Изначально коллеги из MLA+ обратились ко мне с гибким запросом, который мы в итоге вместе сформировали в понятное задание. Первым делом я составил список сервисов, необходимых для выгрузки, отбросив автомобилеориентированные — АЗС, шиномонтажи и прочие похожие. После этого я выгрузил все необходимые сервисы с помощью Python (теперь уже незаменимого помощника), собрал все в одном файле и закинул в QGIS.
Поэксперементировав с разными размерами ячеек, мы с командой MLA+ решили взять ячейки 65 на 65 метров и 150 на 150 метров, первые для полного понимания центральной части города (соразмерные историческим кварталам), вторые — для общего понимания ситуации и сравнения с периферией/спальными районами.
После создания карты плотности сервисов по ячейкам, я сделал sanity check, то есть проверку адекватности полученного анализа и данных, на которых он основывался. Поднялось несколько вопросов о проблемах в данных — некоторые ячейки оказались в воде (неверные исходные данные), а некоторые показывали беспрецедентную плотность на периферии, казалось бы в полях и даже не у метро. После проверки данных в точечном виде, это оказались больницы/поликлиники, каждое отделение которых отражалось как отдельная точка. Подумав еще немного, я все же решил, что это не неверное отражение реальности, а очень интересная тема для размышления о локальных центрах — больницы действительно являются центрами, но их так по сути не воспринимают, в том числе из-за отсутствия сопутствующих услуг и среды вокруг.
Через полгода после работы над проектом, я научился делать 3D визуализации в Mapbox и не упустил возможности достать из ящика данные для этого проекта, параллельно
написав пост на medium с углубленным анализом, где я разобрал различные примеры, привел корреляцию с видами плотности застройки и вообще упорядочил проведенное исследование в тексте и картинках (и в своей голове). Некоторые скриншоты из поста можно увидеть ниже, а полную визуализацию — выше этого раздела. Визуализацию советую смотреть тут, однако исследование на медиуме тоже посмотрите.