Балуюсь тут до сих пор с датасетом по вакансиям с HeadHunter.
Попробовал интерполировать заработные платы на основе EBK (Empirical Bayesian Kriging), вышла очень интересная картинка, которая немножко напомнила "серый" пояс Петербурга.
Когда-нибудь будет пост про стоимостные поверхности (cost surfaces): тут тоже пришла интересная идея для создания аналитических единиц на основе отделений почты России.
Но так вот, создав эти единицы и посчитав долю промышленных зон в каждой (по данным OSM), увидел, что R² составляет 0.15. А если добавить еще расстояние до метро, то тут уже объясняется около 25% случаев :) неплохо так для 2 переменных
Но нужно пособирать побольше данных, например, где расположены БЦ и прочие "беловоротничковые" проявления. Ну и где-то собрать более подробные данные по оборонке СПб :)))
Попробовал интерполировать заработные платы на основе EBK (Empirical Bayesian Kriging), вышла очень интересная картинка, которая немножко напомнила "серый" пояс Петербурга.
Когда-нибудь будет пост про стоимостные поверхности (cost surfaces): тут тоже пришла интересная идея для создания аналитических единиц на основе отделений почты России.
Но так вот, создав эти единицы и посчитав долю промышленных зон в каждой (по данным OSM), увидел, что R² составляет 0.15. А если добавить еще расстояние до метро, то тут уже объясняется около 25% случаев :) неплохо так для 2 переменных
Но нужно пособирать побольше данных, например, где расположены БЦ и прочие "беловоротничковые" проявления. Ну и где-то собрать более подробные данные по оборонке СПб :)))