Машинное обучение в гео-аналитике для бизнеса

Начать. Это бесплатно
или регистрация c помощью Вашего email-адреса
Машинное обучение в гео-аналитике для бизнеса создатель Mind Map: Машинное обучение в гео-аналитике для бизнеса

1. Недвижимость

1.1. Цели

1.1.1. Построение модели прогнозирования класса цены на жилье

1.1.2. Создание простой интерактивной карты

1.2. Данные

1.2.1. Сделки по покупке квартир

1.3. Признаки

1.3.1. Площадь, этаж, отделка..

1.3.2. Локация

1.3.3. Дистанции до объектов инфраструктуры и их количество

1.3.4. Признаки домов России

1.3.5. Оценка спроса и предложения

2. Ритейл

2.1. Цель

2.1.1. Построение модели прогнозирования среднего чека и трафика для федеральной розничной сети

2.2. Данные

2.2.1. Ежемесячные значения среднего чека и тарифа за год отделений по всей России

2.3. Признаки

2.3.1. Локации отделений

2.3.2. Демографические соотношения в области

2.3.3. Усредненные экономические показатели

2.3.4. Дистанции до объектов инфраструктуры

3. Успешность отделения сети

3.1. Основные функции

3.1.1. Доступность пешеходного транспорта

3.1.2. Популярность локации

3.1.3. Платежеспособность жителей

3.1.4. Расстояние от центра города

3.1.5. Наличие конкуренции

3.1.6. Спрос и предложения по товару

4. Выбор удачной геопозиции

5. Карта земного шара

5.1. Node

5.1.1. точка с указанными координатами

5.2. Way

5.2.1. упорядоченный список точек

5.3. Relation

5.3.1. группа точек, линий и др отношений

5.4. Tag

5.4.1. пары "ключ-значение"

6. База данных

6.1. Геохэш

6.1.1. Поиск соседи

6.1.2. Индексирование