每日数据推荐:一线城市基于手机信令的职住数据
每日数据分享推荐,需要数据的见文末数据推荐人!
今日是北京市!广州市!深圳市!上海市!深圳市!基于手机信令的职住数据。
放个深圳的下载地址为例,~
深圳市的:
深圳市基于手机信令的职住数据www.bajidata.com/goodsdetail/1946042372836167680https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bajidata.com/goodsdetail/1946042372836167680
在人口研究、城市规划、商业分析领域,「精准的人口空间分布数据」始终是核心痛点。传统统计手段(如人口普查、抽样调查)存在「滞后性」「抽样误差」等问题,而手机信令数据凭借「全量覆盖」「实时记录」的优势,正在成为破解城市人口密码的关键工具。本文将以2023年深圳手机信令职住分布点数据集为例,从数据技术规格、处理流程、价值三方面展开解析,建议收藏备用。
一、数据技术规格详解
属性 | 规格说明 |
---|---|
数据分类 | 人口就业(居住点+工作点) |
数据格式 | shp(空间数据)+xlsx(结构化数据) |
几何类型 | Point(点要素),每个点代表500米×500米网格内的人口数量 |
坐标系统 | WGS84(EPSG:4326),兼容主流GIS软件(ArcGIS/QGIS/GeoPandas) |
时间版本 | 2023年全年聚合数据(非实时动态) |
数据量级 | 居住点4086条,工作点4049条 |
二、数据处理流程解析(从原始信令到职住点)
手机信令数据原始形态为「时间戳+基站ID+用户ID」的日志文件,经过以下步骤转化为可用数据:
原始信令数据
去标识化:删除用户隐私信息
驻留识别:通过停留时长筛选居住/工作点
空间聚合:500米网格合并同类点
质量校验:剔除异常值(如数值为0或超过区域人口上限的点)
三、数据价值与局限性
✅ 核心价值:
• 弥补传统统计数据的「时效性缺口」,反映城市人口的实时流动特征
• 保护隐私的同时保留空间分布信息,平衡数据可用性与安全性
⚠️ 注意事项:
• 数据为聚合结果,无法追踪个体轨迹(符合《个人信息保护法》要求)
• 500米网格精度受基站密度影响(市区误差<50米,山区误差约100米)
其他城市的数据信息:
💬 技术交流:还想要哪个城市的该数据!私信见~