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2019年机器学习在LBS中的应用.pdf

上传人: 云闲 编号:95841 2021-01-01 34页 13.55MB

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本文主要探讨了机器学习在LBS(位置服务)中的应用,特别是在智能选址、数据采集与更新、商业分析等方面的实践。文章指出,传统位置智能存在数据更新慢、成本高、客观性存疑等问题。而新一代位置智能,基于机器学习算法,能够提高数据处理效率和精准度,例如通过聚类算法提高人口数据的精准度,以及使用机器学习模型进行销售预测等。下一代商业智能的畅想包括对商业地点的智能评估、客流观测、交通环境分析、客流动线优化等,以及通过算法提高决策的准确性和效率。例如,利用TalkingData的数据,进行空间聚类定义地块属性,或者通过分析不同商圈的生态,为商家提供选址决策支持。文章强调了数据和算法在现代商业决策中的核心作用,并提出了如何通过机器学习加持人工智能,实现更精准的商业预测和规划。
"机器学习如何提升LBS选址效率?" "智能数据如何重塑商业决策流程?" "未来商业智能将如何改变零售行业?"
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