Menetelmäkuvaus: Miten pääkaupunkiseudun asuinalueet segmentoitiin tekoälyn avulla
![](https://www.itewiki.fi/write/post_images/19738.jpeg)
Ihmisten asuinaluevalintoihin liittyen, toteutimme yhteistyössä Kiinteistömaailman ja Avaran kanssa tutkimushankkeen, jossa ryhmittelimme nykyaikaisia koneoppimismenetelmiä hyödyntäen pääkaupunkiseudun asuinalueet seitsemään omaleimaiseen segmenttiin. Tutkimuksen mahdollisti Kiinteistömaailman ja Avaran koostama laaja ja hyvälaatuinen data-aineisto alueen muuttoliikkeistä. Aineisto käsitti yli 125 000 muuttoa 2000-luvun vaihteesta lähtien.
Tässä blogipkirjoituksessa kuvataan tarkemmin hankkeessa käytetty menetelmä, jolla todelliseen muuttoliikenteeseen ja tilastoihin perustuen supistettiin pääkaupunkiseudun asuinalueet ensiksi listaksi numeroita ja sen jälkeen ryhmiteltiin osaksi seitsemänluokkaista asuinalueryhmittelyä.
Tavoitteena ryhmitellä pk-seudun asuinalueet tekoälyn avulla seitsemään omaleimaiseen luokkaan
Tavoitteena projektissa oli saada kone ryhmittelemään pääkaupunkiseudun asuinalueet seitsemään omaleimaiseen luokkaan, jossa yhden luokan sisällä olevat asuinalueet ovat keskenään samankaltaisia ja mahdollisimman erilaisia suhteessa muiden luokkien asuinalueisiin. Tämän ryhmittelyn tarkoituksena oli jäljitellä sitä, miten ihmiset todellisuudessa ryhmittelisivät asuinalueita.
Tämänlaista ryhmittelyä ei kuitenkaan ole mahdollista tehdä pelkän postinumeron perusteella, vaan ryhmittelyn täytyy perustua asuinalueen ominaisuuksiin, jotka ovat ihmisille asumisen kannalta merkityksellisiä. Esimerkkinä tällaisista asumisen kannalta merkityksellisistä ominaisuuksista, joiden merkitys ihmisille on olennaista, ovat vaikkapa lapsiperheiden määrä alueella ja alueen hintataso. Projektissa oli siis keksittävä tapa pisteyttää asuinalueiden eri ominaisuudet sen mukaan, miten tärkeitä yksittäiset ominaisuudet ovat muuttopäätöstä tehtäessä.
Mitä tietoa asuinalueiden ominaisuuksista sitten on saatavilla? Tilastokeskuksen ylläpitämä Paavo (Postinumeroalueittainen avoin tieto) -tietokanta pitää sisällään 104 postinumeroalueeseen liittyvää tilastoitua ominaisuutta. Nämä tilastoidut ominaisuudet sisältävät tietoja mm. alueen sijainnista kartalla, alueen väestön ikäjakaumasta, koulutustasosta, tulotasosta, talouksien tyypeistä, asumismuodoista, rakennuskannasta, työpaikoista ja ihmisten pääasiallisesta toiminnasta. Näiden tietojen lisäksi käytettiin eCraftin omaa tietokantaa postinumeroalueiden tarkemmasta rakennuskannasta ja alueen kiinteistöjen hintatasosta.
Lue koko blogi.
![Fellowmind logo](https://www.itewiki.fi/thumb.php?src=https://www.itewiki.fi/write/logos/fellowmind.png&size=x40)
Lisätietoja
Tagit
Liiketoimintaprosessi
![]() |
BI ja raportointi |
![]() |
Tietohallinto |
Erikoisosaaminen
![]() |
Dokumenttien hallinta |
![]() |
Tekoäly (AI) ja koneoppiminen |
Tarjonnan tyyppi
![]() |
Toteutustyö |
Omat tagit
Fellowmind - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Fellowmind - Muita referenssejä
Fellowmind - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Laura - Senior developer
- Laura - IT Manager (F-35 Programme)
- Efima Oyj - Senior Solution Consultant, Microsoft Dynamics 365 Finance
- Laura - Director, Risk
- Laura - Senior Embedded Software Engineer
- Nordea - Sr IT Analyst - Adobe/SAS Marketing Automation
- Laura - Tietoanalyytikko, tietohallinto, yli 12kk
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- Wunder - Metsanhoidonsuositukset.fi – onnistunut digiloikka painetuista oppaista innovatiivisiiin rajapintaratkaisuihin
- Wunder - Tikkurila – Sirpaleisesta saumattomaan digiin
- Wunder - Ara uudisti sivustonsa yhdessä Wunderin kanssa
- Red & Blue Oy - Chiller Oy:n kasvumarkkinointi
- Altoros Finland Oy - Virtuaalinen tekoälyavusteinen kävelykierrosopas
- Softlandia Oy - Framery luottaa Softlandian osaamiseen vaativissa innovaatioprojekteissa
- SprintIT Oy - Näin Tele-Tukku vähensi manuaalista työtä ja säästi rahaa Odoon avulla
Tapahtumat & webinaarit
- 30.10.2024 - Nordic NetSuite Summit 2024
- 19.11.2024 - The Future of Software - Embracing Collaboration in an AI-Powered World
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Softlandia Oy - Arto Nyberg haastatteli Softlandian toteuttamaa tekoälyä
- Aveso Oy - IFS Cloud 24R1 julkaisun uudistukset
- Timeless Technology - Tempmate-GM2 dataloggeri kuljetusolosuhteiden ja -reitin seurantaan pilvipalvelulla.
- Maxtech - Maxtechin uudistuksilla etenkin teollisuuden työvuorosuunnittelu on entistäkin tehokkaampaa
- Softlandia Oy - Tekoälymoottori – sitä parempaa automaatiota
- Ready Solutions Oy - Data-alustan modernisaatio ja uudet vaatimukset
- Timeless Technology - Tietoliikenteen talteenotto ja analyysi.
![]() |
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |