경로 추적
경로 추적은 차량 또는 개인의 데이터를 분석하여 도시 전반에 걸친 패턴을 표시합니다.
경로 추적 분석
사용 가능한 모든 경로 추적 데이터를 가져와 도시의 맵에 표시할 수 있지만, 모든 도로의 교통을 표시하는 맵이 있을 수 있습니다. 데이터를 더 자세히 분석하여 가장 인기있는 경로를 판별함으로써 일반 경로에 대한 더 나은 방안을 얻을 수 있습니다. 경로 추적 분석은 사용 가능한 모든 데이터 지점을 고려하여 경로 세그먼트를 계산하고 지정된 기준에 일치하는 경로를 수집하여 수집된 경로 데이터를 맵에 표시합니다. 경로는 인기도(빈도 순위)를 표시하는 색상으로 표시됩니다.
평가된 각 경로 세그먼트는 동일한 차량에 속해야 하며, 시간 간격 및 세그먼트 거리는 특정 임계값(최대 기간 및 최대 거리) 내에 있어야 합니다.
사용 가능한 데이터를 평가하여 데이터 지점의 클러스터를 식별하고, 두 개의 클러스터 간에 경로 세그먼트가 식별됩니다. 경로 세그먼트는 유효성을 위해 지방 도로 데이터와 일치하는지 확인합니다. 그런 다음 세그먼트를 수집하여 두 데이터 지점 클러스터 간에 가장 공통적인 경로를 판별합니다. 이러한 수집된 경로가 맵에 표시됩니다. 수집된 경로는 해당되는 개별 경로를 표시하지 않을 수 있지만 실제 경로에 근접합니다.
경로 추적 분석은 추가적으로 시간, 거리 및 주행속도와 같은 요인을 고려하여 분명한 오류들을 필터링합니다.
세부사항 표시
- 거리
- 선택한 추적 세그먼트에 대한 시작에서 종료 데이터 지점까지의 마일 또는 킬로미터 단위의 거리입니다.
- 빈도
- 세그먼트의 빈도는 특정 시간 범위에서 차량이 이 세그먼트를 이동한 횟수입니다. 동일한 경로를 반복적으로 이동하는 동일 차량은 빈도를 증가시킵니다.
- 인기도
- 세그먼트의 인기도는 빈도를 기반으로 합니다. 모든 경로 세그먼트는 빈도별로 정렬되고 인기도 점수가 지정됩니다. 상위 10%의 최대 빈도 이동 세그먼트는 인기도 점수 4를 받습니다. 인기도 점수 3은 상위 10% - 30%의 빈도 세그먼트에 해당합니다. 인기도 점수 2는 상위 30% - 60%의 빈도 세그먼트에 해당합니다. 인기도 점수 1은 나머지 세그먼트에 해당합니다.
- 이동 시간
- 선택한 세그먼트를 이동하는 데 필요한 평균 시간입니다.
분석 튜닝 매개변수 및 기본값
분석 튜닝 페이지에서 경로 추적 분석 매개변수의 값을 변경할 수 있습니다.
- 그래프 비율
- 맵에 표시되는 최다 이동 경로 추적 및 개수를 판별하는 비율입니다. 인기도는 표시될 추적에만 지정됩니다.
- 위치당 발생 수
- 클러스터링 분석에 해당 데이터 지점을 포함하는 데 필요한 각 데이터 지점과 일치하는 추적의 최소 인스턴스 수입니다.
- K-평균 클러스터링
- 데이터 지점의 그룹을 몇 개의 클러스터로 파티션하는 데 사용되는 프로세스입니다. K는 위치당 발생 수로 판별된 입력 지점 수로 분할될 때 클러스터당 10 - 50개의 입력 지점을 리턴하는 값입니다. K는 사용자 데이터에서 몇 개의 입력 지점이 의미있는 클러스터를 정의하는지에 따라 다를 수 있습니다.
- 최대 지속 기간
- 지점이 올바른 경로 세그먼트로 간주되는 두 데이터 지점 사이의 최대 시간입니다. 두 지점 사이의 시간이 최대 지속 기간을 초과하면 세그먼트가 두 개 이상의 세그먼트로 나뉘어집니다.
- 최대 주행속도
- 오류가 아니고 올바른 값으로 간주되는 세그먼트에 대한 최대 주행속도입니다.
- 최대 거리
- 오류가 아니고 올바른 값으로 간주되는 세그먼트의 최대 길이(마일)입니다.
- 히트 맵 최대 거리
- 개별 추적으로 평가하기에 너무 가까운 거리로 간주되는 두 데이터 지점 사이의 최소 거리(마일)입니다.