[发明专利]一种基于移动大样本数据的历史人群规模推总方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种基于移动大样本数据的历史人群规模推总方法及装置，包括：采集待推总区域内移动设备的设备位置信息；网格化划分所述待推总区域，并确定各个网格所属的分类；构建目标分类网格的人口推算模型，所述目标分类网格为对应目标分类的网格，所述人口推算模型与所述设备位置信息相关联；根据所述人口推算模型推总所述目标分类网格的人群规模。通过基于设备位置信息推总人群规模时结合网格分类，既能够保证数据的合理性，又能大大节省成本。

技术领域

本申请涉及人群规模推总技术领域，具体涉及一种基于移动大样本数据的历史人群规模推总方法及装置。

背景技术

商业地理分析需要大量人口数据、区域地理数据的支持，以往对于公众人流的跟踪采用人工抽样统计、闸口统计、视频采集等手段，成本高的同时还存在数据误差大、布放条件高等不利因素，特别是无法实现实时动态分析。

随着移动设备的普及，设备自带GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、陀螺仪、近场通信功能等，这使得利用移动终端采集更丰富的数据信息成为可能，进而产生完全不同于PC的新式互联网服务。我们目前已经可以享受到了比如导航、签到、O2O(Online To Offline，线上到线下)等新式服务，未来可能会出现更革命性的应用服务。

现有主流方案主要是通过统计局公开数据、互联网开放数据、线下人工调研采集数据为基础，将宏观的人口原理与微观的行为需求原理相结合，完成对大规模人口的建模和仿真。

针对这类技术而言，多方数据来源的人群定义口径、人群统计时间周期存在不一致的情况，建立在人群规模覆盖少、人群属性特征缺失，数据基础良莠不齐的基础上的大规模人口仿真建模必然存在较大的误差和风险。

申请内容

本申请提供一种基于移动大样本数据的历史人群规模推总方法及装置，能够基于设备位置信息推总人群规模，在保证数据的合理性的同时又能大大节省成本。

有鉴于此，本申请实施例第一方面提供一种基于移动大样本数据的历史人群规模推总方法，包括：

采集待推总区域内移动设备的设备位置信息；

网格化划分所述待推总区域，并确定各个网格所属的分类；

构建目标分类网格的人口推算模型，所述目标分类网格为对应目标分类的网格，所述人口推算模型与所述设备位置信息相关联；

根据所述人口推算模型推总所述目标分类网格的人群规模。

进一步的，所述根据所述人口推算模型推总所述目标分类网格的人群规模包括：

根据所述设备位置信息确定所述目标分类网格内的移动设备总数；

将所述移动设备总数代入所述人口推算模型以推算得到所述目标分类网格的人群规模。

进一步的，所述人口推算模型为：

网格修正系数*(移动设备总数/机型渗透率系数)/设备渗透率系数；

其中，所述网格修正系数与所述目标分类网格相对应关联，所述机型渗透率系数与所述待推总区域内移动设备的数量、市场存量、厂家出货量相关联，所述设备渗透率系数与所述待推总区域内报点的移动设备数量以及人均移动设备持有量相关联。

进一步的，所述确定各个网格所属的分类包括：

分别统计各个网格内所有POI类型的数量，并对应确定数量比重最高的POI类型为网格所属的分类。

进一步的，所述采集待推总区域内移动设备的设备位置信息包括：

采集移动设备上报的报点信息，所述报点信息包含LBS位置数据和WiFi探针采集数据；