站住！我要送你点网格智能干货
网格化管理已成为公共事务领域和商业服务领域的热门词汇，是构建基层社会治理新格局，健全社区管理和服务机制的重要抓手之一。零点有数依据多年深耕公共事务领域和商业服务领域的经验发现，网格化管理不仅是政府基层管理的重要工具，各企业单位在网格化选址、网格化评估、网格化管理、网格化防控等场景中也有应用：
1.某企业希望结合多源大数据，建立选址模型，输出选址建议。
2.某零售业国企希望对旗下零售点位的合理布局进行评估，改变过去粗犷式的布局方式。
3.在商业地产领域，某企业希望对各商圈客群画像、商圈间流入流出情况展开分析。
4.某园区希望对范围内企业进行分级分类管理，在管理时提供辅助决策。
5.某地级市公安局希望探索警情、地点、人口等多源数据的关联关系，探索部分地区警情高发的可能因素。
6.某区公安局希望结合大数据与统计数据，建立指标体系，评估各警务区内的“安全指数”。
这些客户诉求看似横跨不同行业、不同场景、不同问题，但都可以用同一套“宝藏”指南来解决——
所谓网格化分析范式可总结为：
1.将网格作为统一地理围栏，把多源零散的点状数据聚合，用融合的方式进行关联分析，是一种数据融合方式。
举例来说，在公安分析等典型场景中，如果在同一网格内高发某类案件，同时高密度分布某类场所，则可推测该类场所是否容易滋生该类案件，由数据异常进行现象定位。之后，零点有数会再结合更详细的个案分析进行因果分析。
2.将网格作为统计载体，在其中建立指标体系，对网格进行评估，定制化、弹性化适应不同的应用场景。
指标体系可以是“辖区安全度”“商业繁荣度”“选址合理度”“企业风险值”“环境好坏值”等等。建立这些指标体系需要在一定时间范围内、一定地理范围内统计人口数据、企业数据、业务数据、环境数据等。在这里网格即作为地理范围的统计载体，其精细程度在行政区划基础上再下沉一级，精细到网格级。而且网格可根据业务需求随意切割，那在各个场景上都具备很高的分析自由度。
3.将网格视为某一时间截面上的分布图层，通过不同网格的叠加，实现不同网格间的集合运算，判断多源数据间的关联度。
其实，网格不仅是一种数据的分布，而且与集合运算也有关系。当我们对两套网格图层进行叠加时，本质上是在做网格颗粒数据的集合运算。
某类客群密度
业绩好的店铺分布
如上图所示，从肉眼判断，这种两种数据的分布极为相似。那是否存在这样一种可能，该类客户分布与店铺业绩息息相关，这种关联度能否被量化？
如果将两图层叠加，可得下图，发现有5个网格（深红）是重叠的。在这里会引入集合运算中的Jaccard系数，以两图层间重叠网格数量除以两图层间网格总数，即可获得两图层数据的关联度。（Jaccard系数范围为0至1，如果系数是0，代表A图层与B图层无任何重叠，即两者无关；如果系数是1，代表A图层必定出现B图层，即认为两者捆绑出现，具有高关联性。）
不过，Jaccard系数是一种特殊情况。它特指各个网格大小相同（即锁定矩形或蜂窝形网格）且网格中数据当量相似的情况，所以每个网格在公式中都是等价的，视为权重相等。
但在实际分析场景中，网格多是不规则的，有些网格较大，有些网格数据较多，有些网格业务意义上更重要，其公式也会复杂得多。如果要解决这些问题，则需要更多的算法研发和丰富的实际业务经验。
目前，零点有数已为各行业客户提供网格化分析服务，并建立配套的网格化分析平台。在公安网格化防控、园区网格化管理、企业网格化选址、政务网格化评估、商圈网格化分析、零售点网格化合理布局等场景进行深度探索。
期待与您进一步探讨不同场景下的网格化分析的应用方向。
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