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?
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.
Спасибо за предложение. Похоже, коллеги из Bestplace уже этим успешно занимаются. И, судя по вашему ответу выше, не они одни. Рынок кажется не очень большим. Зачем вам так много компаний-конкурентов в портфеле? :)
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.
Не нашел у них на сайте возможности получить доступ к этим данным простому предпринимателю, который хочет открыть офлайн точку. Не знаете, где можно такой доступ получить за разумные деньги?
Да, выглядит не очень. На самом деле там за зеленым кружком несколько потоков, и так вышло, что вы кликнули на два разных.
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.
Вес - это количество квартир в доме, никак не корректировали. Результаты ничем не проверяли.
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.
Евгений, а не подскажете, кто из "конкурентов" берет данные у операторов сотовой связи?
Мы искали, но удалось найти только одну компанию, которая предложила доступ к своей карте с такими данными за 1 млн рублей.
Денис, спасибо за фидбек! Я пробовал вбить в поиск "анализ пешеходного трафика". Насколько я понял, есть два типа компаний:
1) Компании, которые предлагаю приехать на точку и произвести замер. Либо поставить камеру, либо посчитать вручную. Это намного точнее, я не спорю, но это долго и дорого.
2) Сайты, где можно посмотреть карту трафика без физического замера. Сильно дешевле, чем (1), но менее точно.
Большинство результатов поиска, мне показалось, относится к категории (1). Я искал недолго, но из категории (2) я нашел только два сайта: gisbuyer и geointellect.
Когда вы говорите "куча хороших и сравнительно адекватных сервисов" - вы имеет в виду компании из категории (1) или компании из категории (2)? Если из (2), можете порекомендовать какой-нибудь из них?
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?