手机大数据视角下的工业区职住平衡分析方法
在当今大数据技术发展背景下,结合日益丰富的个体行为数据(手机数据),尝试建立一种职住分离、通勤识别的分析方法和技术手段.论文阐述了手机大数据处理的基本方法;探索利用手机大数据开展人的行为特征(职住到通勤交通)的量化分析手段.本论文尝试使用手机大数据开展职住分离的量化研究方法，给出了利用手机大数据进行职住识别、出行链识别的技术方法。以上海两个典型工业园区为案例，开展实证研究，分析了张江高新区、莘庄工业区的职住分离情况、通勤方向及通勤圈。手机大数据可以获得大量的匿名用户样本，提高了职住平衡分析的可信度，有助于降低样本有偏采样带来的偏差。手机大数据可以作为一种数据来源，定量化解析城市的职住分离现象。但是目前阶段，笔者注意到手机数据还无法获知用户的经济社会属性，无法直接洞察和解析人口居住就业选择的动因及机理。本论文的研究方法，可适用于城市不同用地类型的职住分离量化分析，提供了一种城市人口职住分布、通勤空间分析的新方法和新工具。今后结合城市公共交通IC卡进行关联分析，可以进一步分析城市公共交通在通勤出行中的作用；结合地价数据、用户经济社会属性数据，有机会尝试建立非集计的用户工作及居住地选择模型。
城市规划 工业区 职住分离 通勤特征 大数据
裘炜毅 刘杰 张颖
上海川昱信息科技有限公司
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2015-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）