы сейчас делаем один (немного) похожий проект в Берлине, вам было бы интересно обсудить? Если да - напишите мне пожалуйста на [email protected] или в Мессенджер ФБ?

Ответить
Развернуть ветку
Никита Мотыль

Делайте, полезно.

Тоже открываем коворкинг в спб, тоже не в центре. Интересно познакомиться с ребятами из статьи

Ответить
Развернуть ветку
Max

geointellect.com

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 83 комментария
null