人口動態の分析情報（PDI）は、地域ごとの人口が周辺環境とどのように関わっているかを示す、豊富なスナップショットを提供します。この複雑な関係は、既存の地理空間モデルや予測モデルに統合できるエンベディング データセットとして取得できます。
PDI エンベディングは、Google 検索のトレンド、Google マップの混雑状況、スポット、天気、大気質データなど、豊富な集約情報を含む地理インデックス付きデータセットでトレーニングされた Google 独自のモデルによって生成されます。BigQuery で 330 次元のエンベディング データセットとして提供される PDI を使用すると、組織はあらゆる場所の「DNA」を把握し、重要なデータギャップを埋め、手動による特徴量エンジニアリングを一切行わずに、人間と環境の相互作用を世界規模でかつてない精度でモデル化できます。これらのエンベディングは、プライバシーを保護しながら、公衆衛生から社会経済モデリングまで、さまざまなアプリケーションでニュアンスのある空間分析と予測を可能にします。
PDI エンベディングについて
人口動態エンベディングは、豊富な機能セットでトレーニングされ、凝縮されたベクトル表現に変換された、専用の機械学習モデルを使用して生成されます。これらのエンベディングは、次のデータでトレーニングされています。
- 集約された検索トレンド: ある場所で最も人気があり、代表的な検索パターンを把握し、人々の行動や興味関心に役立てます。
- 集約されたマップのスポット: 存在するビジネス、施設、ランドマークの種類を把握します。
- 集約された混雑状況: 来店数のパターンを把握し、人の存在の密度と頻度を示します。
- 集約された天気と大気質: 天気と大気質の統計情報とパターンを把握します。
これらの特徴は S2 セル レベル 12 で 集約され、プライバシーを保護する、ローカライズされたコンテキスト認識エンベディングが生成されます。