モビリティデータ-日本
日本では、ビジネスのジオターゲティング、都市計画、交通管理など、さまざまなアプリケーションに不可欠なGPSの移動パターンを詳細に把握できるモビリティデータは重要な資産です。このデータは、厳格なプライバシープロトコルに従い、日本のダイナミックな市場環境の中で情報に基づいた意思決定を行うために必要な貴重な洞察を提供します。
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Key Variables
日本のモビリティデータは、都市計画、広告ターゲティング、モビリティ分析、調査研究、その他多数のアプリケーションに不可欠な高粒度の移動データベースを提供します。
Use Cases
How can this dataset benefit you?
トラフィックフローと移動データを使用して、新規店舗や開発に適した立地を特定し、顧客のアクセシビリティと可視性を最大限に高めます。
移動パターンを分析して、交通量の多い地域での道路の拡張、公共交通機関の改善、アメニティの設置を導きます。
リアルタイムおよび過去の移動データに基づいて配送ルートと倉庫配置を最適化し、コストを削減し、サービス効率を高めます。
日本の動きとモビリティ-知っておくべきこと
モビリティデータとフットフォールデータは、都市計画、小売、交通の分野でさまざまな種類の移動関連情報を表すためによく使われる用語です。
モビリティデータ
日本では、さまざまな場所や時間枠における個人や車両の移動パターンを理解する上で、モビリティデータが重要な役割を果たします。このデータには GPS デバイス、携帯電話、交通システムから収集されたデータが含まれており、移動行動、優先ルート、交通モード、タイミングに関する洞察が得られます。都市計画立案者、交通当局、企業はこのデータを活用して、交通管理の最適化、効率的な交通ネットワークの計画、公共交通システムの改善、旅行需要の正確な予測を行っています。
フットフォールデータ
日本の足跡データでは、小売店、ショッピングモール、公共広場、イベント会場などの特定の場所に移動したり訪れたりした個人の数を正確に測定できます。センサー、CCTVカメラ、または手動カウントを通じて収集されたこのデータは、小売業のマーケティング効果、店舗の業績、レイアウト効率の分析に非常に役立ちます。さらに、公共空間の人気の評価にも役立ち、都市部の計画と管理に役立ち、安全性、アクセシビリティ、経済的活力を高めることができます。
匿名化された携帯電話データは、こうした情報を導き出すための基礎的要素となり、日本における小売、モビリティ、不動産のパフォーマンスを包括的に理解することができます。
西武渋谷の例
西武渋谷は1968年に開業し、エルメスやイヴ・サンローランなど多くの海外ブランドを日本に紹介しました。また、「DC Brands」として知られる日本人デザイナーのプロモーションも行い、国内外のファッションを融合させた伝説的なセレクトショップブティック「Capsule（カプセル）」を創設しました。
ロケーションピンレポート (ヒートマップ)
西武渋谷を訪れる人の大半は、この曲線状の円状の小道が中央部に集まっているため、国を特定でき、店舗の業績も活用できます。
旅行の起源
訪問者のトラフィックの起源を理解することは、訪問者の行動を解読する上で非常に重要です。以下のレポートでは、広範なデータを利用して訪問者の流入とその発生源を推定しています。
訪問者の流入
西武渋谷への訪問者の流入の経時的な変動がトレンドグラフに表示され、毎日の訪問者パターンに関する洞察が得られます。
このトレンドグラフは、西武渋谷への訪問者数の経時的な変動を示しており、毎日の訪問者パターンに関する貴重な洞察を提供します。このデータを分析することで、利害関係者はピーク日や季節的な変化などの傾向を特定でき、日本における事業運営やマーケティング戦略に関する意思決定に役立ちます。
曜日別の訪問数の分布
訪問者を曜日ごとに分布させることで、西武渋谷店が経験するさまざまなレベルの人の往来に関する洞察が得られ、運営計画やリソース配分に役立ちます。
1 日の時間ごとの訪問数の分布
訪問者の時間分布を時間単位で分析すると、西武渋谷店の活動のピーク時期が明らかになり、人員配置スケジュールの情報が得られ、顧客サービス戦略が最適化されます。
輸送パターンデータ
当社の交通パターンデータは、日本国内の通勤行動と旅行習慣を包括的に把握し、居住者と訪問者が東京、大阪、京都などの都市間をどのように移動するかを明らかにしています。都市計画とインフラ開発に不可欠な匿名化されたデータセットは、日本の交通動態に関する貴重な洞察を提供すると同時に、プライバシーを保護します。
トラフィックフロー分析データ
交通流分析データは、日本の主要道路網における車両の動きの複雑なダイナミクスを綿密に捉えています。このデータセットは、人口の日々の交通パターンに関する匿名化された洞察を提供することで、高度な交通管理システムを構築し、東京や大阪などのにぎやかな都市部の渋滞緩和に不可欠であることが証明されています。
ロケーション分析データ
位置分析データは、日本の企業や都市計画担当者にとって非常に重要であり、東京の渋谷や大阪の道頓堀などの地域における空間移動の傾向に関する包括的な洞察を提供します。この匿名化されたデータセットは、日本全国の小売店の戦略的立地計画、イベントコーディネーション、不動産開発イニシアチブに不可欠な、人の往来を促進する要因の解読に役立ちます。
ルート使用データ
ルート利用データは、日本全国の交通ルートの利用パターンを掘り下げ、交通当局にとって貴重な洞察を提供します。この匿名化されたデータセットは、綿密な分析を通じて公共交通システムや道路網を強化して需要の増加に対応できるようにし、東京や大阪などの都市内での個人や商品のシームレスな移動を可能にします。
移動追跡データ
移動追跡データは、日本全国の移動パターンに関する詳細な洞察を提供し、企業や政府機関が東京、大阪、京都などの都市における歩行者や車両の流れを理解するのに役立ちます。この匿名化されたデータセットは、これらのダイナミックな大都市圏における安全対策の強化、都市レイアウトの最適化、全体的なモビリティの向上において重要な役割を果たします。
モビリティパターン分析データ
モビリティパターン分析データは、日本のさまざまな地域における通勤行動の包括的な研究を提供し、利害関係者が交通、都市開発、および商業投資のための的を絞った戦略を策定するのに役立ちます。匿名化されたデータを活用して、東京や大阪などの都市から収集した知見は微妙な意思決定に役立ち、地域の移動傾向に合わせたモビリティソリューションの最適化を促進します。」
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Frequently Asked Questions
Find answers to commonly asked questions about our spatial analyst platform.
The dataset includes detailed information on traffic flows, people movements, public transport usage, and temporal distribution patterns across various regions of Japan.
Realtime updates of this dataset is to ensure it reflects the most recent and relevant movement trends and patterns.
Yes, you can seamlessly integrate this dataset with other demographic, economic, and geographical data sets available on xMap to create comprehensive analytical insights.
