摘要：
【报名将于6月29日截止】... 出行数据是分析城市人口流动规律的有力工具
体现城市内部不同地块间的空间相互作用
这些图你是不是见多了？
这背后的理论和逻辑你真的懂吗？
空间交互网络建模方法是什么？
基本结构度量指标包括什么？
出行距离衰减系数估计方法有哪些？
参数估计效果如何评价？
社区发现算法的核心是什么？
如何理解出行数据中隐含的
城市时空结构信息？
出行轨迹数据组织形式是什么?
数据分析处理方法有哪些？
......
7月上海特训营4
《基于出行活动数据的城市空间交互分析》
（6月29日截止报名）
将手把手教你
从点、流和网络三大视角出发
使用人口分布数据
出租车轨迹数据
共享单车轨迹数据
社交媒体数据
城市土地利用
通过上机实操4大应用案例
学习出行轨迹数据分析处理方法
掌握城市空间交互网络建模典型方法
城市数据师梦想特训营
7月上海营4大主题特训营
看视频快速了解特训营内容
其中的特训营4由康朝贵老师带来
授课老师：
高级城市数据师康朝贵
基本信息：
武汉大学遥感信息工程学院地理信息工程系，讲师
北京大学地球与空间科学学院，博士
2012年9月至2013年9月，任麻省理工学院感知城市实验室（MITSENSEable City Lab）访问博士研究生（合作导师：Carlo Ratti）
2017年7-10月，任香港理工大学土地测量及地理资讯学系Research Associate（合作导师：史文中）
擅长领域：
轨迹计算丨城市信息学丨人类移动性分析与建模丨时空统计
在IJGIS、CEUS、Transactions in GIS等国际知名学术期刊发表论文10余篇。曾获北京市/北京大学优秀博士毕业生、美国地理学家学会GIScience奖学金、全国高校GIS新秀、城市数据派全国十大城市数据师等荣誉与奖励。
课程介绍：
出行数据是分析城市人口流动规律的有力工具，可以体现城市内部不同地块间的空间相互作用。课程从点、流和网络三个视角出发，分析理解居民出行数据中隐含的城市时空结构信息。通过学习出行轨迹数据的基本组织形式和数据分析处理方法，掌握空间交互网络建模分析的基础理论知识，重点学习城市（人口）空间交互具有的距离衰减规律、枢纽节点/路径、功能组团结构，深化对城市人口流动交互系统的认识，了解城市空间交互分析的应用案例和潜在方向。
课程大纲：
第一节课 空间交互网络建模
教学目标：掌握空间交互建模分析基础理论方法，包括重力模型、机会干预模型和辐射吸收模型及其变种。
1、理论梳理：空间交互网络基本概念
2、案例讲解：空间交互网络建模方法、应用案例及比较
3、上机实操：城市人口流动空间交互网络构建——使用人口分布数据、出租车轨迹数据和空间交互模型建立城市人口流动空间交互网络，并对空间交互模型的优劣度进行分析
第二节课 出行距离衰减规律分析
教学目标：掌握空间交互建模分析距离衰减参数估计方法和空间交互模型效果评价方法。
1、理论梳理：出行距离衰减现象及常见规律
2、案例讲解：出行距离衰减系数估计方法、应用案例及比较
3、上机实操：城市人口通勤距离统计分布计算 ——使用出租车、共享单车轨迹数据提取城市居民的出行活动起迄点，并对城市居民的出行距离衰减系数进行分析计算
第三节课 空间交互网络结构度量
教学目标：掌握空间交互网络分析基础理论方法，包括节点中心性、频繁路径及其时空动态。
1、理论梳理：空间交互网络基本结构度量指标
2、案例讲解：空间交互枢纽节点/路径及其动态分析方法、应用案例及比较
3、上机实操：城市人口通勤枢纽站点与交通廊道提取——使用出租车、共享单车、社交媒体数据建立城市人口流动空间交互网络，并对人口流动空间交互网络的基本结构特征进行分析计算
第四节课 局部功能组团结构识别
教学目标：掌握网络社区发现算法的基础理论方法，包括空间组团结构、人口流动频繁子区及其时空动态。
1、理论梳理：网络社区发现算法基本思想
2、案例讲解：城市功能区划与人口流动频繁子区识别方法、应用案例及比较
3、上机实操：城市功能布局单/多中心性结构分析——使用出租车、共享单车、社交媒体、城市土地利用等数据建立城市人口流动空间交互网络，并对人口流动空间交互网络的社团结构及其与土地利用之间的关联关系进行分析计算
对学员的基础要求：
熟练掌握ArcGIS的基本操作。课程将使用Python，但Python基础不做要求，所有的代码将打包为工具包，重点讲授如何使用。所有上机实操老师将一步步手把手教学。
上课时间：
7月22-23日，周日周1，共2天
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Q&A
Q: 如何获知课程学费及报名方式？
A:请加客服QQ3149339017，备注“上海营”，获得报名表和课程费用说明文档等，任何问题可咨询QQ客服。
来这里和优秀的
城市数据师
一起成长！
