空間性質的開放資料探勘 - 我有一個大膽的想法!



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  • g0v summit 2020 工作人員

    請問這場的聽眾需要至少具備哪些技術知識嗎?像是看得懂 python code 之類的?謝謝~



  • @ET-Blue 您好~我是Tim,這次主要想分享「空間分析的過程與方法」,偏向地理學、空間統計與城市議題研究,希望大家能透過「空間思維」去處理和應用開放資料,所以不會講解python code,不過如果有興趣探究細節的話也可以再交流~謝謝


  • g0v summit 2020 工作人員

    請問「希望大家能透過「空間思維」去處理和應用開放資料」是什麼意思?🤔



  • @chihaoyo 您好~以往對於空間開放資料之應用,多半是呈現與「將之畫在地圖上」,像是活動中心位置,並帶有其他資訊 (如:該活動中心的活動表)。空間思維這邊偏向是空間分析,舉例高齡議題,如果我們想知道該活動中心周圍距離1公里內的高齡人口數,這部分就要經過空間上的疊加計算,透過點、線、面元素的加減乘除,才能進一步得出「該活動中心的周圍高齡人口數」。

    而本案舉例之房租研究議題,在資料科學的機器學習預測上,資料欄位僅限於「租屋點自身的條件」(屋齡、公寓透天型態等),我希望在「區位」上的考量可以更細緻,而不僅是「周邊有無公園」、「是否鄰近捷運站」;藉由空間分析套件我們可以組合出「距離最近捷運站345公尺」這類較精準的數值,甚至帶出「最近的捷運站的流量有2563人/每小時進出」,這些都是對「區位」能更深入的描述,在我們政府既有的開放資料配合運算下,是能夠得出來的,再來就是用「機器學習」來處理大量(且帶有多樣數值)的因子,藉此更快、更好的描述這個預測模型。

    GIS目前在AI或是智慧城市的分析上,在台灣還算不上顯學,但在國外GIS結合金融、電信、不動產、物流或公共政策上有更多的分析與應用,我想分享更多類似的應用,雖然台灣開放資料很難用,但我希望還是能透過空間統計的挖掘,找出更多的價值。


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