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Unacast数据的准确性如何?

由Unacast数据监察员小组负责

尽可能提供最高质量的产品, Unacast关于位置数据和人类移动洞察的核心理念是准确性.

Unacast数据的准确性

因此,这项工作的目的是确定和证明正规买球app排行的数据的准确性. 这里的示例基于“home”中定义的home区域 & 工作“资料包,不受时间限制. 因此,这些数据代表了Unacast数据历史中的所有家园区域. 还需要注意的是,这里的分析并不是基于设备级别的人口统计数据, 并且仅基于在Unacast数据上应用来自普查区块组水平的普查人口统计数据. 对Unacast数据的分析主要针对四个不同的研究问题:

1. Unacast数据是否偏向某些地理区域?

调查Unacast数据中的地理偏差, 正规买球app排行计算了Unacast数据在每个地理区域内的观测比例. 此外,正规买球app排行对人口普查数据也做了同样的处理,这给了正规买球app排行预期的比例. 因此,在观察到的比例和预期的比例之间的差异将明显地体现出地理抽样的偏差. In more detail, if this difference (namely sampling bias) is >0, we oversample from a specific area. If sampling bias 然而 is <0, we undersample from an area, respectively.

结果表明,Unacast数据很好地代表了人口普查的比例. 如图A所示, Unacast样本中每个州的居民人数与居住在该州的人数之间的相关系数几乎是完美的(r = .99).

图A:人口普查中每个州的居民人数与Unacast数据之间的相关性
图A:人口普查中每个州的居民人数与Unacast数据之间的相关性

此外,从图B中可以看出,抽样偏差仅在-1范围内变化.89 to 1.84个百分点,平均为0.02. 这说明Unacast的数据非常接近普查人口的比例.

图B:美国的地理偏差百分比(分布)
图B:美国的地理偏差百分比(分布)

将这些抽样偏差绘制在地图上(图C)可以看出,Unacast数据在加利福尼亚州的采样略过,在德克萨斯州和佛罗里达州的采样略过.

图C:美国的地理偏差百分比(州级地图)
图C:美国的地理偏差百分比(州级地图)

2. Unacast的数据是否偏向于某些收入?

在这个分析中,正规买球app排行没有使用设备级的人口统计数据,而是从人口普查中推断. 因为正规买球app排行提供的数据可能包含更多来自高收入或低收入社区的数据, 这里的目标是调查Unacast来源位置数据中对特定收入群体地区的潜在偏见. 为此,正规买球app排行使用了美国每个群体的人口普查收入数据. Unacast数据在每个区块组内被分割成由人口普查数据确定的收入范围和比例. 将整个美国或各州的这些分数相加,可以看出Unacast样本中是否存在收入偏差.

结果表明,Unacast数据在一定比例上代表了高收入社区. 这可以在图4中看到, 其中,每条的值代表Unacast数据中的比例,红点代表Census数据中的比例. 图表显示,Unacast的数据主要来自中等收入范围(6万-15万美元)。, and that extremely high 收入 ranges (>$150k) are proportionally less represented — nonetheless we are under-representing those 收入s compared to the Census data.

在这个分析中,正规买球app排行没有使用设备级的人口统计数据,而是从人口普查中推断. 因为正规买球app排行提供的数据可能包含更多来自高收入或低收入社区的数据, 这里的目标是调查Unacast来源位置数据中对特定收入群体地区的潜在偏见. 为此,正规买球app排行使用了美国每个群体的人口普查收入数据. Unacast数据在每个区块组内被分割成由人口普查数据确定的收入范围和比例. 将整个美国或各州的这些分数相加,可以看出Unacast样本中是否存在收入偏差.结果表明,Unacast数据在一定比例上代表了高收入社区. 这可以在图4中看到, 其中,每条的值代表Unacast数据中的比例,红点代表Census数据中的比例. 图表显示,Unacast的数据主要来自中等收入范围(6万-15万美元)。, and that extremely high 收入 ranges (>$150k) are proportionally less represented — nonetheless we are under-representing those 收入s compared to the Census data.调查Unacast在州层面的数据(图5)显示,在某些州(e.g.高收入人群的比例过高. 然而,在其他州,Unacast高估了低收入人群的比例.g.或密西西比州或阿肯色州). 不过, 甚至那些“过”/“过”的表示也非常接近人口普查数据的预期表示.‍
图D:全美收入中位数偏差(分布)

在州一级调查Unacast数据(图5)显示,在某些州(e.g.高收入人群的比例过高. 然而,在其他州,Unacast过度代表了低收入人群.g.或密西西比州或阿肯色州). 不过, 甚至那些“过”/“过”的表示也非常接近人口普查数据的预期表示.

图E:全美收入中位数偏差(州级地图)
图E:全美收入中位数偏差(州级地图)

3. Unacast数据是否偏向于特定年龄?

类似于收入调查, 正规买球app排行使用人口普查区块组数据来计算Unacast数据是否过多或过少代表某些年龄组.

结果表明,Unacast数据平均代表了不同年龄的人群. Unacast数据在20 - 65岁年龄组中均匀分布(图6). Younger groups (< 20 years) and older groups (> 65 years) are, 然而, 在Unacast数据中代表较少.

总的来说,数据与人口普查数据非常接近(红点). Only for the very young (< 20 years) and the very old (> 80 years) 年龄 groups, Unacast的数据与人口普查的数据存在明显的分歧.


图F:全美年龄偏差中位数(分布)
图F:全美年龄偏差中位数(分布)

在州一级,Unacast的数据更能代表年轻人,而不是老年人. Unacast数据是,在某些状态下(如.g., 宾夕法尼亚或缅因州), evenly distributing 年龄; whereas in other states Unacast is more over-representing younger people (e.g.加州或犹他州).


图G:全美年龄偏差中位数(州级地图)有多精确
图G:全美年龄偏差中位数(州级地图)

4. Unacast数据是否偏向性别?

类似于收入调查, 正规买球app排行使用人口普查分组数据来计算Unacast数据是否过多或过少地代表了性别.

结果表明,Unacast数据平均代表了不同性别. 在州层面上(图8),大多数州的Unacast数据似乎男性比女性更具有代表性,但这种性别偏见的最大值仅为0.09%. 有趣的是, 北达科他州的情况正好相反, 其中,Unacast的数据显示女性多于男性(最多0.2%).

图H:全美年龄偏差中位数(州级地图)
图H:全美年龄偏差中位数(州级地图)

分开的想法

这项研究帮助正规买球app排行分析和监控正规买球app排行的数据, 这是正规买球app排行所有聚合数据产品和人类移动性洞察的基础. 与人口普查数据相比, Unacast数据在表示地理位置方面具有压倒性的准确性, 收入, 年龄, 和性别.

展望未来, 正规买球app排行将定期重复这些分析, 使用结果诊断和纠正地理偏差和数据不准确的原因-确保正规买球app排行的客户的产品是最高质量的.

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