Scikit mobility analysis

scikit-mobility is a library for human mobility analysis in Python.

💼 porté par

The library allows to:

represent trajectories and mobility flows with proper data structures, TrajDataFrame and FlowDataFrame.
manage and manipulate mobility data of various formats (call detail records, GPS data, data from social media, survey data, etc.);
extract mobility metrics and patterns from data, both at individual and collective level (e.g., length of displacements, characteristic distance, origin-destination matrix, etc.)
generate synthetic individual trajectories using standard mathematical models (random walk models, exploration and preferential return model, etc.)
generate synthetic mobility flows using standard migration models (gravity model, radiation model, etc.)
assess the privacy risk associated with a mobility data set

The documentation of scikit-mobility's classes and functions is available at: https://scikit-mobility.github.io/scikit-mobility/

if you use scikit-mobility please cite the following paper: https://arxiv.org/abs/1907.07062

Organisations utilisatrices ou intéressées pour utiliser la ressource :

Contributeur(s) :

Tags : trace, flow, pattern, origine destination, trajectoire

Catégories : Logiciel, Données, Connaissance

Thème : Open Street Map OSM, Voiture Connectée, Données ouvertes, Traces de mobilité et des données associées, Logiciel Libre, Collectivité

Référent :

Personnes clés à solliciter :

Richesse recherchée : Expérimentation, Cas d'usages, Contributeur - Communauté