Esplora i nostri notebook demo per comprendere vari casi d'uso degli incorporamenti di Population Dynamics.
| Notebook | Descrizione |
|---|---|
| Custom boundary aggregation Colab | Mostra come aggregare gli incorporamenti delle celle S2 in confini poligonali personalizzati utilizzando i dati sulla popolazione di Earth Engine per creare funzionalità di machine learning ponderate in base alla popolazione. |
| Colab per le previsioni economiche | Mostra come integrare gli incorporamenti delle celle S2 con i dati economici di Data Commons per addestrare modelli di machine learning per la previsione delle serie temporali a livello di contea. |
| Nowcasting Colab* | Utilizza dati passati e parziali del giorno corrente per una variabile target a livello di contea per prevedere i risultati per le contee rimanenti. |
| Colab per la super risoluzione e l'imputazione* | Consente di addestrare un modello a livello di contea su una variabile target per eseguire previsioni a livello di codice postale. Mostra anche l'imputazione (addestramento sul 20% dei codici postali e previsione per l'80% rimanente). |
| Previsione delle luci notturne con Earth Engine Colab* | Illustra come i dati di Earth Engine, come le luci notturne, possono essere previsti anche dagli incorporamenti, migliorando la comprensione geospaziale per le previsioni ambientali e socioeconomiche. |
| Previsione utilizzando gli incorporamenti globali* | Illustra l'utilizzo degli incorporamenti globali configurando un modello multipaese per la previsione per un nuovo paese. |
* Questo blocco note utilizza incorporamenti del codice postale e deve essere aggiornato alle celle S2.
Risorse correlate
Per esplorare la ricerca sottoposta a revisione inter pares e le convalide reali di approfondimenti sulla dinamica della popolazione, consulta Ricerca accademica.